這是我在做大學教授期間推薦給我學生的一本書，非常好，適合入門學習。《python深度學習》由Keras之父、現任Google人工智能研究員的弗朗索瓦?肖萊（Franc?ois Chollet）執筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，包括計算機視覺、自然語言處理、產生式模型等應用。書中包含30多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。作者在github公布了代碼，代碼幾乎囊括了本書所有知識點。在學習完本書后，讀者將具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力。但是有一個小小的遺憾：代碼的解釋和注釋是全英文的，即使英文水平較好的朋友看起來也很吃力。本人認為，這本書和代碼是初學者入門深度學習及Keras最好的工具。作者在github公布了代碼，本人參照書本，對全部代碼做了中文解釋和注釋，并下載了代碼所需要的一些數據集（尤其是“貓狗大戰”數據集），并對其中一些圖像進行了本地化，代碼全部測試通過。（請按照文件順序運行，代碼前后有部分關聯）。以下代碼包含了全書約80%左右的知識點，代碼目錄：2.1: A first look at a neural network（ 初識神經網絡）3.5: Classifying movie reviews（電影評論分類：二分類問題）3.6: Classifying newswires（新聞分類：多分類問題 ）3.7: Predicting house prices（預測房價：回歸問題）4.4: Underfitting and overfitting（ 過擬合與欠擬合）5.1: Introduction to convnets（卷積神經網絡簡介）5.2: Using convnets with small datasets（在小型數據集上從頭開始訓練一個卷積網絡）5.3: Using a pre-trained convnet（使用預訓練的卷積神經網絡）5.4: Visualizing what convnets learn（卷積神經網絡的可視化）
上傳時間： 2022-01-30
上傳用戶：
SM5401 是一款集成鋰電池充電管理，LED 指示功能，升壓轉換器的移動電源管理芯片，外圍只需極少的元件，就可以組成性能完備的移動電源方案。SM5401 內部集成了 0.8A 的線性充電模式，支持對 0V 電池充電；具有涓流/恒流/恒壓三種模式充電，恒定電壓 4.20V（典型值）；內置 IC 溫度和輸入電壓智能調節充電電流；SM5401 內部采用了 PMOSFET 架構，加上防倒充電路，因此可以不需要外部檢查電阻和隔離二極管。SM5401 的同步升壓轉換器提供 0.8A 輸出電流，轉換效率高至 91%。空載時，自動進入休眠狀態，靜態電流降至 9uA。
上傳時間： 2022-02-10
上傳用戶：aben
PW4065 是一款完整的單節鋰電池充電器，帶電池正負極反接保護、 輸入電源正負極反接保護的芯片，兼容大小 3mA-600mA 充電電流。 PW4065 可以適合 USB 電源和適配器電源工作。由于采用了內部 PMOSFET 架構，加上防倒充電路，所以不需要外部檢測電阻器和隔離二極管。熱反饋可對充電電流進行自動調節，以便在大功率操作或高環境溫度條件下對芯片溫度加以限制。充滿電壓可分為兩檔： 4.35V、 4.2V。充電電流可通過一個電阻器進行外部設置。當電池達到預設電壓之后，充電電流降至設定值 1/10， PW4065 將自動終止充電。當輸入電壓（交流適配器或 USB 電源）被拿掉時， PW4065 自動進入一個低電流狀態，電池漏電流在 1μA 以下。 PW4065 的其他特點包括電源自適應、 欠壓閉鎖、自動再充電和一個用于指示充電狀態的引腳。PW4065 采用 SOT23-5L 封裝配合較少的外圍原件使其非常適用于便攜式產品
標簽： pw4065
上傳時間： 2022-02-11
上傳用戶：
PW4054 是一款性能優異的單節鋰離子電池恒流/恒壓線性充電器。PW4054 適合給 USB 電源以及適配器電源供電。基于特殊的內部 MOSFET 架構以及防倒充電路， PW4054 不需要外接檢測電阻和隔離二極管。當外部環境溫度過高或者在大功率應用時，熱反饋可以調節充電電流以降低芯片溫度。充電電壓固定在 4.2V，而充電電流則可以通過一個電阻器進行外部設置。當充電電流在達到最終浮充電壓之后降至設定值的 1/10，芯片將終止充電循環。當輸入電壓斷開時， PW4054 進入睡眠狀態，電池漏電流將降到 1uA 以下。 PW4054 還可以被設置于停機模式，此時芯片靜態電流降至 25uA。PW4054 還包括其他特性：欠壓鎖定，自動再充電和充電狀態標志。PW4054 采用 SOT23-5L 封裝配合較少的外圍原件使其非常適用于便攜式產品
標簽： pw4054
上傳時間： 2022-02-11
上傳用戶：jason_vip1
