针对存在时变时延和丢包的不确定网络化控制系统(NCS), 同时考虑执行器饱和、控制器参数摄动以及非线性扰动等约束, 研究执行器发生结构性失效故障时系统的鲁棒容错多约束控制问题. 基于时滞依赖Lyapunov 方法和容错吸引域定义, 采用状态反馈控制策略推证出了闭环故障不确定网络化控制系统稳定的少保守性不变集充分条件, 并给出了非脆弱鲁棒容错控制器的设计方法以及最大容错吸引域的估计. 仿真算例验证了所述方法的可行性和有效性.

针对一类含有不确定参数的网络控制系统(NCS), 研究网络中存在时延与丢包情况下的鲁棒H_∞控制问题. 构造一个新的Lyapunov-Krasovskii 泛函, 并基于改进的Wirtinger 不等式推导出闭环NCS 渐近稳定且满足H_∞ 性能的充分条件, 该条件能得到比已有文献保守性更小的结果. 给出线性锥补算法以实现次优鲁棒H_∞控制器增益的求解. 最后通过多个数值实例验证了所提出方法的有效性.

获取清洁水对于世界上的许多人来说都是一个难题。测试和确认清洁水源通常需要使用昂贵的测试设备和手动分析测试结果。对于获取清洁水仍然存在困难的地区，简单的测试方法可帮助有效预防疾病和拯救生命。 Clean Water AI 测试系统Clean Water AI 测试系统包括简单的现成低成本组件: 成本为 100 美元或更低且容易买到的数码显微镜 运行 Ubuntu 操作系统的中档电脑 实时运行机器学习和人工智能的英特尔Movidius 神经计算棒 整个测试系统需要不到 500 美元的构建成本，是通常买不起传统昂贵测试系统的企业的实惠之选。 核心技术优势1. 神经网络的更多硬件加速 Intel:registered: 神经计算模块 2 (Intel:registered: NCS 2) 是英特尔的最新的深度，学习推理开发套件。一起打包在经济实惠的 U 盘板型，这是 Intel:registered: NCS 2 搭载我们最新的 VPU （愿景处理单元） – Intel:registered: Movidius:trade_mark: 无数种 X，其中包括片上神经网络加速器被称为神经计算引擎。借助 16 功效内核和专用的硬件神经网络加速器，这是 NCS 2 提供高达 8 倍的性能提升+相比上一代。 2. 软件工具，以加快深度学习推理 英特尔发布的 OpenVINO 工具包是默认的软件开发 kit¹ 优化性能、 集成深度学习推理和运行深度神经网络 (DNN) 在 Intel:registered: Movidius:trade_mark: 愿景处理单元 (VPU)。（上一代，开发人员使用 Intel:registered: Movidius NCS SDK）。此工具包支持广泛的神经网络，并跨 NCS 2 硬件，不仅能一系列英特尔愿景的加速器解决方案简化部署2.在撰写本文时，此工具套件可支持 20 多个预先经过培训的模式涵盖了图像分类、 物体侦测和图像分割。 3.可在部署多个NCS 2 在一个平台上开发 您可以借助一种中间的表示形式 (IR) 格式，开发和测试的一种类型的处理器，如 CPU、 神经网络和部署相同型号的处理单元 （CPU、 GPU/英特尔:registered: 处理器显卡、 VPU） FPGA Intel:registered: 处理器等一系列或甚至可以部署不同 （拆分模型） 跨两个处理器4.IR 概念可让您能够运行模式使用多个框架构建5TensorFlow:trade_mark:，如 Caffe *，和 MXNet *，以及其他交换格式，如 ONNX *。这种灵活性支持多个框架、 交换格式和硬件加速器成为可能由于此工具套件的模块化架构。下面是简化该工具包的软件组件的图形表示。 方案规格*专用神经计算引擎 *16个高性能SHAVE核心 *支持4K的增强型ISP *新的视觉加速器，包括立体声深度

