Picture my voice Audio to visual speech synthesis using artificial neural networks

Picture My Voice:

Audio to Visual Speech Synthesis using Artificial Neural Networks Dominic W. Massaro , Jonas Beskow, Michael M. Cohen, Christopher L. Fry, and Tony Rodriguez Perceptual Science Laboratory, University of California, Santa Cruz, Santa Cruz, CA 95064 U. S. A.

ABSTRACT

This paper presents an initial implementation and evaluation of a system that synthesizes visual speech directly from the acoustic waveform. An artificial neural networ k (ANN) was trained to map the cepstral coefficients of an individual’s natural speech to the control parameters of an animated synthetic talking head. We trained on two data sets; one was a set of 400 words spoken in isolation by a single speaker and the other a subset of extemporaneous speech from 10 different speakers. The system showed learning in both cases. A perceptual evaluation test indicated that the system’s generalization to new words by the same speaker provides significant visible information, but significantly below that given by

a text-to-speech algorithm.

1. INTRODUCTION Persons find it hard to communicate when the auditory conditions are poor, e.g. due to noise, limited bandwidth, or hearing-impairment. Under such circumstances, face-to-face communication is preferable. The visual component of speech can compensate for a substantial loss in the speech signal. This so-called superadditive combination of auditory and visual speech can produce a bimodal accuracy, which is greater than the simple sum of their separate unimodal performances [9]. An even more striking result is that the strong influence of visible speech is not limited to situations with degraded auditory input.

A perceiver's recognition of a noise-free auditory-visual phrase reflects the contribution of both sound and sight. For example, if the (non-meaningful) auditory sentence, “My bab pop me poo brive”, is paired with the visible sentence,“My gag kok me koo grive”, the perceiver is likely to hear, “My dad taught me to drive”. Two ambiguous sources of information are combined to create a meaningful interpretation [9,10].

1.1 Faces in Telecommunication

Although we benefit from face-to-face dialog, current technology precludes it when the conver-sationalists are at a distance and must communi-cate electronically, such as over the telephone or over the Internet. One option is video-conferencing, but the visual quality and frame-rate provided by such systems with reasonable bandwidth constraints are normally too poor to be useful for speech-reading purposes.

Having developed a three-dimensional talking head, we are interested in its application in tele-communications. As has been shown by several researchers [3,9,10], animated talking faces can account for significant intelligibility gains over the auditory alone condition, almost comparable to a real speaker’s face. There are two methods to exploit the real time use of talking faces in human-human dialog. The most obvious involves text-to-speech (TtS) synthesis. By transmitting the symbolic message over the phone line or the Internet, this information could be used to animate a talking face at the receiving station of the participant. A standard text-to-speech engine would translate the symbolic (written) message into a string of spoken segments [14]. The face movements of the talking head would be aligned with these synthetic speech segments. Texture mapping technology [9] would potentially allow a person’s email to be spoken aloud by a talking head, which resembles the original sender. The downside of this technology is that the voice would not correspond to the voice of the sender and furthermore, synthetic auditory speech is heard as robot-like with very little prosodic and emotional structure.

The second approach to audible/visible speech synthesis uses the original auditory speech in its output. With this technique, the animated talking head is generated from and aligned with the original speech of the talker. In order to do this, it is first necessary to identify the segments in the utterance either directly or via recognition of the words, so that the appropriate mouth and facial movements can be determined. A potential limitation of this approach is that automatic speech recognition is not accurate enough to pro-vide a reliable transcription of the utterance. For more reliable performance, the user can type the actual utterance in addition to saying it. By aligning the speech waveform and its phonetic transcription [15], it would then be possible to determine and implement the appropriate

facial

movements of the talking head, a function cur-rently available in the CSLU toolkit [https://www.wendangku.net/doc/6e11700478.html,/toolkit/].

1.2 Previous Research

Several researchers have investigated techniques for fully automatic generation of lip-movements from speech. The research fits within the two methods described in the previous section. The first method is based around a discrete classification stage to divide the speech into language units such as phonemes, visemes or syllables, followed by a synthesis stage. This approach has been employed by several investigators [8,12,16] In one study [16],auditory/visual syllable or phoneme/viseme HMMs were trained with both auditory and visual speech features. Context dependent lip parameters were generated by looking ahead to the HMM state sequence that was obtained using context independent HMMs.

The second group of methods does not attempt a direct classification into discrete meaningful classes, but rather tries to map the acoustics directly to continuous visual parameters, using some statistical method. Visible speech control parameters for either lip movement [13,16] or a complete talking head [11] are computed from the auditory speech signal directly. Morishima [11]trained a network to go from LPC Cepstrum speech coefficients to mouth-shape parameters.He trained on 75 speakers and included only one time step of speech information for his network.Another approach is a vector-quantization (VQ)based method maps a VQ code word vector of an input acoustic speech signal to lip parameters frame-by-frame [16].

1.3 Baldi, the Talking Head

Our talking head, called Baldi, is shown in Figure 1. His existence and functionality depend on computer animation and text-to-speech synthesis. His speech is controlled by about 3 dozen pa-rameters. With our completely animated, synthetic, talking head we can control the parameters of visible speech and determine its informative properties. Experi-ments by Cohen, Walker, and Mas-saro [5] and Massaro [9] have

shown that visible speech produced

by the synthetic head, even in its adumbrated form, is almost comparable to that of a real human.

The talking head can be animated on a standard PC, and requires no specialized hardware other than a good 3D graphics card, which is now standard on many computers. In addition, we have a desktop application in which any person’s face can be manually adjusted and mapped onto the talking head. A single image of a person, once adjusted to fit on the talking head, can be moved appropriately [9].

1.4 An Acoustic Speech to Visual Speech Synthesizer

A system that reliably translates natural auditory speech into synthetic visible speech would normally require the following components.

1. A labeled data base of auditory/visual

speech,2. A representation of both the auditory and

visual speech 3. Some method to describe the relationship

between two representations, and 4. A technique to synthesize the visible

speech given the auditory speech.There are several labeled databases of auditory speech but no readily available labeled databases of visual speech. Given the lack of databases for visible speech, investigators have created their own in order to carry out auditory-to-visible

speech synthesis. In some cases, 3D motion capture systems are used utilizing reflective markers on the face [2]. In other cases lip contours are traced using image processing techniques [3,12]. The resulting measurements can be used as inputs to the visible speech synthesis.

An alternative to a recorded auditory/visible speech data base, is to define the properties of the visi-ble speech a priori in terms of synthesis parameters for each speech segment. Given our previous research and current tech-nology, we know which facial movements should be made for each spoken speech segment [6, 9,Chapters 12 & 13]. For example,the mouth is closed at the onset of /b/ and open at the onset of /d/.

In

Figure 1: The animated talking head

called Baldi.

our development we have determined synthesis parameters that create intelligible speech approximating the visible speech produced by a natural speaker. The facial movements are realistic because they have been fine-tuned to resemble a natural talker as much as possible [9].These control parameters then serve as labeled representation of the visible speech.

Our system takes natural auditory speech and maps it into movements of our animated talking head that are aligned appropriately with the audi-tory speech. Our goal is to go directly from the auditory speech to these specific movements. We determined the mapping between the acoustic speech and the appropriate visual speech movements by training an artificial neural network to associate or map fundamental acoustic properties of auditory speech to our visible speech parameters. Neural networks have been shown to be efficient and robust learning machines which solve an input-output mapping and have been used in the past to perform similar mappings from acoustics to visual speech. We report the results of training the network against two different databases: isolated words and extemporaneous speech.

2. EXPERIMENT 1: WORDS

2.1 Method

We used a bimodally recorded test list in natural speech that is available to the speech and animation communities. This data set existed in the form of a corpus of one-syllable words pre-sented in citation speech on the Bernstein and Eberhardt [4] videodisk. This laser-man data set represents a potentially straightforward task for

the network; the words are isolated and had a pre-dictable structure. The training set (about 10minutes worth of speech) consisted of 400 words,randomly selected out of the 468 words, leaving 68 words for testing. The audio was digitized with a PC soundcard at 8 bit/16 kHz.

From the acoustic waveform we generated cep-strum coefficients at 50 frames per second. 13coefficients were generated using 21 Mel-scaled filters, using overlapping hamming windows with a width of 32 ms.