PW2303 是支持高電壓輸入的同步降壓電源管理芯片，在4.5~30V的寬輸入電壓范圍內可實現 3A 的連續電流輸出。通過調節 FB 端口的分壓電阻，可以輸出 1.8V 到 28V 的穩定電壓。PW2303 具有優秀的恒壓/恒流(CC/CV)特性。 PW2303 采用電流模式的環路控制原理，實現了快速的動態響應。PW2303 工作開關頻率為 130kHz，具有良好的 EMI 特性。 PW2303 內置線電壓補償，可通過調節 FB 端口的分壓電阻阻值來實現。 PW2303 包含多重保護功能：過溫保護，輸出短路保護和輸入欠壓/ 過壓保護等。 PW2303 采用 SOP8 的標準封裝
標簽： pw2303
上傳時間： 2022-02-11
上傳用戶：qdxqdxqdxqdx
用三點法實現機器人三維位置測量的研究摘 要 ：提 出 了一 種 微 小 爬 壁 機 器 人 三 維 位 置 測 量 的新 方 法 。筆 者 通 過 深 入 分 析 研 究各 種 位 置 測 控 方 法 與 系 統 ，提 出采 用單 目視 覺方 法 中的 聚 焦法 ，以 CCD作 為 傳 感 器 ，用 三 點 法 實現 對 機 器 人 的 三 維 位 置 測 量 。 驗 證性 實驗 結果表 明 ，本研 究提 出的測 量原 理和 系統是 正 確 可行 的 。 關鍵詞 ：機 器人 ；位置 測量 ；CCD傳 感 器 ；單 目視 覺 ；攝 像 機 標 定 中 圖分 類 號 ：TP242．6 文 獻 標 識 碼 ：B Abstract：A new 3D position measurementmethod Ofa wall—climbing micro robothas been researched．Researc— hing on the various position measuring and controlling method，theauthorhasputforwardanewprojecttomeas— ure the 3D position of the robot，in which the focusing method with singlecamera and CCD sensorhasbeen used to getthe position information．The elementary experiment has verified the principle and the system． Key words：robot；position detection；CCD sensor；single camera vision；camera caiibration 位置測量技 術是智 能機 器人 的關鍵 技術 ，是各 種 機器人控 制系統 中極 為重 要 的環節 ，也 是 國內外研 究 的熱點所 在。 按 照測試 系統 與被 測機 器 人 的關 系 ，可 以將位 置 測量技術 分為接觸 式和非接觸式 兩大類 。接觸 式測量 系統 由于在測 量過程 中或多或少地 對機器人施 加 了載 荷 ，因而僅適用于靜 態 位置測 量 。而動 態 位 置測量 系 統 主要分 5類 ：①激光跟蹤 系統 ；@ CCD交 互測量 收 稿 日期 ：2001—07—03 基 金項 目：國家 863高科技 研 究 資助 項 目(9804-06)；教 育 部 高 等 學校 骨干教 師 資助 計 3t,j項 目 作者 簡 介 ：張 智海 (1973一 )，男 ，工 學碩 士 ，主 要 研 究 方 向 為 智 能 機 器人 測 控 技 術 。 系統 ；③ 超聲波 測量 系統 ；④ PSD(positionsensitivede— vice)位 置 測 量 系統 ；⑤ 帶 有 接 近覺 傳 感 器 的 測量 系 統 。位置測量 還可 以從另一個分類 角度劃分為主動式 測量和被動 式測 量 。主動式測 量主要可 以分為結 構光方法和激光 自動聚焦法兩類 。被 動式測量 主要 可 以分為雙 目視 覺 、三 目視覺 、單 目視覺 等方法 。 對 比以上各種方法 的 優缺 點 ，針對 筆者 研制 的微 小爬壁機器人 的空 間三 維位 置 測量 的要 求 ，測量 系統 必須滿足尺 寸小 、分 辨率 高 、穩定 性 和可 靠性 好 、時 間 響應快等特 點 ，提 出了采用 單 目視覺方法 中的聚焦法 ， 選用 CCD作 為傳感器 ，用 三點法實現對機器人 的三維 位置測量 ，并用 Matlab和 V
標簽： 機器人
上傳時間： 2022-02-12
上傳用戶：
神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ，環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵 格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網絡的權值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數 ； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ，如果神 經元 的數量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 ．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網絡 節點升 始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ，足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內
