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RUILON瑞隆源 TAL22010 Series资料 电涌保护器TAL22010是为保护LED驱动器而设计的，可与其输入端口完美连接，外壳密封，防水防尘，防护等级IP67，属于二、三级电源SPD。该SPD采用共模、差模、全漏电流保护和切断过流能力。 应用： 户外和商业LED照明 道路照明 交通灯 数字标牌 洗墙照明 停车场/停车场照明 泛光照明 隧道照明 路灯

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Analyzing_Neural_Time_Series, 神经时间序列教材的python 实现 Analyzing_Neural_Time_Series麦克斯 with ( 2014 )的神经时间序列是一本为神经学家编写连续神经数据的大书。 虽然这本书看起来主要是用于脑电分析，但是我发现书中的主题很容易翻译。 每章都介绍了一种新技

竞赛中，数据集中包括60秒的传感器数据序列进行分类，指示受试者在序列期间是否处于两种活动状态之一。 train.csv ： 训练集，包括约26000个60秒的13个生物传感器的记录，供近1000名实验参与者使用 - sequence： 序列，每个序列的唯一id - subject： 受试者，实验中受试者的唯一id - step： 步长,录制的时间步长，以1秒为间隔 - sensor_00-sensor_12： 13个传感器在该时间步的值 train_labels: 标签, csv-每个序列的类标签。 - sequence： 序列，—每个序列的唯一id。 - state：状态，与每个序列关联的状态。这就是你试图预测的目标。 test.csv ：测试集。对于12000个序列中的每一个，您都应该预测该序列状态的值。 sample_submission.csv ：提交样品，csv-正确格式的示例提交文件。 后继将写一篇关于如何使用数据集的文章，敬请关注。

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现有的聚类算法在提取用于聚类时间序列数据的平滑子空间方面很弱。 在本文中，我们提出了一种新的k均值类型平滑子空间聚类算法，称为时间序列k均值（TSkmeans），用于对时间序列数据进行聚类。 提出的TSkmeans算法可以有效地利用时间序列数据集的固有子空间信息来增强聚类性能。 更具体地说，平滑子空间由加权时间戳表示，加权时间戳指示这些时间戳对于聚类对象的相对判别力。 我们工作的主要贡献包括设计一个新的目标函数，以指导时间序列数据的聚类，以及开发新颖的更新规则，以针对平滑子空间进行迭代聚类搜索。 基于综合数据集和五个实际数据集，我们的实验结果证实，在诸如Accuracy，Fscore，RandIndex，和正常的共同信息。

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