将电源电压降低到晶体管阈值电压附近可以无效提高数字电路的能效,而近阈值标准单元库是近阈值数字电路设计的基础。
通过分析逻辑门间静态噪声容限的兼容性、逻辑门在宽电压范围下延时变化情况,并通过求解最大包问题等的相关算法,对现有的商用数字CMOS标准单元库进行无效筛选,得到适用于低电压工作的近阈值数字CMOS标准单元库。
通过一个应用于传感网中的双电压域、双核微控制器流片测试,对此标准单元库进行了验证,结果显示其中工作在0.5V下的高能效核的能量效率相较传统工作电压下提高到2.76倍。
通过分析逻辑门间静态噪声容限的兼容性、逻辑门在宽电压范围下延时变化情况,并通过求解最大包问题等的相关算法,对现有的商用数字CMOS标准单元库进行无效筛选,得到适用于低电压工作的近阈值数字CMOS标准单元库。
通过一个应用于传感网中的双电压域、双核微控制器流片测试,对此标准单元库进行了验证,结果显示其中工作在0.5V下的高能效核的能量效率相较传统工作电压下提高到2.76倍。
2022/9/21 16:05:21
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https://blog.csdn.net/weixin_42346564/article/details/84950981步骤1：用高斯滤波器平滑处理原图像；
步骤2：用一阶偏导的无限差分进行计算梯度的幅值和方向；
步骤3：对梯度幅值进行非极大值抑制；
步骤4：用双阈值算法检测和连接边缘。
步骤2：用一阶偏导的无限差分进行计算梯度的幅值和方向；
步骤3：对梯度幅值进行非极大值抑制；
步骤4：用双阈值算法检测和连接边缘。
2015/2/13 9:03:18
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颜色识别中，我们不断要调整的参数，毫无疑问就是颜色的阈值了。
阈值变化太难受了·，与外界光线，天气等等有关，每次使用颜色识别的代码基本上都要去改其参数。
想想都头大。
所以，写此个快速查找颜色阈值的小助手，屡试不爽。
可以轻易查找出颜色阈值。
阈值变化太难受了·，与外界光线，天气等等有关，每次使用颜色识别的代码基本上都要去改其参数。
想想都头大。
所以，写此个快速查找颜色阈值的小助手，屡试不爽。
可以轻易查找出颜色阈值。
2017/8/16 9:57:09
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基于opencv测量不规则物体的宽度在获得的区域内选取任意一点，以该点画圆，半径逐渐增加，设定条件（在该圆中的烟草区域/圆的面积＜某阈值），当不符合时，将圆进行空白区域中心的反向半径方向移动，直到满足条件（设定最大移动范围）；
2019/1/9 14:14:34
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中文信息计算机自动处理的研究已有几十年的历史,但至今仍有许多技术难题没有得到很好处理,中文姓名自动识别问题就是其中的一个。
由于它与中文文本的自动分词一样,属于中文信息处理的基础研究领域,因而它的研究成果直接影响到中文信息的深层次研究。
汉语的自身特点使得中文信息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词(加入显式分割符),然后再在分词的基础上进行词法、语法、语义等方面的深入分析。
而在分词阶段,文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词大多被切分成单字词,在这种情形下如不能很好地处理汉语文本中专有名词生词的识别问题,将给其后的汉语文本的深入分析带来难以逾越的障碍。
中文姓名的自动识别问题就是在这种背景下提出来的。
对这一问题的研究目前采用的技术中主要利用以下几方面的信息:姓名用字的频率信息、上下文信息[1,2]、语料库统计信息[2]、词性信息等[3]。
本文的方法是,首先对中文人名的构成、姓名用字的规律及上下文文本信息特征进行充分分析,在此基础上建立起两组规则集,将其作用于测试文本,获得初步识别结果,再利用大规模语料库的统计信息对初步识别结果进行概率筛选,设定合适的阈值,输出最终识别结果。
经对50多万字的开放语料测试,系统自动识别出1781个中文人名,在不同的筛选阈值下获得90%以上的识别准确率,而召回率高于91%。
由于它与中文文本的自动分词一样,属于中文信息处理的基础研究领域,因而它的研究成果直接影响到中文信息的深层次研究。
汉语的自身特点使得中文信息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词(加入显式分割符),然后再在分词的基础上进行词法、语法、语义等方面的深入分析。
而在分词阶段,文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词大多被切分成单字词,在这种情形下如不能很好地处理汉语文本中专有名词生词的识别问题,将给其后的汉语文本的深入分析带来难以逾越的障碍。
中文姓名的自动识别问题就是在这种背景下提出来的。
对这一问题的研究目前采用的技术中主要利用以下几方面的信息:姓名用字的频率信息、上下文信息[1,2]、语料库统计信息[2]、词性信息等[3]。
本文的方法是,首先对中文人名的构成、姓名用字的规律及上下文文本信息特征进行充分分析,在此基础上建立起两组规则集,将其作用于测试文本,获得初步识别结果,再利用大规模语料库的统计信息对初步识别结果进行概率筛选,设定合适的阈值,输出最终识别结果。
经对50多万字的开放语料测试,系统自动识别出1781个中文人名,在不同的筛选阈值下获得90%以上的识别准确率,而召回率高于91%。
2018/8/19 23:04:07
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该候机楼环境监测仪采用Cortex-M3内核的STM32F103VET6微控制器作为系统核心控制器，为了测量候机楼环境的温度和湿度，本系统使用智能数字温湿度传感器。
为了测候机楼环境的PM2.5浓度，本系统采用日本夏普公司的GP2Y1014AU。
当通过控制使系统处于工作形态时，温湿度传感器、GP2Y1014AU不断检测候机楼环境的温度、湿度和PM2.5浓度，所采集的数据经过微处理器运算之后，把运算之后的结果显示在OLED显示屏上。
当外界环境温度、湿度或PM2.5浓度超过设定阈值时，系统产生报警信号，可通过键控取消报警。
当通过控制使系统处于非工作形态时，OLED显示屏上则不再进行显示微控制器处理过
为了测候机楼环境的PM2.5浓度，本系统采用日本夏普公司的GP2Y1014AU。
当通过控制使系统处于工作形态时，温湿度传感器、GP2Y1014AU不断检测候机楼环境的温度、湿度和PM2.5浓度，所采集的数据经过微处理器运算之后，把运算之后的结果显示在OLED显示屏上。
当外界环境温度、湿度或PM2.5浓度超过设定阈值时，系统产生报警信号，可通过键控取消报警。
当通过控制使系统处于非工作形态时，OLED显示屏上则不再进行显示微控制器处理过
2015/9/8 17:40:48
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说明，这个matlab程序的目标是对BP神经网络中的神经元连接权和阈值构成的高维参数空间进行最优求解，试图用PSO算法求解神经网络中的参数，而不是用传统的误差反传算法。
但由于经典粒子群算法存在局部最优的问题。
该算法也存在同样的问题。
该算法在迭代数较大时可以基本做到误差较大的函数拟合。
但是通过该资源提供的图解和代码正文，用户可以很容易的学习到PSO算法的过程。
至于如何突破局部最优，这个就有待各位PSO爱好者进行优化了。
但由于经典粒子群算法存在局部最优的问题。
该算法也存在同样的问题。
该算法在迭代数较大时可以基本做到误差较大的函数拟合。
但是通过该资源提供的图解和代码正文，用户可以很容易的学习到PSO算法的过程。
至于如何突破局部最优，这个就有待各位PSO爱好者进行优化了。
2019/10/16 13:18:03
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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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