上傳時間： 2022-02-12
上傳用戶：qingfengchizhu
基于紅外技術的智能機器人控制系統基于紅外技術、單片機技術等完成 了智能機器人控制 系統的設計。該機器人實現 了步行、跟蹤、避 障 、 步伐調 整 、語 音 、聲控 、液 晶 顯示 、地 面探 測 等功 能 。 紅外技 術 智 能機 器人 控制 系統 隨著政 治格 局 、 戰爭形 式 的 變化 ，在 偵察 、戰 場攻擊 、反恐 防爆 等軍 事領 域 {冉}要 大量 無人 作戰 機 器人 ；人 類探 索太 空 、建設 航 天站 、搶 險救 災等 不 適合 由人 來承擔 的任務 的增 加 ，也 {冉}要 機器 人代 替 人類執 行 任務 。 同時， 新 的需 求和任 務 也對 機器 人 的 性能 提 出 了更 高 的要 求 。 由于 紅 外線 有較 強 的 穿透 能 力和 抗 干 擾 能 力， 不易散 射 且不 易 引起 串干擾 。本 設計 基 于紅 外技 術 完 成 智 能機 器 人 控 制 系 統 的 設 計 ， 主 要 實現 了 步 行 、跟蹤 、避 障 、步伐 調整 、語 音 、聲 控 、液 晶顯 示 、地 面探 測 8個 功能 ，在 遇到 外界 條件 發生 變化 時， 該機 器人 將采 取不 同 的措 施對 待， 能較 好地 表 現 出該 機器 人 的 簡單 思 考 能 力 。 1智能機器人說明 1．1功能簡介機系統框圖 機 器人 控 制系 統框 圖如 圖 1。 耦，P3，0～P3．5接 ISD語音芯片， P3，O~P3．5接 ISD語 音 芯 片 。 該機器人 采用 2片 AT89C51來控制，一 片用于 整個 系統的控制， 一片僅 用于驅動 液晶屏 1602的控 制 ，它 們之 間通過 I／O 121通 訊， 以實現 兩片單 片機 工 作 的協
上傳時間： 2022-02-13
上傳用戶：zhanglei193
基于ROK101007型藍牙模塊和TMS320C54x型DSP的家用醫療保健智能機器人設計摘要：未來社會將會越來越重視 醫療保健服務 ，提 出一種新型智能機 器人 ，就其在數字化 家庭醫療 保健方面的應用進行模型設計 ，并將藍牙技術應用在智能機器人與醫療儀器和控制 PC的通信 中。 關 鍵 詞 ：數字化家庭 ；智能機器人 ；侍感器；藍牙技術；醫療保健 ；ROKl0l007；TMS320C54x 中 圖分 類號 ：R197．39 文獻標 識碼 ：A 文章編 號 ：1006—6977(2006)02—0數字化家庭是未來智能小區系統的基本單元 。 所謂“數字化家庭”就是基于家庭內部網絡提供覆蓋 整個家庭的智能化服務 ，包括數據通信、家庭娛樂 和 信息家電控制功能。 數字化家庭設計 的一項主要內容是通信功能的 實現 ，包括家庭 與外界的通信及家庭 內部相關設施 之間的通信。從現在的發展來看，外部的通信主要 通過寬帶接入 Internet，而家庭 內部的通信，筆者采 用 目前 比較具有競爭力的藍牙 (Bluetooth)無線接入 技術。 傳統的數字化家庭采用 PC進行總體控制 ，缺 乏人性化。筆者根據人工情感的思想設計一種配備 多種外部傳感器的智能機器人 ，將此智能機器人視 作家庭成員，通過它實現對數字化家庭的控制。 本文主要就智能機器人在數字化家庭醫療保健 方面的應用進行模型設計 ，在智能機器人與醫療儀 器和控制 PC的通信采用藍牙技術 。整個系統 的成 本較低 ，功能較為全面，擴展應用非常廣闊，具有極 大的市場潛力。 2 智能機器 人的總體設計 2．1 智能機器人的多傳感器 系統 機器人智能技術 中最為重要 的相關領域是機器 人 的多感覺系統和多傳感信息 的集成與融合【l1，統 稱為智能系統的硬件和軟件部分 。視覺 、聽覺、力覺、 觸覺等外部傳感器和機器人各關節的內部傳感器信 息融合使用 ，可使機器人完成實時圖像傳輸、語音識 別 、景物辨別、定位 、自動避障、目標物探測等重要功 能；給機器人加上相關的醫療模塊(CCD、CAMERA、 立體麥克風 、圖像采集卡等 )和專用醫療傳感器部 件 ，再加上 醫療專家系統就可以實現醫療保健和遠 程 醫療監護功能。智能機器人的多傳感器系統框圖 如 圖 1
上傳時間： 2022-02-15
上傳用戶：bluedrops
FS4059A 是一款 3.6V-5.5V 輸入， 1A 輸出，雙節鋰電池/鋰離子電池充電的異步升壓充電控制器。具有完善的充電保護功能。針對不同的應用場合，芯片可以通過方便地調節外部電阻的阻值來改變充電電流的大小。針對不同種類的適配器，芯片內置自適應電流調節環路，智能調節充電電流大小，從而防止充電電流過大而拉掛適配器的現象。該芯片將功率管內置從而實現較少的外圍器件并節約系統成本。 FS4059A 的升壓開關充電轉換器的工作頻率為 600KHz， 最大 2A 輸入充電，轉換效率為 90%。FS4059A 輸入電壓為 5V,內置自適應環路，可智能調節充電電流， 防止拉掛適配器輸出可匹配所有適配器。FS4059A提供 ESOP8 封裝(底部焊盤)。 特點·升壓充電效率 90%·充電電流外部可調·自動調節輸入電流，匹配所有適配器·支持 LED 充電狀態指示·內置功率 MOS·600KHz 開關頻率·輸出過壓， 輸出短路保護·輸入欠壓， 輸入過壓保護·過溫保護應用·移動電源·藍牙音箱·電子煙·對講機
上傳時間： 2022-02-19
上傳用戶：shjgzh