Desired output parameters were generated as fol-lows: The digitized waveforms and the corre-sponding text, were input into a Viterbi-based forced alignment program, that produced time-aligned phoneme labels for all of the words in the database. Using the time-aligned phoneme labels,37 control parameters for the talking head were generated at 50 frames per second, using our cur-rent visual speech TtS algorithm [9, pp. 379-390].Two sets of tongue parameters for the simple and complex tongue models and the three visible cues used in our training studies [9, pp. 437-442] are included as outputs of the network. Furthermore,since the activation values of the networks’ output nodes are constrained to lie in the range 0.0 to 1.0,each parameter was normalized relative to it’s minimum and maximum values over the entire data set in such a way that all parameters varied between 0.05 and 0.95.

We used a feed-forward artificial neural network (ANN) with three layers, as shown in Figure 2.The acoustic input is streamed at 50 frames a second. At every frame, 13 cepstral parameters serve as the input to 13 input units. All of the 13input parameters were taken at eleven consecutive time frames (current + five frames back + five frames forward) yielding a total of 143 input nodes and 37 output nodes. Networks with 100,200, 400 and 600 hidden units were trained using the back-propagation algorithm with a learning rate of 0.005 during 500 iterations. We found that increasing the number of hidden units improved generalization to the data in the test set. The network with 600 hidden units produced the best overall correlation between desired and generated output for the test set. We therefore report the results with 600 hidden units.

When using the network outputs to drive the ar-ticulation of the synthetic face, we found the motion to be somewhat jerky due to instability in the output values. Empirically it was found that a simple post-hoc filtering, using a triangular aver-

aging window with a width of 80 ms significantly

time steps

time steps 100-600

Figure 2: The model architecture of our parameter estima-tor.

reduced these disturbances without notably im-pairing the temporal resolution.

2.2 Results

The network trained on laser-man’s isolated words showed fairly good learning and generalized fairly well to novel words. We computed a correlation between the target and learned parameter values across the complete training and test data sets. The overall average correlations between the target and learned parameter values were 0.77 for the training set and 0.64 for the test set.

2.3 Perceptual Evaluation

In order to evaluate the quality of the ANN versus TtS synthesized speech, a perceptual identifi-cation study was carried out with human participants. For this experiment, 131 short English words were tested, 65 of which had been used to train the network and 66 completely new words. Each of these 131 words was presented using ANN and text-to-speech (TtS) based synthesis, for a total of 262 trials per participant. Students from introductory psychology classes (5 male, 12 female, average age 18.7 years) with either normal or corrected vision served as sub-jects. All were native English speakers. The sub-jects were tested individually in sound attenuated rooms. On each trial of the experiment, a word was presented silently and then the subject typed in what word was presented. The size of the talk-ing face was about 7 inches vertically viewed from about 12 inches. Only valid single syllable words were accepted as responses. If the typed word was not on the program’s list of 11,744words, the subject was cued to enter a new response. The next trial started 1 second after a response was entered. The experiment was presented in two sessions of about 20 minutes each.

The results of the experiment were scored in terms of the proportion of correct initial conso-nant, medial vowel, and final consonant, both for phonemes and visemes. Figure 3 shows the proportion correct initial consonant, vowel, and final consonant phonemes for the test words that did not occur in the training set. As can be seen in the figure, performance was well above chance for both conditions, but the TtS synthesis supported much better speechreading than the ANN synthesis. Figure 4 shows the corresponding viseme performance. Correct phoneme identification averaged 21% for TtS synthesis and 12% for ANN synthesis. Identification performance is, of course, much better when measured by viseme categories, as defined in previous research [6, Chapter 13]. Replicating the results at the phoneme level, performance given the ANN synthesis falls significantly below TtS synthesis. Overall, correct viseme identification was 72% for TtS synthesis and 46% for ANN synthesis. The discrepancy between the two presentation modes was largest for the vowels. At this time, we have no explanation for this difference between vowels and consonants.

3. EXPERIMENT 2:

EXTEMPORANEOUS SPEECH

3.1 Method

Ten speakers from the CSLU stories database [https://www.wendangku.net/doc/6e11700478.html,/corpora/stories/] were used

Figure 3. Proportion correct of initial consonant, vowel, and final consonant phoneme recognition for ANN and TtS synthesis.

Figure 4. Proportion of initial consonant, vowel, and final con-sonant viseme recognition for ANN and TtS synthesis.

to train ten different ANNs. The stories corpus is made up of extemporaneous speech collected from English speakers in the CSLU Multi-lan-guage Telephone Speech data collection. Each speaker was asked to speak on a topic of their choice for one minute. This database has been labeled and segmented so that the identity and duration of the spoken language segments are known.

The input data sets had approximately 50 seconds of natural speech; 40 seconds were used as train-ing data for the networks. The remaining 10 sec-onds were used as a test set for the trained net-works. The restricted amount of training data avaliable from each speaker makes this data set a hard test for the networks.

The training and generalization tests followed the same general procedure as with the isolated words. The networks were trained from 500 to 5000 epochs (passes through the data set) with momentum set to 0.0 and a learning rate of 0.1, .005 or .001. We experimentally determined that 100 hidden units were able to learn the mapping by training several networks with 10, 50 and 100 hidden units.

3.2 Results

The networks were evaluated using the root mean square (RMS) error over time and the correlation of each output parameter with the corresponding training values. The average correlation of all pa-rameters was also used as an indicator of network performance. The networks varied somewhat in their abilities to reproduce the output parameters of each speaker (0.75 to 0.84 mean correlation across all parameters).

Each network was tested on novel speech from the speaker it was trained on. The average corre-lation over every parameter for each network was calculated on the corresponding test set for each network. The ability to generalize to novel speech varied across the 10 speakers. Speaker 8 and speaker 4 generalized to novel speech from their test set best with an average correlation of 0.27 and 0.28. We believe that these generalization values are low because of the paucity of training data and the restricted number of hidden units (100).

4. CONCLUSIONS

In a typical application, natural auditory speech can be used to generate an animated talking head that will be aligned perfectly with the natural auditory speech utterances as they are being said.This type of approach ideally allows for what is called graceful degradation. That is, the acoustic analysis is not dependent on a speech recognizer that could make catastrophic errors and therefore misguide the visible speed synthesis. The mapping between the acoustic parameters and the visible speech parameters is continuous and a slight error in the analysis of the input utterance will not be catastrophic because the parameters will still approximate the appropriate visible speech parameters for that utterance.

There are many potential applications for this technology primarily because bandwidth is highly limited in communication across the Internet and therefore video teleconferencing and other means of face-to-face communication are still very lim-ited [7]. However auditory speech can be represented accurately with very little bandwidth requirements. The user could have the talking heads stored locally and controlled and animated locally by the auditory speech that is being streamed over the Internet.

This application could work for video teleconfer-encing as well as for email in that user could send an auditory message that would control the talk-ing head located on the receiver’s desktop. In ad-dition the message could contain information about the sender and could either provide a tex-ture map of the sender that would be mapped over the talking head on the receiver’s computer or the appropriate texture could be stored permanently and retrieved on the receiving computer. Currently, our system looks 5 frames or 100 ms ahead to generate the appropriate visible speech parameter values. In an actual application, it would, therefore, be necessary to delay the auditory speech by 100 ms. Another possibility is to train a network with fewer frames ahead of the current one. In either case, the network solution is preferable to any speech recognition systems that delay their decisions until at least several words have been presented.

5. ACKNOWLEDGEMENT

The research is supported by grants from PHS, NSF, Intel, the Digital Media Program of the University of California, and UCSC. Christopher Fry is now at Department of Psychology, University of California - Berkeley. The authors thank Chris Bregler, Bjorn Granstrom, and Malcolm Slaney for their comments on the paper.

