此注冊機支持的軟件如下：（2012年10月24日最新版） PartA： IAR Embedded Workbench For MSC-51 v8.10 (終版，下一個版本授權方式更改，暫時無法破解) IAR Embedded Workbench For Atmel AVR v6.12 IAR Embedded Workbench For Atmel AVR32 v4.10 IAR Embedded Workbench For ARM v6.40 IAR Embedded Workbench For Renesas M16C and R8C v3.50 IAR Embedded Workbench For NEC 78K v4.71 IAR Embedded Workbench For MSP430 v5.50 IAR Embedded Workbench For Samsung SAM8 v3.20
標簽： iar，keygen
上傳時間： 2015-03-07
上傳用戶：qwertyuiopas
1. 心理學家（ ）于1879年在德國的萊比錫大學建立了世界上第一個心理實驗室，從而使心理學成 為了一門獨立的科學。 A 艾賓浩斯（Ebbinghaus）B 繆勒（G.E.Muller）C 費希納（Fechner） D 馮特（W.Wundt） 2. 研究人的心理活動的一般規(guī)律的科學是指（ ）。 A 工程心理學 B 普通心理學 C 工程心理學 D 社會心理學
標簽： 職業(yè)教育心理學
上傳時間： 2015-03-10
上傳用戶：FUCSAD
注冊機分為三部分，分別為PartA,PartB,PartC 此注冊機支持的軟件如下：（2010年4月30日最新版） PartA： IAR Embedded Workbench For MSC-51 v7.51A IAR Embedded Workbench For Atmel AVR v5.50 IAR Embedded Workbench For Atmel AVR32 v3.30 IAR Embedded Workbench For ARM v5.50 IAR Embedded Workbench For Renesas M16C and R8C v3.40 IAR Embedded Workbench For NEC 78K v4.62 IAR Embedded Workbench For MSP430 v5.10 IAR Embedded Workbench For Samsung SAM8 v3.10A IAR Embedded Workbench For Renesas H8 v2.20A IAR Embedded Workbench For Dallas Semiconductor/Maxim MAXQ v2.10A (新版本請使用PartB) IAR Embedded Workbench For CR16C v2.11A (新版本請使用PartB) IAR Embedded Workbench For NEC V850 v3.30A (新版本請使用PartB) IAR Embedded Workbench For Renesas M32C v3.20A (新版本請使用PartB) PartB： IAR Embedded Workbench For Dallas Semiconductor/Maxim MAXQ v2.20 IAR Embedded Workbench For NEC V850 v3.71 IAR Embedded Workbench For Renesas M32C v3.21A IAR Embedded Workbench For CR16C v2.20 IAR Embedded Workbench For Renesas R32C v1.31 IAR Embedded Workbench For Microchip PIC18 v3.10A IAR Embedded Workbench For Microchip dsPIC v1.40A IAR Embedded Workbench For Renesas RX v1.12 PartC： IAR Embedded Workbench For ColdFire v1.22 IAR Embedded Workbench For HCS12 v3.20 IAR Embedded Workbench For HCS08 v1.10 IAR Embedded Workbench For STM8 v1.10 IAR Embedded Workbench For Renesas SuperH v2.10 截止2010年04月30日，IAR官網上23款軟件，只剩“Embedded Workbench for MK5 v1.25A”無法完成注冊 另外說明下，此注冊機針對的是IAR官網上下載的EV版（評估板），至于從其他渠道獲得的CD版或者FULL版的軟件，沒有測試。
標簽： IAR
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：mengshilin
