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車輛感知網(wǎng)(wǎng)絡(luò)(luò)

  • 使用LinkSwitch-3的2 W非隔離反激式電源 用于家庭和樓宇自動化

    使用LinkSwitch-3(LNK6404D)的2 W通用輸入(85 VAC-265 VAC)非隔離反激式(5 V,400 mA輸出)電源,用于家庭和樓宇自動化

    標簽: LinkSwitch-3 樓宇自動化

    上傳時間: 2022-02-09

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  • LTE網(wǎng)絡(luò)感知提升案例

    該文檔為LTE網(wǎng)絡(luò)感知提升案例講解文檔,是一份很不錯的參考資料,具有較高參考價值,感興趣的可以下載看看………………

    標簽: lte

    上傳時間: 2022-02-27

    上傳用戶:canderile

  • 60 W USB PD 3.0 采用InnoSwitch3-Pro PowiGaN和MinE-CAP

    帶有PPS電源適配器的60 W USB PD 3.0具有PowiGaN的InnoSwitch3-Pro(INN3379C-H302); MinE-CAP(MIN1072M);威盛Labs VP302控制器輸入:90 VAC – 265 VAC可變輸出:5 V / 3 A; 9 V / 3 A; 15 V / 3 A; 20 V / 3 APPS輸出:3.3 V – 21 V / 3 A

    標簽: InnoSwitch3-Pro PowiGaN

    上傳時間: 2022-03-24

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  • 使用InnoSwitch3-Pro PowiGaN PPS電源的65 W USB PD 3.0

    使用InnoSwitch3-Pro PowiGaN和MinE-CAP的3.3 W-21 V PPS電源的65 W USB PD 3.0

    標簽: InnoSwitch3-Pro PowiGaN PPS電源

    上傳時間: 2022-04-02

    上傳用戶:kingwide

  • Python OpenCV視覺智能感知_讀取攝像頭或視頻文件并播放顯示

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    標簽: python opencv

    上傳時間: 2022-04-14

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  • 無人駕駛汽車環(huán)境感知技術(shù)

    該文檔為無人駕駛汽車環(huán)境感知技術(shù)總結(jié)文檔,是一份很不錯的參考資料,具有較高參考價值,感興趣的可以下載看看………………

    標簽: 無人駕駛

    上傳時間: 2022-05-09

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  • 使用InnoSwitch3-CP和HiperPFS-4的100 W USB PD Type-C電源

    使用InnoSwitch3-CP(具有PowiGaN技術(shù)的INN3270C-H215)和HiperPFS-4的100 W USB PD Type-C充電器(5 V / 3 A; 9 V / 3 A; 15 V / 3 A; 20 V / 5 A輸出) (PFS7628C)

    標簽: InnoSwitch3-CP HiperPFS-4

    上傳時間: 2022-05-09

    上傳用戶:XuVshu

  • 傅里葉光學導(dǎo)論 J.W.顧德

    傅里葉光學導(dǎo)論 J.W.顧德

    標簽: 傅里葉光學

    上傳時間: 2022-06-01

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  • 從感知機到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶你入坑深度學習

    從感知機到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶你入坑深度學習機器學習工程師Adi Chris最近學習完吳恩達在Coursera上的最新課程后,決定寫篇博客來記錄下自己對這一領(lǐng)域的理解。他建議通過這種方式可以有效地深入理解一個學習主題。除此之外,也希望這篇博客可以幫助到那些有意入坑的朋友。言歸正傳。在我正式介紹深度學習是什么東西之前,我想先引入一個簡單的例子,借以幫助我們理解為什么需要深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。同時,本文附有使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型求解異或(XOR)問題的代碼,發(fā)布在GitHub上。異或問題何為異或問題?對于給定的兩個上進制輸入,我們通過異或邏輯門得到一個預(yù)測輸出,這 過程 為異或問題。注意,輸入不相等時輸出為1,否則為0。1展示了異或函數(shù)的所有可能的輸出結(jié)束:

    標簽: 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    上傳時間: 2022-06-19

    上傳用戶:canderile

  • W公司手機芯片封裝質(zhì)量管理系統(tǒng)設(shè)計

    本文以質(zhì)量管理理論為基礎(chǔ),針對手機芯片封裝行業(yè)過于繁瑣的海量質(zhì)量數(shù)據(jù),建立以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為基礎(chǔ)的質(zhì)量管理系統(tǒng),通過對手機芯片封裝質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集、分析和處理,對手機芯片的質(zhì)量缺陷和不合格產(chǎn)品進行分析和統(tǒng)計,診斷造成產(chǎn)品不合格的原因。本文首先回顧了國內(nèi)外關(guān)于質(zhì)量管理的發(fā)展歷程及最新趨勢,并對手機芯片封裝質(zhì)量管理進行了綜述。在對數(shù)據(jù)挖掘、合格率管理等方面進行深入分析探討的基礎(chǔ)上,提出了手機芯片封裝質(zhì)量管理系統(tǒng)的設(shè)計目標、設(shè)計思路和功能模塊。本文的研究工作主要有以下幾個方面:1、對手機芯片封裝的制造過程、系統(tǒng)模式進行了分析,著重研究了合格率管理和數(shù)據(jù)挖掘在手機芯片封裝中的應(yīng)用;2、運用數(shù)據(jù)挖掘的方法,針對影響芯片封裝質(zhì)量的多個相關(guān)因素,進行各因素的權(quán)重判定,確定哪些因素是影響質(zhì)量的關(guān)鍵因素,針對影響質(zhì)量的關(guān)鍵因素,通過對低合格率數(shù)據(jù)的提取與分析,定位封裝過程中可能造成不合格產(chǎn)品的關(guān)鍵點,為質(zhì)量改善提供依據(jù):3、搜集W公司2006年5月到8月的手機芯片封裝測試數(shù)據(jù),進行實證研究,驗證了所提出的研究方法的準確性。

    標簽: 手機芯片封裝 質(zhì)量管理系統(tǒng)

    上傳時間: 2022-06-21

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