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四年级谢谢你爸爸作文400字【六篇】【篇一】四年级谢谢你爸爸作文400字 俗话说：母爱如海，父爱如山，母的慈祥，父的严厉，合二为一就是爱，生活中有了爱才会更精彩。 记得国庆节放长假那几天，我感冒了，咳嗽的厉害，半夜里喘不过起来，爸爸妈妈说得赶快送医院，到了医院，医生说我得了急性气管炎，要挂盐水消炎。我听了，愣是吵：“不挂，不挂，我不挂盐水，我要回家，就是不挂。”爸爸火了，对我大吼：“叫你挂你就挂，少罗嗦。”我听了，很生气，心想：“天下哪有这样的爸爸，我生病了还那么凶。”委屈的泪水在眼眶中打转，无奈，只得向输液厅走去。 挂盐水时，我又难受又无聊，或许是药水关系，我想吐，爸爸在一边又给我漱口，又装盆子，还给我拍背。过了一会儿，我好点了。爸爸又说：“你平时不是最爱做手工吗，来，给我用报纸撕几个小动物吧!”我接过报纸，撕了许多，渐渐地也不觉得难受了，原来爸爸是为了让我分散注意力。不知不觉，我迷迷糊糊地睡着了。 天蒙蒙亮了，爸爸在我耳边轻声问：“小豪，饿了吧，你要吃点什么?”“小包子吧。”话音刚落，爸爸转身就走，不一会儿，热气腾腾的包子就端在了我的面前。我吃着包子，发现爸爸眼边有一圈黑黑的。我的视线又再一次模糊了。 这就是我的爸爸，严厉背后体现了对我无尽的关爱。爸爸，我一定好好学习来报答你。 【篇二】四年级谢谢你爸爸作文400字

打开门，好像就想睡了。同样是日光灯，家里却比琴室亮。我慢慢走到床边,躺下了，把眼闭上了。此时房间里一片寂静。 “懒虫，刚上完课不练怎么行！“爸爸大声的说话声把我吵醒了。“干什么，爸爸我困的不行，让我躺一会儿就马上起来练。““不行。”爸爸马上回了我的话。我生气了，爸爸也一样。爸爸的表情更加严肃了，大声的对我说：“你不去就出去，不要进来’’。我只认为自己是对的，于是对爸爸百般较辩平时爸爸总是护这我。我不明白今天他怎么了。我还和爸爸辩解没想到爸爸具然打了我。我的眼睛湿润了，觉的自己受了不该受的气，我更大声了还在为自己辩解着，爸爸气的涨红了脸又打了我好像有什么东西从我的鼻子里流出来，用手一摸竟然是血！我气极了便哭了起来。可是最后我还是练了琴。几个月后我还是忘了这事，我要考及了，我和一个朋友同时来到了考场。她先进去了，我从玻璃窗外看到了她失望的表情。她从考场走了出来，搭了搭我的肩说祝我好运便走了。我在这时十分紧张的走进考场考官对我说:“弹一首牛仔小镇吧！“这不是爸爸让我练的吗？我顺利过了官。我走出考场…… 这时只想找的爸爸对他说：“对不起爸爸，谢谢你！”【篇三】四年级谢谢你爸爸作文400字 从小，我们的父母就用他们的心血灌溉着我们。使我们来到这个美丽的世界，所以我们以后要报答我们的父母。 记得有一次，我的数学大作业本做了很多，后来被老师

小学四年级作文谢谢你【三篇】

小学四年级作文谢谢你【三篇】 导读：本文小学四年级作文谢谢你【三篇】，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 【篇一】 我的爸爸是一名南京陆军指挥学院的教授，有很多解放军叔叔都是他的学生。 我特别感谢他！ 感谢他陪我学习奥数。从二年级开始，我就参加了奥林匹克数学竞赛的学习。在学习中，遇到了许多困难。爸爸总是耐心地辅导，陪我一起做题，一起训练。经过两年的学习，我的进步很大，已经进入特强班了！ 感谢他陪我学习围棋。别看我年纪小，可是我已经算是围棋老手了。从幼儿园大班就开始学围棋。爸爸不但负责接送我，还担任陪练的任务。特别是今年打一段前，他每天都会和我下两盘。还好我没有让他失望哦！ 感谢他陪我学习魔方。为了教会我玩魔方，爸爸先上网学习，掌握了玩六面的本领以后，再来教我。刚开始学的时候，我老是出错。现在，已经“青出于蓝而胜于蓝”了。和爸爸比赛，我经常赢呢。 其实，除了这些，还有很多很多…… 爸爸，谢谢你！【篇二】 我们已经来奥兰多第四天了，是我们离开奥兰多前往华盛顿的时

候了。在奥兰多的日子里我结实了许多朋友。寄宿家庭的“爸爸妈妈”和四个可爱的“弟弟妹妹”还有美国小学的小伙伴们，可是我最不舍得的是你，我们的导游Halen。 在这四天的日子你留给我的是无数欢乐和感动。那天在迪士尼我一个不留意把相机弄丢了，就在我焦头烂额准备独自寻找相机的时候。Halen——你，出现了，你先带我去了客户服务中心，但是没有找到，于是放弃你的游玩时间，陪我走大街穿小巷，把我去过的地方都找了个遍，最后我们只好再一次前往客户服务中心，没有想到居然真的找到了。你真是上帝派来帮助我的天使，不管最后有没有找到，我都要感谢你。 后来，我们一起逛超市…… 总之，我对你有千千万万的感激，说也说不完，写也写不尽，但是我还是要在这里，说一声谢谢，真的谢谢你，Halen。 Halen，谢谢你，你是我的天使。【篇三】 一天上午我们正在上着数学课。 老师正在讲一道数学题的时候，突然，我感到从鼻子流出什么？一看，原来是一滴鲜红鲜红的血，我先用左手蹭了蹭鼻子，但鼻血竟然又流了，真是的！我为了不耽误上课，接着我就给同桌说：“谢谢你，用你一点纸行吗？”同桌说：“行”，我找到了纸，把鼻子捏住，可是不起作用。 我又小声的：“你帮我给老师说一声我流鼻血了”，同桌爽快的答应了，说：“老师，骆仕俊流鼻血了”。快、快去厕所洗一洗吧！

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这样就行了，运行时Data1默认为0显示关，按下按钮后Data1为1显示开，如此反复

2.mcgs里怎么画渐变色 渐变色只有通用版和网络版有，嵌入版没有 方法就是：填充颜色——填充效果，然后根据你的需要设置就行了。

3.如何在mcgs做脚本i0.0=1 让Q输出 当PLC的I0.0有信号，让Q0.0输出，在PLC中做我会，不知道在MCGS中怎么实现 在循环脚本中，循环时间为10ms，条件表达式为1，脚本程序为 IF I0.0 = 1 THEN Q0.0 = 1 ELSE Q0.0 = 0 ENDIF 4.MCGS组态如何实现这样的功能？点击某一部分，弹出登录对话框 这个画面是在有管理员帐户登录的情况下才可以设置的，我现在想实现当有人在没有登录的情况下点击了这个地方，就弹出提示：请先登录。 1条回答 可以先用函数!CheckUserGroup来判断当前登录的用户是不是你需要的用户组，返回只为0表示已经登录了你需要的用户组了，直接进行下一步，如果返回值不为0，表示当前登录的不是你需要的用户组或是没有任何登录，那么用子窗口或者可见度啥的都行，显示出来就行了。 追问

我是想在用户点击了上面图片中的部分时才弹出登录提示，怎么实现呢？ 回答 你把判断的语句写到图片的事件里就行了 追问 求在具体一点，不知道怎么写。 回答 点控件，右键——事件——Click——事件连接脚本

四年级作文谢谢你,我的同学400字

四年级作文谢谢你，我的同学400字 四年级作文谢谢你，我的同学400字 在一个风和日丽的早晨，我背着书包高兴地来到学校。 一进校门，映入眼帘的就是那美丽的三角梅。三角梅像一个个小巧的铃铛挂在树上，让人觉得十分舒服。我继续向班级走去，看到了菊花姐姐和兰花姐姐正向我打招呼呢！ 来到班级，那悦耳、优美的读书声从教室里传来。我走进教室，拿起语文书，认真地读了起来。 邱老师从走廊来到班级，原本严肃的神情，听了我们的读书声，变得笑容满面。老师走进教室，给了我们一个美好的笑容。 “铃铃铃”上课铃响了，邱老师抱着一叠厚厚的考卷向我们走来，庄重严肃地说：“现在，我们要来进行一次单元考，加油，老师相信你们一定能够取得好成绩！”说完，老师就一组一组地发试卷了。 试卷发下来了，我正准备写姓名班级，才发现，我的水笔没水了。我急得像热锅上的蚂蚁，心里想：“这该怎么办啊，水笔没水就考不了试了。”我正在

