CS工作室 Control System Studio是用于监视和操作大型控制系统（例如加速器社区中的系统）的工具的集合。 该存储库用于CS-Studio的基于Eclipse的原始实现。 较新的开发提供了大多数关键的CS-Studio组件，而没有任何Eclipse依赖关系，请参见它通常提供更快的启动速度，并且还大大简化了构建过程。 -一般信息 开发人员说明 （EPICS邮件列表）-用于用户查询和讨论 如何贡献 欢迎用户反馈，功能要求和代码贡献。 首先，请参阅以下Wiki页面： 建造CS-Studio 该存储库包含用于构建CS-Studio的所有代码。 但是，有两个步骤的构建过程。 # Build maven-osgi-bundles to ensure all bundles are available for Tycho resolution. mvn -f maven-o

行业分类-电信-IPTV宽带信号加速器.rar

行业资料-电子功用-具有由粉末复合材料制成的磁轭的电子回旋加速器.pdf

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吡利纳克 Pylinac为治疗医学物理领域的Python程序员和非程序员提供TG-142质量保证（QA）工具。 Pylinac包含用于自动分析由线性加速器生成的图像和数据的高级模块。 大多数脚本可以使用少于10行的代码。 内置的GUI也很简单，尽管编程经验可能有助于识别错误。 该库还包含用于创建自己的图像分析算法的低级可。 整个软件包的主要功能包括： PDF报告生成，可提供可靠的文档 自动幻象注册，即使您没有设置完美的幻象 从文件，ZIP存档或URL加载图像 文献资料 首先，请安装软件包，运行演示，查看API文档并学习模块设计，请访问阅读文档中的文档。 安装 通过pip安装： $ pip install pylinac 有关更多详细信息，请参见“。 工具/快速入门指南 以下是当前可用的高级工具： - 输入原始数据，pylinac可以计算单个值（kQ，PDDx，Pion等

完整英文版 IEC 60601-2-1：2020 Medical electrical equipment - Part 2-1：Particular requirements for the basic safety and essential performance of electron accelerators in the range 1 MeV to 50 MeV（医用电气设备 - 第 2-1 部分：1 MeV 至 50 MeV 范围内电子加速器的基本安全和基本性能的特殊要求）。IEC 60601-2-1:2020 适用于 1 MeV 至 50 MeV 范围内用于患者治疗的电子加速器（以下简称 ME 设备）的基本安全和基本性能。虽然用于患者治疗的电子加速器始终是 ME 设备，但在本文件中有时将它们称为外束设备 (EBE)。 EBE 的使用并没有消除对 ME 设备的要求，而是旨在澄清所讨论的 ME 设备是 EBE，而不是可能是系统配置一部分的其他一些 ME 设备。

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现场可编程门阵列FPGA作为常用的加速手段之一，具有高性能、低功耗、 可编程等特点。本文采用FPGA设计针对深度学习通用计算部分的加速器，主要工作有： 1)、分析深度神经网络、卷积神经网络的预测过程和训练过程算法共性和特 性，并以此为基础设计FPGA运算单元，算法包括前向计算算法、本地预训练算法和全局训练算法。 2)、根据FPGA资源情况设计基本运算单元，包括前向计算单元和权值更新 运算单元。运算单元均进行可配置和流水线设计，在适应不同规模深度学习神经 网络的同时具有高吞吐率。 3)、分析FPGA加速器的上层框架和数据通路，编写linux操作系统下驱动 程序以及面向上层用户简单易用的调用接口。 4)、通过大量实验测试分析影响加速器性能的各种因素，得到加速器的性能、能耗趋势，使用测试数据集与CPU、GPU平台进行性能、功率、能耗等参数对比，分析FPGA实现的优劣性。