NCS介绍（中文）NCS_Corporate_Brochure_(Chinese).pdf

% NCS Algorithm % %对应于HOP的NCS成像算法，邢孟道著《雷达成像技术》一书

MobileNetV2-PoseEstimation [注意] RraspberryPi + NCS2的行为非常不稳定。 [注意] Tensorflow Lite + CPU的行为不稳定。 [警告] 2019年5月6日，Google Edge TPU程序和模型正在建设中。 [信息] 2020年6月8日，我正在极大地调整Tensorflow Lite模型的性能。 介绍 ildoonet的成就给该存储库带来了自己的实现。 谢谢 。 我将仅使用CPU使他的实现更快。 环境 Ubuntu 16.04 x86_64 USB相机 神经计算棒2（NCS2） Google Edge TPU Py

ncs-color 使用指定颜色值的转换工具 此模块将以NCS格式表示的颜色转换为它们相应的十六进制或RGB值。 它适用于第一版值和第二版值（即NCS 5000-N或NCS S 2060-G20Y ）。 如果颜色名称无效，则返回null 。 请注意，此模块不检查通过颜色值实际上有可能在实际的生产环境（只〜1950的颜色是实际可用）来产生。 用法 CommonJS： const ncsColor = require ( 'ncs-color' ) ; ncsColor . hex ( 'NCS S 2080-G20Y' ) ; // => '#65d636' AMD： require ( [ 'ncs-color' ] , function ( ncsColor ) { ncsColor . rgb ( 'NCS 5000-N' ) ; // => 'rgb(127,127,127)

托利多散粮秤NCS说明书，（1）自动工作流程 ① 在手动状态下，将秤斗内物料放空，操作系统初始化。 ② 将“手动/自动”选择按钮置于“自动”位置时，系统处于自动工作状态，在“允许启动”、“进、放门关到位”等条件成立下，可按“系统启动”按钮进行工作。 ③ 进料前判空秤超差，假如秤斗内物料重量在仪表上的显示值大于触摸屏上的空秤重量设定值，则触摸屏显示“空秤超差”消息，此时可按“接受超差”按钮进入下一流程。 ④ 判储料斗低料位器是否检测到有物料，没有则触摸屏显示“储料斗低料位”消息，假如20后还没检测到物料，则自动进入下一流程。 ⑤ 进料过程，（收货模式时进料前记录皮重），当进料开始后仪表显示秤斗内物料重量大于目标设定值减提前量时，进料门关闭进入下一流程。 ⑥ 进料结束，判进料门是否关到位，假如在进料关闭信号发出5秒后进料门关到位接近开关还未动作，则触摸屏显示“进料门未关到位”消息，在进料门关到位延时时间到后，记录此时的毛重，（假如是收货模式则：净重=毛重-皮重，自动累计当前重量和秤数）并发出进料结束信号，接着进入下一流程。 ⑦ 放料前检测卸料斗内物料是否卸空，假如还未卸空，则触摸屏显示“卸料斗高料位”消息，卸料斗内物料卸空，自动进行下一流程。 ⑧ 放料过程，累计完成后放料门打开，放料到仪表显示秤斗内物料重量小于放料关门设定重量时放料门关闭，假如放料门未关到位则触摸屏显示“放料门未关到位”消息，放料门关到位，（发货模式时记录此时的皮重，净重=毛重-皮重，自动累计当前重量和秤数），接着进入下一流程。 ⑨ 判收货或发货是否完成，完成则触摸屏显示“称量结束”消息，未完成则继续回到流程⑶进行循环。

[英语] MobileNet-SSD 比YoloV2超快的MobileNet-SSD（MobileNetSSD）+神经计算棒（NCS）+ RaspberryPi的爆炸速度。 高精度的多运动物体检测。 视频播放和对象检测是异步执行的。 为了使用多棒实现高速渲染，它是在多线程/ OpenGL中实现的。 【警告】该存储库不支持NCS2。 【日文】 【USB摄像头+多处理高性能版】 下方，使用多个摇杆时，其性能是此存储库程序的三倍以上。 我建议您参考以下存储库。 变更记录 [2018年7月19日]对应于NCSDK v2.05.00.02 / OpenCV 3.4.2 / FPS视图[2018年

win10下安装神经计算棒环境需要的五个软件： Openvino VisioStudio2017 VisioStudio2017 Build Tools CMack3.04以上 Python3.6