烦恼时，坐在旁边的晓慧，似乎知道我在想什么，毫不犹豫地向我递来一支可擦水笔，微笑的说：“你先用吧，考完之后再还给我！”“谢谢你，晓慧，你真是我的救命恩人啊！”我感激地说。“不用谢，我们是朋友嘛，本来就该互相帮助！”晓慧说完，就埋头考试了。我也在认真审题、答卷了。 过了几天，成绩出来了，我考了97分，我高兴得一蹦三尺。 晓慧，我要谢谢你，是你让我懂了，什么是“赠人玫瑰，手有余香”。 福建厦门湖里区厦门市东渡第二小学四年级:陈丽阳 四年级作文谢谢你，我的同学400字 在一个风和日丽的早晨，我背着书包高兴地来到学校。 一进校门，映入眼帘的就是那美丽的三角梅。三角梅像一个个小巧的铃铛挂在树上，让人觉得十分舒服。我继续向班级走去，看到了菊花姐姐和兰花姐姐正向我打招呼呢！

四年级谢谢你的作文

四年级谢谢你的作文 感谢你的关怀，感谢你的帮助，感谢你对我做的一切……在这个充满感恩之心的节日里，让我对你说声谢谢。下面是四年级有关感谢的作文，欢迎参阅。 我们已经来奥兰多第四天了，是我们离开奥兰多前往华盛顿的时候了。在奥兰多的日 子里我结实了许多朋友。寄宿家庭的“爸爸妈妈”和四个可爱的“弟弟妹妹”还有美国小 学的小伙伴们，可是我最不舍得的是你，我们的导游Halen。 在这四天的日子你留给我的是无数欢乐和感动。那天在迪士尼我一个不留意把相机弄 丢了，就在我焦头烂额准备独自寻找相机的时候。Halen——你，出现了，你先带我去了 客户服务中心，但是没有找到，于是放弃你的游玩时间，陪我走大街穿小巷，把我去过的 地方都找了个遍，最后我们只好再一次前往客户服务中心，没有想到居然真的找到了。你 真是上帝派来帮助我的天使，不管最后有没有找到，我都要感谢你。 后来，我们一起逛超市…… 总之，我对你有千千万万的感激，说也说不完，写也写不尽，但是我还是要在这里， 说一声谢谢，真的谢谢你，Halen。 Halen，谢谢你，你是我的天使。 亲爱的奶奶，我要说声谢谢你，你为我做的实在太多太多了。 记得那一次，阳光明媚，我们走在上学路上。我迈着轻盈的步子同，哼着轻快的小调，不知不觉走了大老远。当我快要到校门口时，忽然想起：忘了带美术袋，这下完了。于是 我便跟奶奶讲，奶奶说：“你先进去，我去回家帮你拿，然后交给保安叔叔，让他给你。” 我走进校园。天，还是格外蓝，可我的心却怎么也放不下来，想：要是奶奶没送来， 那怎么办呀? 第一节课过去了，奶奶还没送来。 第二节课过去了，奶奶还是没送来。 第三节课下课了，我的心“怦——怦怦——怦怦怦——”地跳着，想起美术老师生气 的样子，我便害怕得发抖。 过了一会儿，一位同学从外面急匆匆地跑进来，说：“***，你的美术袋。” 我感动极了，心想：奶奶，谢谢您，这样长的路，您都坚持要把美术袋送来给我，实 在太谢谢您了。 奶奶，您为我做了那么多，我一直没有谢谢您。今天，就让我好好地说声谢谢您吧!

S7-200模拟量输入输出实例(DOC)

对输入、输出模拟量的PLC编程的探讨及编程实例解析 3134人阅读| 4条评论发布于：2011-12-29 9:03:42 对于初学PLC编程的人来说，模拟量输入、输出模块的编程要比用位变量进行一般的程序控制难的多，因为它不仅仅是程序编程，而且还涉及到模拟量的转换公式推导与使用的问题。不同的传感变送器，通过不同的模拟量输入输出模块进行转换，其转换公式是不一样的，如果选用的转换公式不对，编出的程序肯定是错误的。比如有3个温度传感变送器：（1）、测温范围为0~200 ，变送器输出信号为4～20ma （2）、测温范围为0~200 ，变送器输出信号为0～5V （3）、测温范围为－100 ~500 ，变送器输出信号为4～20ma （1）和（2）二个温度传感变送器，测温范围一样，但输出信号不同，（1）和(3)传感变送器输出信号一样，但测温范围不同，这3个传感变送器既使选用相同的模拟量输入模块，其转换公式也是各不相同。 一、转换公式的推导 下面选用S7-200的模拟量输入输出模块EM235的参数为依据对上述的3个温度传感器进行转换公式的推导： 对于(1)和（3）传感变送器所用的模块，其模拟量输入设置为0～20ma电流信号,20ma 对应数子量=32000，4 ma对应数字量=6400； 对于（2）传感变送器用的模块，其模拟量输入设置为0～5V电压信号，5V对应数字量=32000，0V对应数字量=0； 这3种传感変送器的转换公式该如何推导的呢？这要借助与数学知识帮助，请见下图：

上面推导出的（2-1）、（2-2）、（2-3）三式就是对应（1）、（2）、（3）三种温度传感变送器经过模块转换成数字量后再换算为被测量的转换公式。编程者依据正确的转换公式进行编程，就会获得满意的效果。 二、变送器与模块的连接 通常输出4～20ma电流信号的传感变送器，对外输出只有+、- 二根连线，它需要外接24V电源电压才能工作，如将它的+、- 二根连线分别与24V电源的正负极相连，在被测量正常变化范围内，此回路将产生4～20ma电流，见下左图。下右图粉色虚线框内为EM235 模块第一路模拟输入的框图，它有3个输入端，其A+与A-为A/D转换器的+ - 输入端，RA 与A-之间并接250Ω标准电阻。A/D转换器是正逻辑电路，它的输入是0～5V电压信号，A-为公共端，与PLC的24V电源的负极相连。 那么24V电源、传感变送器、模块的输入口三者应如何连接才是正确的？正确的连线是这样的：将左图电源负极与传感器输出的负极连线断开，将电源的负极接模块的A-端，将

谢谢你老师四年级作文400字

谢谢你老师四年级作文400字 导读：本文谢谢你老师四年级作文400字，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。 【篇一】 鲜花感恩雨露，因为雨露滋润它成长；苍鹰感恩蓝天，因为蓝天让它翱翔；高山感恩大地，因为大地让它高耸；……我感恩，很多人，我要感恩我们的叶老师。 记得我们刚进学校时，一切都是那么陌生，看见老师，心里是那么忐忑不安，就像羚羊看见猎人。但是叶老师对我们这些刚进校的孩子特别温和。您温和的语气，透露出对我们的喜爱，我们的心里一下子踏实起来，有什么事情也总是愿意和您说一说，您就像我们的知心朋友。 在生活中会关心我们，在学习上也会帮助我们，您的爱，太阳一般温暖，清泉一般甘甜。您的爱，比父爱更祥和。您讲的课，是那样丰富多采，每一个章节都仿佛在我面前打开了一扇心灵的窗户，让我看到了一个五彩斑斓的世界。每次校运会，总是看见你为起跑大声的发出号令，嗓子嘶哑了，仍坚持为校运会忙着。 您关心着我们班的每一位同学，作为学生的我们，最要感恩的就是老师，老师教了我们许多丰富多彩的知识，您像那默默无闻的树根，使小树茁壮成长，又使树枝上挂满丰硕的果实，却并不要求任何报偿。您给了我们一杆生活的尺，让我们自己天天去丈量；让我们处处有学

习的榜样。 是谁把雨露撒遍大地？是谁把幼苗辛勤哺育？是您，老师，您是一位伟大的园丁！看这遍地怒放的花朵，哪一朵上没有您的心血和您的汗水，哪一朵上没有您的笑意！老师，我感谢您！老师，我感谢您，看着您在黑板上留下的一行行整齐而漂亮的字迹，我能掂量出这中间蕴藏着多少的奥妙和辛勤的汗水！ 【篇二】 老师，您好！这六年来，我们这些“猴子们”让您添了不少苦，我真想说："谢谢您，老师”和您相处的每一天，我仍历历在目。 曾对您存有不满，曾对您怀有怨气；但我也曾对您存有爱慕，怀有敬佩。无论曾几何时，我曾做什么，都不曾改变，我对您的爱。老师，谢谢您！ 当年，刚上五年级的我还是一个不懂事的孩子，面对一只只陌生老师的面孔，我很害怕。但是，您用和蔼感化了我们，一直暖到了我的心田。那时我真想说：“谢谢您，老师。” 我不知道我跟您一起携手走过了多少天，但我深知：一年三百六十五天，正是三百六十五颗为我们而操劳的心。我不知道我在您心中的地位如何 但我深知：天有多高，您就有多高；宇宙有多大，您就有多大。 说起地位，我想起了一件既令我难堪又让我开心的事。 那天，我已经是xx年级的学生了。那面孔不再陌生，变得格外亲切。在那节语文课，我很幸运被选为组长。老师您让组长们把练习