將編碼的差分跳頻系統等效為串行級聯碼，充分利用頻率轉移函數所產生的網格關聯信息， 采用軟輸入軟輸 算法，進行類Turbo串行迭代譯碼，能有效改善系統的誤比特性能． 此，如何實現差 分跳頻系統串行級聯結構的外編碼器和頻率轉移函數(( 函數)的匹配設計是值得深入研究的問題．基 于互信息的外信息轉移圖(ExIT)能有效預測迭代譯碼的收斂特性，并根據E xlT選擇適當的內、外碼 進行級聯．采用基于互信息的Exn、用分析差分跳頻串行級聯結構中外編碼器和G函數的外信息轉移 過程，提出了一種采用ExIT圖選擇G函數及外編碼器的方法．通過對陔l方法的理論分析和性能仿真， 結果表明，在一定的輸入先驗信息量條件下，信噪比越高，G函數輸 互信息量越大；在給定信噪比條件 下，不同G 函數劉 應的輸出互信息量隨輸入先驗信息量增長速度不同，能有效實現對性能較好的G 函 數的選擇；對于給定G甬數，在不同外編碼方式下，通過E xlT閣能得到迭代譯碼收斂的門限值；能反應 出不同編碼方式下的收斂特性的好壞，從而實現外編碼器和G函數的匹配設計．
標簽： 南京大學學報
上傳時間： 2015-04-27
上傳用戶：xiefuai
將編碼的差分跳頻系統等效為串行級聯碼，充分利用頻率轉移函數所產生的網格關聯信息， 采用軟輸入軟輸 算法，進行類Turbo串行迭代譯碼，能有效改善系統的誤比特性能． 此，如何實現差 分跳頻系統串行級聯結構的外編碼器和頻率轉移函數(( 函數)的匹配設計是值得深入研究的問題．基 于互信息的外信息轉移圖(ExIT)能有效預測迭代譯碼的收斂特性，并根據E xlT選擇適當的內、外碼 進行級聯．采用基于互信息的Exn、用分析差分跳頻串行級聯結構中外編碼器和G函數的外信息轉移 過程，提出了一種采用ExIT圖選擇G函數及外編碼器的方法．通過對陔l方法的理論分析和性能仿真， 結果表明，在一定的輸入先驗信息量條件下，信噪比越高，G函數輸 互信息量越大；在給定信噪比條件 下，不同G 函數劉 應的輸出互信息量隨輸入先驗信息量增長速度不同，能有效實現對性能較好的G 函 數的選擇；對于給定G甬數，在不同外編碼方式下，通過E xlT閣能得到迭代譯碼收斂的門限值；能反應 出不同編碼方式下的收斂特性的好壞，從而實現外編碼器和G函數的匹配設計．
標簽： G函數
上傳時間： 2015-04-27
上傳用戶：xiefuai
DDSCAT 7.3 is a freely available open-source Fortran-90 software package applying the “discrete dipole approximation” (DDA) to calculate scattering and absorption of electromagnetic waves by targets with arbitrary geometries and complex refractive index. The targets may be isolated entities (e.g., dust particles), but may also be 1-d or 2-d periodic arrays of “target unit cells”, which can be used to study absorption, scattering, and electric ?elds around arrays of nanostructures.
標簽： userguide
上傳時間： 2015-04-29
上傳用戶：499689361
利用aiNet執(zhí)行資源聚類的算法分為兩部分：第一部分是aiNet學習算法，如上所述；第二部分是在獲得記憶細胞矩陣M和Ab-Ab之間的dij矩陣S基礎上，實現連通圖的剪枝聚類。 定義 1 無向連通圖G：在形態(tài)空間Sw上，以M中抗體對應的點為G的頂點，每對抗體之間的親和力dij為G中兩點連接邊的權值。 定義2 最小生成樹：包含連通圖G中所有頂點的一個子圖稱為G的一棵生成樹T。生成樹中所用邊的權值為生成樹的權。權最小的生成樹定義為最小生成樹(Minimum spanning tree，MST)。
標簽： MATLAB 資源動態(tài)聚類
上傳時間： 2015-05-12
上傳用戶：weizhuofu
A類AB類D類H類G類音頻放大器的優(yōu)缺點分析
標簽： 功放
上傳時間： 2015-05-26
上傳用戶：csy_hit
模式識別,圖像處理，SVM，支持向量機 §編制程序顯示印章圖像（24位真彩色位圖）； § 讀出位圖中每一像素點的（R，G，B）樣本值； § 以RGB其中某兩個（或三個）為坐標，取一定數量的圖像點為分析樣本，分析其坐標系中的分布； § 采用本章將要學習的方法找到分類判別函數，對這些樣本進行分類；（要求首先將印章與底紋區(qū)分，將印章、底紋、簽字區(qū)分）
上傳時間： 2015-06-08
上傳用戶：alqw
spru131g_TMS320C54x DSP CPU and Peripherals Reference Set Volume 1 (Rev. G),spru172c_TMS320C54x DSP Mnemonic Instruction Set Reference Set Volume 2 (Rev. C)
上傳時間： 2015-06-14
上傳用戶：tjujfc
