本文介绍的基于CAN总线的智能阀门电动执行器，不仅控制精度高（采用∑-Δ16位模数转换器）、可自动初始化系统参数，而且操作控制方便，通过功能按钮选择相应功能进行设置，通过LCD可准确了解整个设置过程。
同时针对阀门的流量特性特别设计了阀门工作特性曲线设置功能，可对不同阀门工作特性进行补偿。
同时针对阀门的流量特性特别设计了阀门工作特性曲线设置功能，可对不同阀门工作特性进行补偿。
2024/3/24 6:55:47
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报告了一种用于访问人皮肤表面电特性的便携式测试仪。
一对与人体皮肤直接接触的叉指电极（IDE）被用作传感元件。
感应系统的阻抗建模为串联的电阻和电容。
施加方波信号，以便以充电/放电方式测量IDE的阻抗。
在一个测量周期内，依次测量两个激励频率（10kHz和600Hz）下IDE的响应电压。
由于皮肤的等效电容除了电阻以外还具有不同的频率相关特性，因此可以从测量的响应电压中解析出它们的值。
基于微处理器的系统被实现为原型电池供电的便携式单元，用于家庭测量。
通过实验结果获得了良好的重复性和满意的精度。
一对与人体皮肤直接接触的叉指电极（IDE）被用作传感元件。
感应系统的阻抗建模为串联的电阻和电容。
施加方波信号，以便以充电/放电方式测量IDE的阻抗。
在一个测量周期内，依次测量两个激励频率（10kHz和600Hz）下IDE的响应电压。
由于皮肤的等效电容除了电阻以外还具有不同的频率相关特性，因此可以从测量的响应电压中解析出它们的值。
基于微处理器的系统被实现为原型电池供电的便携式单元，用于家庭测量。
通过实验结果获得了良好的重复性和满意的精度。
2024/3/24 6:16:37
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PFLD算法，目前主流数据集上达到最高精度、ARM安卓机140fps，模型大小仅2.1M!
2024/3/23 19:46:39
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本系统由三角波信号发生器和三角波信号参数测试仪两部分构成。
信号发生器以FPGA为控制核心，基于直接数字频率合成原理，能够产生频率、幅度、占空比连续可调的三角波信号，频率范围1Hz~1MHz，幅度范围40mV~4V，占空比1%~99%。
三角波信号参数测试仪以等精度法实现了精度为10-6的三角波频率测量；
以数字峰值检波的方法实现了幅度测量，精度优于1%；
以多点求均值的方法降低了求取斜率的误差，精度优于1%。
信号发生器以FPGA为控制核心，基于直接数字频率合成原理，能够产生频率、幅度、占空比连续可调的三角波信号，频率范围1Hz~1MHz，幅度范围40mV~4V，占空比1%~99%。
三角波信号参数测试仪以等精度法实现了精度为10-6的三角波频率测量；
以数字峰值检波的方法实现了幅度测量，精度优于1%；
以多点求均值的方法降低了求取斜率的误差，精度优于1%。
2024/3/21 9:53:25
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结合北斗二号(COMPASS)和GPS系统的运行轨道参数及系统特性,建立了COMPASS/GPS双模导航定位伪距测量误差模型,推导分析了双系统定位的几何误差因子;并对某地区的COMPASS/GPS双模导航定位精度进行了系统的分析。
仿真结果表明,在某地区内,北斗二代系统在空间域与时间域上的整体稳定性优于GPS系统,组合的COMPASS/GPS系统在可见星和精度方面优于单一的定位系统。
仿真结果表明,在某地区内,北斗二代系统在空间域与时间域上的整体稳定性优于GPS系统,组合的COMPASS/GPS系统在可见星和精度方面优于单一的定位系统。
2024/3/20 9:37:55
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ansoftMaxwell3d向导式的用户界面、精度驱动的自适应剖分技术和强大的后处理器时的Maxwell3D成为业界最佳的高性能三维电磁设计软件。
可以分析涡流、位移电流、集肤效应和邻近效应具有不可忽视作用的系统，得到电机、母线、变压器、线圈等电磁部件的整体特性。
功率损耗、线圈损耗、某一频率下的阻抗（R和L）、力、转矩、电感、储能等参数可以自动计算。
同时也可以给出整个相位的磁力线、B和H分布图、能量密度、温度分布等图形结果。
本文件是软件使用教程.希望能帮助大家·
可以分析涡流、位移电流、集肤效应和邻近效应具有不可忽视作用的系统，得到电机、母线、变压器、线圈等电磁部件的整体特性。
功率损耗、线圈损耗、某一频率下的阻抗（R和L）、力、转矩、电感、储能等参数可以自动计算。
同时也可以给出整个相位的磁力线、B和H分布图、能量密度、温度分布等图形结果。
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2024/3/20 2:46:42
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摘要：传递迁移学习是利用源域知识来提高目标域学习能力的一种学习方法，已在各种应用中被证明是有效的。
迁移学习的一个主要限制是源域和目标域应该是直接相关的，如果两个领域之间几乎没有重叠，则在这些领域之间执行知识转移将无效。
受人类传递性推理和学习能力的启发，利用辅助概念将两个看似无关的概念通过一系列中间桥连接起来，本文研究了一个新的学习问题：传递性转移学习（transitiveTransferlearning，简称TTL）。
TTL的目的是在源域和目标域直接共享少量因素的情况下，打破大的域距离，传递知识。
例如，当源域和目标域分别是文本和图像时，TTL可以使用一些带注释的图像作为中间域来桥接它们。
为了解决TTL问题，我们提出了一个框架，首先选择一个或多个域作为源域和目标域之间的桥梁，实现转移学习，然后通过这个桥梁进行知识转移。
大量的经验证据表明，该框架在多个分类数据集上产生了最新的分类精度。
迁移学习的一个主要限制是源域和目标域应该是直接相关的，如果两个领域之间几乎没有重叠，则在这些领域之间执行知识转移将无效。
受人类传递性推理和学习能力的启发，利用辅助概念将两个看似无关的概念通过一系列中间桥连接起来，本文研究了一个新的学习问题：传递性转移学习（transitiveTransferlearning，简称TTL）。
TTL的目的是在源域和目标域直接共享少量因素的情况下，打破大的域距离，传递知识。
例如，当源域和目标域分别是文本和图像时，TTL可以使用一些带注释的图像作为中间域来桥接它们。
为了解决TTL问题，我们提出了一个框架，首先选择一个或多个域作为源域和目标域之间的桥梁，实现转移学习，然后通过这个桥梁进行知识转移。
大量的经验证据表明，该框架在多个分类数据集上产生了最新的分类精度。
2024/3/19 9:12:27
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提出了一种将蚁群算法与算法相融合共同完成反传神经网络训练的方法，ACO一BP算法。
该算法首先采用蚁群算法对网络权值进行整体寻优，克服BP算法容易陷入局部最优的不足再以找到的较优权值为初值，采用BP算法做进一步的寻优，以提高网络的训练和预报精度。
将ACO一BP神经网络用于函数逼近问题，并与BP神经网络、蚁群算法神经网络和遗传神经网络的逼近结果进行了比较，验证了该算法的有效性。
该算法首先采用蚁群算法对网络权值进行整体寻优，克服BP算法容易陷入局部最优的不足再以找到的较优权值为初值，采用BP算法做进一步的寻优，以提高网络的训练和预报精度。
将ACO一BP神经网络用于函数逼近问题，并与BP神经网络、蚁群算法神经网络和遗传神经网络的逼近结果进行了比较，验证了该算法的有效性。
2024/3/19 4:21:25
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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