四年级作文：谢谢你帮助我作文600字

谢谢你帮助我 一个阳光灿烂的星期六，我和妈妈去大润发买一些生活必需品。回家的路上发生了一件令我难忘的事。 为了节省一点时间，妈妈骑电动车选择了一段逆行的路，但是后来她为此付出了惨痛的代价。因为害怕，妈妈的手有些抖，当她看到一个可以通到人行道的小坡时，便迫不及待地想拐到上边去。忙中出错，不知道那里为什么会有水，瞬间我们和车子一起倒在了地上，我手中拿的饮料顿时洒了满地，我的脚跟一阵剧烈的疼痛，泪水夺眶而出，我痛苦地趴在地上，手里还紧紧攥着空的饮料杯，望着这个突然颠倒的世界，我嚎啕大哭。 这时，对面来了一个戴着墨镜，皮肤黝黑的胖叔叔，他看到我们立刻停住了脚步，赶紧蹲下来，关切地问我：“小朋友，你没事吧？”大概因为太疼了，根本无心回答叔叔的问话。他一边说一边帮不知所措的妈妈把车抬了起来，让我的脚脱离了电动车的魔掌，更神奇的是他从包里拿出了一个棒棒糖笑着递给我，说：“小朋友，我这里有止痛棒棒糖，要不要来一个？”我看了看叔叔，破涕为笑，毕竟棒棒糖对我的吸引力还是巨大的，我的疼痛瞬时随着棒棒糖飞到了九霄云外，连忙点头说：“我要！我要！”与此同时，刚刚缓过神来的妈妈也连声向叔叔道谢，胖叔叔见我没什么大事，便准备起身离开，临走时，他又千叮万嘱让妈妈一定带我去医院检查，以后骑车不要逆行，望着他远去的背影，我突然想起了什么，大喊一声：“叔叔，谢谢你！”逆着阳光，我依稀看见他那张黝黑的带着微笑的脸向我点了点头，泪水再

次湿了我的眼睛，这次是感动的泪水。 回家的路上，我和妈妈一直回味着那温暖的一幕。那双手在我万分窘迫的时候将我扶起，那话语犹如灿烂阳光照进我心里。叔叔，谢谢你！帮助我！

非常实用的mcgs触摸屏编程实例精选上

MCGS实例解答 1.MCGS表格中，两数据连接到两个开关量，要把采集到的“0”和“1”的状态，显示为“关”和“开” 在表格里输入“开|关”，然后连接开关型变量Data1，按钮是让开关量Data1取反。

这样就行了，运行时Data1默认为0显示关，按下按钮后Data1为1显示开，如此反复

2.mcgs里怎么画渐变色 渐变色只有通用版和网络版有，嵌入版没有 方法就是：填充颜色——填充效果，然后根据你的需要设置就行了。

3.如何在mcgs做脚本i0.0=1 让Q输出 当PLC的I0.0有信号，让Q0.0输出，在PLC中做我会，不知道在MCGS中怎么实现 在循环脚本中，循环时间为10ms，条件表达式为1，脚本程序为 IF I0.0 = 1 THEN Q0.0 = 1 ELSE Q0.0 = 0 ENDIF 4.MCGS组态如何实现这样的功能？点击某一部分，弹出登录对话框 这个画面是在有管理员帐户登录的情况下才可以设置的，我现在想实现当有人在没有登录的情况下点击了这个地方，就弹出提示：请先登录。 1条回答 可以先用函数!CheckUserGroup来判断当前登录的用户是不是你需要的用户组，返回只为0表示已经登录了你需要的用户组了，直接进行下一步，如果返回值不为0，表示当前登录的不是你需要的用户组或是没有任何登录，那么用子窗口或者可见度啥的都行，显示出来就行了。 追问

我是想在用户点击了上面图片中的部分时才弹出登录提示，怎么实现呢？ 回答 你把判断的语句写到图片的事件里就行了 追问 求在具体一点，不知道怎么写。 回答 点控件，右键——事件——Click——事件连接脚本

西门子触摸屏的组态和编程

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/6e11700478.html, 西门子触摸屏的组态和编程 作者：石学勇 来源：《科技资讯》2017年第03期 摘要：触摸屏的全称叫作触摸式图形显示终端，是一种人机交互装置，故又称作人机界面。触摸屏是在显示器屏上加了一层具有检测功能的透明薄膜，使用者只要用手指轻轻地碰触摸屏上的图形或者文字，就能实现对主机的操作或信息显示，人机交互更为简洁。触摸屏在工业现场中应用的越来越广泛，该文介绍了西门子公司的TPP177B触摸屏在现场使用时如何进行组态和编程，介绍了编程环境winccflexible的安装使用以及程序的下载。触摸屏适合了现场逻辑控制较多，模拟量控制较少，并且现场环境较好的场合。 关键词：触摸屏组态 winccflexible 中图分类号：TP313 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）01（c）-0018-02 1 硬件准备 （1）一套S7300 315F PN/DP cpu。 （2）安装有Winccflexible2008 sp2软件的计算机。 （3）必要的附件，包括：编程下载需要的网线及PLC与TP177B连接的网线。 2 触摸屏组态 在完成的STEP7界面中添加设备。 在SIMATIC主界面中选择“Insert New Object”>“SIMATIC HMI Station”在STEP7中添加HMI设备（如图1）。 在随后的对话框中选择目标设备“TP177B 6 color PN/DP”点击OK。 在STEP7下方会出现新添加的HMI station，随后点击，为触摸屏配置IP地址并添加到CPU共同的以太网上。点击编译。 3 编辑画面 Winccflexible的主界面，在左侧项目树中找到“通讯”，在其中双击“连接”，在这一界面中已经自动生成了连接，这里只需将“在线”处设置为“开”即可。

【K12学习】《谢谢你》四年级作文12篇

《谢谢你》四年级作文12篇 谢谢你，爸爸 孙思亮 我的爸爸是一个很平凡的爸爸，他走在大街上，大家都不会多看他一眼。但他是我最好的爸爸。 记得有一段时间，我近视了。爸爸和妈妈急坏了，想尽办法想把我的眼睛治好。爸爸、妈妈找了很长时间，终于找到了一家治疗少儿近视效果很好的地方。医生告诉我们，要少看书，不能看电视，不能玩电脑，还要少吃糖。 当时我酷爱读《三国演义》，听到了这个消息，非常难过。要知道不能看书有多难受呀！可是爸爸慈祥的一笑，摸着我的头说：“没关系，我给你读。”我听了，半信半疑的问：“真的？你哄我吧？”“我干吗哄你？”于是我想：爸爸真的会给我读吗？ 到了晚上，我刚躺上床，只见爸爸手里拿着《三国演义》微笑着从客厅朝我走来，开始读起书来。我躺在床上，假装睡着，但却眯着眼望着爸爸。爸爸端坐在板凳上，在昏暗的台灯下专心的给我读书。听着，听着，我就进入了甜美的梦乡。可是有一天，爸爸太累了，读着读着，声音突然没了，我睁开眼，看见爸爸扒在书上睡着了，那一刻我的眼睛湿润了······

就这样，爸爸给我读完了《三国演义》、《水浒传》、《苏菲的世界》，还给我讲了很多小故事，让我明白了很多人生的道理，懂得了很多知识。别的小朋友知道后都很羡慕，都渴望有一个这样的好爸爸，我发自内心的说：“爸爸，谢谢你！” 谢谢您 四班沈如峰 今天奶奶出院，她的身体还很虚弱，但却执意要回自己的家。爸妈拗不过奶奶，只得先送她回家，担心老人家受不了，于是一路缓缓地行驶。我瞄了一下奶奶，看见她垂着头，半闭着眼睛，好像很不舒服的样子。我的心揪成了一团，因为奶奶是为了我才累病的，现在她也是为了不给我们增加负担，才决定不再和我们一起住了。 一个月以前，我突患急性胃炎，几乎每时每刻都在拉肚子，连晚上睡觉时都在昏昏沉沉地拉。为了照顾我喝水吃药，帮我更换衣裤、床单，奶奶每天晚上都要起来几十次，有时甚至整个晚上都不能入睡。时间一长，由于缺少睡眠加上过度劳累，奶奶生了重病，最后竟然住进了医院。就在奶奶病情恶化，差一点动手术的时候，她也没想到自己，还在问妈妈：“如峰的胃炎好一点没有？拉肚子的次数减少了吗？” 汽车在我的沉思中驶到了奶奶家门口，爸爸刚停车熄火，还没来得及拉手闸，奶奶自己就打开车门，颤颤巍巍地

《谢谢你》四年级作文12篇

谢谢你》四年级作文12 篇 谢谢你，爸爸 孙思亮我的爸爸是一个很平凡的爸爸，他走在大街上，大家都不会多看他一眼。但他是我最好的爸爸。 记得有一段时间，我近视了。爸爸和妈妈急坏了，想尽办法想把我的眼睛治好。爸爸、妈妈找了很长时间，终于找到了一家治疗少儿近视效果很好的地方。医生告诉我们，要少看书，不能看电视，不能玩电脑，还要少吃糖。 当时我酷爱读《三国演义》，听到了这个消息，非常难过。要知道不能看书有多难受呀！可是爸爸慈祥的一笑，摸着我的头说：“没关系，我给你读。”我听了，半信半疑的问：“真的？你哄我吧？”“我干吗哄你？”于是我想：爸爸真的会给我读吗？ 到了晚上，我刚躺上床，只见爸爸手里拿着《三国演义》微笑着从客厅朝我走来，开始读起书来。我躺在床上，假装睡着，但却眯着眼望着爸爸。爸爸端坐在板凳上，在昏暗的台灯下专心的给我读书。听着，听着，我就进入了甜美的梦乡。可是有一天，爸爸太累了，读着读着，声音突然没了，我睁开眼，看见爸爸扒在书上睡着了，那一刻我的眼睛湿润了······ 就这样，爸爸给我读完了《三国演义》、《水浒传》、

《苏菲的世界》，还给我讲了很多小故事，让我明白了很多人生的道理，懂得了很多知识。别的小朋友知道后都很羡慕，都渴望有一个这样的好爸爸，我发自内心的说：“爸爸，谢谢你！” 谢谢您 四班沈如峰今天奶奶出院，她的身体还很虚弱，但却执意要回自己的家。爸妈拗不过奶奶，只得先送她回家，担心老人家受不了，于是一路缓缓地行驶。我瞄了一下奶奶，看见她垂着头，半闭着眼睛，好像很不舒服的样子。我的心揪成了一团，因为奶奶是为了我才累病的，现在她也是为了不给我们增加负担，才决定不再和我们一起住了。 一个月以前，我突患急性胃炎，几乎每时每刻都在拉肚子，连晚上睡觉时都在昏昏沉沉地拉。为了照顾我喝水吃药，帮我更换衣裤、床单，奶奶每天晚上都要起来几十次，有时甚至整个晚上都不能入睡。时间一长，由于缺少睡眠加上过度劳累，奶奶生了重病，最后竟然住进了医院。就在奶奶病情恶化，差一点动手术的时候，她也没想到自己，还在问妈妈：“如峰的胃炎好一点没有？拉肚子的次数减少了吗？” 汽车在我的沉思中驶到了奶奶家门口，爸爸刚停车熄火，还没来得及拉手闸，奶奶自己就打开车门，颤颤巍巍地挪下了车，我赶紧跟了下去，扶住奶奶进了屋。爸妈还在劝奶奶回去和我们一起住，可奶奶依然坚决地说：“我不去了，

四年级谢谢你作文400字

四年级谢谢你作文400字 生我们的是父母，养我们的是父母，可教会我们学会做人的是 我们慈爱的老师，老师能够说是我们的再生父母，如果没有老师的协助，我们也许到现在也只会说几句父母教的话，就连ZUI简单的加减 乘除法都不会。我可算的上是一个半老实、半顽皮的学生，偶尔会犯 错惹老师不高兴，可我正在改，只不过进度有点慢。 一天我背着书包去上学，到学校门口我才想起一件事，昨晚老师 发的那两大张单词表，我忘记拿了，一时间我不知应该怎么做了，回 家拿吧!时间不够用，让父亲送过来吧!父亲正在干活，没空啊!于是， 我只好自认倒霉，提着书包走进了校门，不过天无绝人之路，今天收 作业的不是老师，而是，英语课代表，于是，我就像无事小鸟一样飞 过了这次风波，虽然这件事过去了，但我很内疚，总觉得对不起老师、欺骗了老师，因为老师怎么说也是对我好啊!从那时起，我就发誓上学 之前必须把学习用具都准备好生的到头来还挨骂，如果忘记拿了，那 午饭就能够和我说拜拜了，嘿，这个招还真有效，经过了三四次不吃 午饭的中午，我的记性变好了，不会再忘记拿东西了，为此，父母还 表扬过我。 虽然我有对不起老师的地方，可我还是很尊重老师的，虽然老师 也打过我、骂过我可我一点也不记恨老师，因为，毕竟还是我做的不好，老师在协助我纠正错误打我是为了让我记住这次教训，不要有类 似的事发生!! 老师是关爱我们的，我爱老师，王诚老师! 【篇二】 您无私的给我们知识，把我们浸泡在知识的海洋里;默默的培育 着我们，使我们从一个无知的孩童开始慢慢成长起来，您的付出就是 我们的收获，您失去了休闲、娱乐的时间，我们却得到了宝贵的知识。

所以，敬爱的老师，我ZUI想对你说的依然是那平凡而又陈旧，但却饱含我真情的几个字—— “谢谢你了，我敬爱的老师。”经过您们的辛勤培育，我现在已到达了人生的第二起跑线。在这条起跑线上，在您们的谆谆教悔下，我一定会跑得更稳、更好!要达到这个目标，我知道是和你们的辛勤培育与我自身的努力分不开的，所以呀，年轻、漂亮而又惹人敬爱的龚老师，我想悄悄对你说：“你讲课的声音有点小哟，我们后面的同学有时听不清楚。您在有可能的情况下走动走动吧。”有些不好意思哟;老师，不要怪学生不心疼您哟! 其实我也知道，讲课是非常费神的，所以我还要对你说：“下课后一定要好好休息，多喝点水，保护好嗓子、照顾好身体。这样才能天天阳光，学生我看在眼里也就为辛勤付出的您而高兴了。”老师，我想对你说的话好多好多，但是纸太短太短，无法将我对老师的这份深情与尊重记录，我想了好多好多华丽的词语，但还是抵不过那几个平凡朴实的字—— “老师，您辛勤了!谢谢您!”

舅舅,谢谢你四年级作文

舅舅,谢谢你四年级作文 导读：亲爱的小舅舅 您好！ 好长时间不见了！我想，不，是非常非常想对您说一说心底里面的一些秘密话吧！可不能和别人说哟！ 以前那个在您面前的带着“刺猬皮”的小女孩对您说：“谢谢”，您会笑吗？说谢谢是有理由的。您还记得吗？ 您从我一出生就开始疼我，小时候，我不乖，常常把东霞阿姨惹烦，她打我，您每次都会和她吵。但我不珍惜，对您指手画脚，您对我却也言听计从。也许正是这些溺爱的抚慰吧，去除了我那些曾经想自杀的念头。现在，我长大了，翅膀也硬了些，对弟弟妹妹老是叫，是生气的叫，嫉妒的`叫，讨厌的叫。我承认，我报复心理太强，见不得别人比我好。她们买一些新玩意，展示给别人时，我会说她们做作。因为总说这些常被妈妈“海扁”。您说：“杉儿，如果你被别人说做作时，你会怎么想？”第2天，颜诗怡又告诉张国中舅舅，张国中舅舅就拿铁棒打我，我当初想死的心都有了。因为上学的时候都是一拐一拐的，有时破的血水会流下来。第3天晚上，我心灰意冷，把攒的钱通通都花完了,剩下的打了一个电话给小舅舅，只淡淡地说了一声：“再见，不，是永别了。”没有让人想到的是您竟然从相亲会所跑了回来，刚好我在厨房拿刀，您便问我怎么回事，我说：“张国中舅舅又把旧事找出打了我一顿！用铁棒打我的！现在我不想活了！”我叫您离我远一些，别伤到您！您却一个箭步冲了上来，抢过我手中

的刀，自己却被刺了一下…… 舅舅，我感谢您，感恩您，但却不用绚丽的语言。对我而言，您是我唯一的“溺爱池”！ 【舅舅,谢谢你四年级作文】 1.谢谢你舅舅作文 2.舅舅谢谢你四年级作文 3.关于舅舅的作文：舅舅 4.有关舅舅的作文：忆舅舅 5.我的舅舅四年级作文 6.关于舅舅的作文：我的舅舅 7.作文：我给舅舅舅妈上课 8.关于舅舅的作文：醒醒，舅舅 感谢您的阅读，本文如对您有帮助，可下载编辑，谢谢

谢谢你作文四年级400字(最新)

【篇一】谢谢你作文四年级400字 有一天早读课时，我正在津津有味地读书时，忽然一阵突如其来的疼痛向我袭来，我感受到了钻心的痛苦。 正当我脸色苍白，嘴唇发紫，很痛苦的时候，王老师就刚好发现我的脸色不太对，急忙让我去一次厕所，我去了厕所，可是息么都拉不出大便来，我在回到教室的路上一边走一边说：“没事的，王恩泽，这肯定过了一会儿就没事了的，没事的，王恩泽放松点，一会儿就好了。”加到教室，王老师看见我的脸色还是不太对，于是十迈出火急，急急忙忙地向屠子敬挥挥手，让他带我去校医室里吃点什么药，屠子敬一路上安慰我：“王恩泽还疼吧?王恩泽好些了吗?”好一个劲儿地问，问得我天昏地暗，我边声说：“疼，疼，非常疼。”到了校医室，校医听了急急忙忙地倒出一杯热气腾腾的热水，又给了我半瓶治痛肚的药——保济丸。我拿着这杯热气腾腾的热水和半包莫名奇妙的治肚子的药，拿回了教室，王老师端起水向杯里的水吹了几口，又能叫我上来，我又明白药怎么吃，王老师上来，先把药全都倒入我的手心，我一大口就吞下去，我又吞了一小口就没了，此时此刻，我的肚子就舒服了许多。王老师谢谢，您的关爱如同冬天的一股暖流，给了我们温暖，关心，关爱。 【篇二】谢谢你作文四年级400字 他们骑着一辆三轮车，手上握着一把极大的扫帚，低下头静静地扫着落叶，捡拾着人们丢下来的垃圾。他们匆匆穿梭在人群中，为城市的环境贡献出一臂之力。 他们脸上深深的皱纹是岁月冲刷的痕迹；手上布满的老茧是他们勤劳工作的表现；荧绿色的背心是他们最醒目的标志。他们就是我们城市环境的保护者——环卫工人。 也许你从来就未注意过这些人，但当你们在安逸的休息时，他们却还在辛苦的工作着；当你们在放松得吃中饭时，他们却只能坐在椅子上喝上一口水。 我曾经读过这样一篇故事，讲的是有人将瓶子扔到了黄山的一个不是特别深的谷里，但也是一个不低的高度了，而黄山上的环卫工却用绳子吊着自己，去捡起那个瓶子，他冒着生命危险，捡起了那个瓶子，却只是为了黄山的干净整洁，为了给游客展现出黄山的一面。 或许你有点看不起这个职业，或许你嫌弃这个职业，或许每次见到他们都会躲得远远地，但是他们为这个城市作出的奉献，你无法否认。 他们为了城市的整洁而工作，他们为了城市的印象而工作，他们默默无闻地为这个城市工作着，他们值得被赞扬！ 【篇三】谢谢你作文四年级400字

西门子触摸屏编程软件

分享资源：西门子触摸屏编程软件Siemens Simatic WINCC Flexible 2008 下载免费下载 2009-12-16 18:22:59 / 个人分类：电脑网络 前几天去甘肃陇南的武都区装了一套西门子P LC+触摸屏。这已不是第一次使用触摸屏了。但是触摸屏编程软件是个大问题。因为真正版本的要收费。自己用只能从网上下。只能忍着巨慢的网速从电驴上下载。 下载了两天才下好，然后安装，好用！现在现场调试已经结束。想想这个软件，我就放到网上分享给大家。免得大家再花钱购买或是电驴下载了。 因文件足足2.8G，很占流量，为防止盗链，我把rar文件加密了。密码就是本站网址：（https://www.wendangku.net/doc/6e11700478.html,）, 注意密码不含括号！ 解压出来是原版ISO文件的分卷压缩文件，必须再次解压成原版ISO文件，用虚拟光驱软件加载运行或刻盘即可。有的电脑将ISO格式文件也显示为RAR的图标。双击该ISO文件也执行解压操作。请大家根据情况选择是用ISO文件，还是用最终的安装文件。反正我偏重用前者。 这里总结一下大家遇到的问题： 1、如何下载，见文底的连接，因为用境外空间防止版权问题被关或者盗链，文件加了密。 2、解压密码，https://www.wendangku.net/doc/6e11700478.html,建议手动输入，不要复制，因为复制容易多或少字符。 3、解压后怎么安装，也见上文。稍有复杂，需要点电脑常识，如果没有，赶快去补，否则也别搞工控了。 4、WIN7可否安装，这点我不清楚。毕竟没试过。但我用Win7装S7-200的编程软件是装不进去的，需要点技巧。如果装不进去，那可以换系统或尝试用虚拟机。 5、“wi ncc flexible 2008 无法与自动化许可证管理器建立连接”。这个问题我没遇到过。但我认为首先看是否安装了授权，然后看相关服务是否启动或是安装时被360神马的给拦截了。然后就是看系统，可能win7会有这情况，注意，该条只是建议。 6、怎样进行破解，我以前有过留言：“加密许可需要安装Crack文件夹下的两个解密程序文件。先运行其中一个，选择加密许可文件存放的地方。确定就可以。然后运行另一个即可。该程序自动生成加密许可放到硬盘上。但加密许可文件

四年级谢谢你的作文400字【六篇】

四年级谢谢你的作文400字【六篇】 【篇一】四年级谢谢你的作文400字 成长的道路上有许多人陪伴着我：有热心的同学、有关心我的老师、还有为我辛苦工作的父母……当然对我得还是二年级的班主任——丁老师。 下午放学了，我一个人坐在座位上哭泣，丁老师看见了悄悄的走过来温柔的问：“欣妍，怎么哭了？被人欺负了吗？”我摇摇头，用颤抖地声音说：“我……不……不敢回……回家。”说着还指了指那张不满75分的语文试卷，丁老师认认真真的看了一遍。说：“老师帮你讲解好不好？”我破涕为笑开心的说：“谢谢您！丁老师！”丁老师马上给我讲解了起来：“这道题的做法是这样的……”“还有这道题不可以马虎呀！下次注意！”……教室里满是老师的讲解声。 过了一个小时，那一堆我的错题都讲解完了，丁老师的嘴巴像地裂似的，我仰头一看眼睛布满了血丝，她笑了笑：“都会了吧？”我兴奋地说：“会了！谢谢老师！”我就背上书包冲出了教室。从那以后听了丁老师的讲解我做题不马马虎虎了，都能考到不错的分数。 虽然我四年级了，但我还是要和丁老师说：“丁老师！谢谢您！” 【篇二】四年级谢谢你的作文400字 上四年级以后，爸爸让我每天自己上学放学，不再麻烦家里的老人来接送。 第一天放学，我背着书包蹦蹦跳跳地出校门，一想到我

长大了，可以自己管好自己，就特别兴奋，快乐得像一只出了笼的小鸟。 “贝贝。”我一听这声熟悉的呼唤就知道外婆来了。我扭头看了她一眼，皱着眉头不耐烦地说：“爸爸不是说了不要你来接吗？你怎么又来了？”我说完扭头就走，也不等外婆走过来。外婆手里拿着一杯酸奶，跟在我后面大步流星地追赶，可是她哪有我走得快。我忍不住回头看她，只见她气喘吁吁地走着，我只好放慢脚步等她。 她追上来，一点也没有因为我不礼貌而生气，反而把酸奶往我手里一塞。外婆说：“我是担心你遇到危险，过来看看你，天气又这么热，我想带杯酸奶给你喝……”我的心仿佛被一个铁锤击中，顿时很后悔，不该对外婆那样发脾气。外婆一直把我送到家门口，她连楼也没上，就走了。 我回到家里，想到外婆过来接我放学，是怕我遇到危险，或者遇见坏人，这么热的天，她在学校门口等我，自己都舍不得喝酸奶，还把它留给我，我却不领情，我太伤她的心了。外婆，我要对你说：对不起！谢谢你的爱！ 【篇三】四年级谢谢你的作文400字 我的老师有着一头美丽的长发，一双明亮的眼睛和一张红红的小嘴巴。她笑起来很美，好像世界上最美丽的牡丹花一样。她说的话语委婉动听，而且让人充满力量。 在我一年级的时候，我的学习不是怎么好，还记得有一次考试我考的很差。后来老师给我写了评语，这还是我第一次看到老师给我写的评语：“就差一点儿就成功了，如果再

2020四年级谢谢你作文400字范文精选

【篇一】 生我们的是父母，养我们的是父母，可教会我们学会做人的是我们慈爱的老师，老师可以说是我们的再生父母，如果没有老师的帮助，我们也许到现在也只会说几句父母教的话，就连最简单的加减乘除法都不会。我可算的上是一个半老实、半顽皮的学生，偶尔会犯错惹老师不高兴，可我正在改，只不过进度有点慢。 一天我背着书包去上学，到学校门口我才想起一件事，昨晚老师发的那两大张单词表，我忘记拿了，一时间我不知应该怎么做了，回家拿吧!时间不够用，让父亲送过来吧!父亲正在干活，没空啊!于是，我只好自认倒霉，提着书包走进了校门，不过天无绝人之路，今天收作业的不是老师，而是，英语课代表，于是，我就像无事小鸟一样飞过了这次风波，虽然这件事过去了，但我很内疚，总觉得对不起老师、欺骗了老师，因为老师怎么说也是对我好啊!从那时起，我就发誓上学之前必须把学习用具都准备好生的到头来还挨骂，如果忘记拿了，那午饭就可以和我说拜拜了，嘿，这一招还真有效，经过了三四次不吃午饭的中午，我的记性变好了，不会再忘记拿东西了，为此，父母还表扬过我。 虽然我有对不起老师的地方，可我还是很尊重老师的，虽然老师也打过我、骂过我可我一点也不记恨老师，因为，毕竟还是我做的不好，老师在帮助我纠正错误打我是为了让我记住这次教训，不要有类似的事发生!! 老师是关爱我们的，我爱老师，王诚老师! 【篇二】 您无私的给我们知识，把我们浸泡在知识的海洋里;默默的培育着我们，使我们从一个无知的孩童开始慢慢成长起来，您的付出就是我们的收获，您失去了休闲、娱乐的时间，我们却得到了宝贵的知识。所以，敬爱的老师，我最想对你说的依然是那平凡而又陈旧，但却饱含我真情的几个字—— “谢谢你了，我敬爱的老师。”经过您们的辛勤培育，我现在已到达了人生的第二起跑线。在这条起跑线上，在您们的谆谆教悔下，我一定会跑得更稳、更好!要达到这一目标，我知道是和你们的辛勤培育与我自身的努力分不开的，所以呀，年轻、漂亮而又惹人敬爱的龚老师，我想悄悄对你说：“你讲课的声音有点小哟，我们后面的同学有时听不清楚。您在有可能的情况下走动走动吧。”有些不好意思哟;老师，不要怪学生不心疼您哟! 其实我也知道，讲课是非常费神的，所以我还要对你说：“下课后一定要好好休息，多喝点水，保护好嗓子、照顾好身体。这样才能天

谢谢你_四年级作文

谢谢你 谢谢你，其实“谢谢你”这三个字具有深刻的意义，然而并不是人人都可以说出口。在向别人表达赞美、敬佩和谢意时，不但需要真诚，更需要勇气！不管以前我们有没有做到，从现在起，让我们把“谢谢”表达出来，并成为我们的习惯。 一声“谢谢”，是对善意的肯定、褒奖和鼓励，是一粒火种，将那份友爱和善良传递下去。一句“谢谢”，让彼此拉近了距离，传递了情感，同时也让快乐得到了延续…… “谢谢你”，是这个世界最美好的语言。一句真心的谢谢，是这世界最温暖的交流。不管我们过去如何，现在如何，以及未来又如何，只要充满感谢，多说谢谢，我们就能传递正能量给这个世界，并且得到更多的快乐。 雨天路滑，你不小心摔倒了，一个小伙伴把你扶起来，一定别忘了说一声“谢谢”。谢谢他没有旁观，谢谢他及时伸出了援手。一声“谢谢”，是对帮助过你的恩人最好的回报，也许他们只要有这一句就够了，他们的要求真的不高。其他小伙伴摔倒了，你也走过去帮助他，这样，我们就把关爱传递了下去。因此，面对遇到困难的人，人人都应该伸出援手。 以一颗感恩的心做事，就是传递爱心。以积极乐观的心态对待他人和生活，就是传递爱心。每个人的生命中，都会遇到一位或几位对自己的成长和命运产生影响的人。请对他们真诚的说一声：谢

谢您！不要让爱中断。 一道题不会做，小伙伴会为你耐心地讲解，直到你彻底明白，一定别忘了真诚地说一声“谢谢”。谢谢他没有拒绝，谢谢他花时间教你。如果小伙伴也遇到了同样的问题，你也一定不会拒绝他。这位获得帮助的小伙伴也会真诚对你说声：谢谢。他也愿意给其他不会做题的小伙伴讲解。这样，我们就把“谢谢你”传递下去了。 是谁在你失败的时候一直站在你身旁，默默地支持你？ 是谁在你哭泣时递来一张纸巾？ 是谁在你取得好成绩时高兴地“祝贺你”？ 你会不假思索地说出一长串你想感谢的人：爸爸、妈妈、老师、同学、朋友……他们的温暖和关爱，就是我们成长的阳光雨露，就是我们生命中的所有滋养。请把这一份关爱传递下去！当他们需要你，请一定站在他们的身旁支持他们！ 从你到我，从我到他，从他到人人……只要爱在传递，我们就能生活在一个充满爱的世界里。

MP277西门子触摸屏说明书

MP277各种下载方法参考手册 本手册使用面板组态软件采用WinCC flexible 2007，操作系统为Windows XP Professional SP2，面板为MP277-10 Touch，订货号：6AV6643-0CD01-1AX1 对于WinCC flexible2005 SP1以及较早版本，操作界面可能会有不同，该手册仅供参考。

目 录 1．PC/PPI电缆下载方法 (3) 1.1下载要求 (3) 1.2下载设置 (3) 2．以太网下载方法 (8) 2.1下载要求 (8) 2.2下载设置 (8) 3．MPI/DP下载方法 (18) 3.1 CP5611+MPI电缆下载 (18) 3.1.1下载要求 (18) 3.1.2下载设置 (18) 3.2 PC-Adapter电缆下载 (26) 3.2.1下载要求 (26) 3.2.2下载设置 (26) 4．USB电缆下载方式 (34) 4.1下载要求 (34) 4.2下载设置 (37) 5．OS 更新设置 (41) 5.1 在什么样的情况下，您需要更新面板的操作系统 (41) 5.2 如何更新面板的OS（普通OS更新） (41) 5.2 如何更新面板的OS（恢复出厂设置） (44)

1．PC/PPI 电缆下载方法 1.1下载要求 下载电缆的选择，针对于MP277设备，支持的PC/PPI 电缆的订货号为以下三种 1．6ES7901-3BF20-0XA0 2．6ES6901-3BF21-0XA0 3．6ES7901-3CB30-0XA0 鉴于前两种电缆的型号比较老，目前市场上主要使用的是第三种PC/PPI 电缆，所以我们以此为例，说明如何使用PC/PPI 电缆对面板进行下载，注意：目前的软件还不支持使用6ES7901-3DB30-0XA0(USB 口)对MP277面板进行下载。 电缆如下图所示： 6ES6901-3BF21-0XA0 6ES7901-3CB30-0XA0 注意： 西门子的PC/PPI 电缆都有如图所示的适配器（电缆中间的方盒子），如果您的电缆没有适配器，表明电缆并非西门子产品，不支持计算机到面板的下载 电缆连接方法： PC/PPI 电缆的一端（稍短）连接到计算机的串口上，另外一端（稍长）直接连接到面板下部IF1B 接口上。 1.2下载设置 1.2.1 MP277面板上的设置。