齿轮生成器：轻松编辑参数，一键生成多种常用齿轮（约400MB，支持Creo格式）,高精度齿轮生成编辑器：一键参数调整，轻松生成各类常用齿轮模型（Creo格式，约400MB）,齿轮生成器 文件大小：约400MB 各种常用齿轮，点击重新生成编辑参数即可，是creo格式 ,齿轮生成器; 400MB文件大小; 常用齿轮; 重新生成编辑参数; creo格式。,《400MB齿轮生成器：Creo格式，一键编辑参数重新生成各种常用齿轮》 齿轮是机械设计中至关重要的基础组件，它在各个领域和行业中发挥着关键作用，尤其是在传动系统中。随着科技的发展，齿轮设计和制造技术也在不断进步，其中计算机辅助设计（CAD）软件，如Creo，已经成为现代齿轮设计不可或缺的工具。Creo是PTC公司推出的一款三维CAD设计软件，广泛应用于产品设计、分析、制造和数据管理领域。其强大的设计功能不仅提高了设计的精确度，还大大缩短了产品从设计到上市的时间。 而在这个信息时代，齿轮生成器软件的出现，为工程师们提供了更多的便利。通过齿轮生成器软件，用户可以轻松编辑参数，一键生成多种常用齿轮模型。该软件支持Creo格式，用户只需在界面上操作，就可以迅速完成齿轮模型的设计和参数调整。这不仅提高了工作效率，也为初学者和非专业人士提供了一个易于上手的设计平台。 齿轮生成器软件的文件大小约为400MB，它集成了大量的齿轮设计模板和参数预设，覆盖了从基础的直齿轮、斜齿轮到更为复杂的伞齿轮、锥齿轮等各种类型。这些预设参数可以作为起点，用户根据实际需求进行微调，以达到最佳设计效果。同时，该软件的编辑功能允许用户在已有的齿轮模型上进行修改，例如调整齿数、模数、齿宽等，这些操作都极大地提升了设计的灵活性和个性化。 此外，齿轮生成器软件的出现也推动了齿轮设计领域的发展，它将原本复杂的手工设计工作简化为几个简单的步骤，使得设计师能够更专注于产品的创新和优化。同时，随着计算机硬件性能的提升，齿轮生成器软件在处理大型复杂齿轮模型时，也展现出了更高的性能和稳定性。 齿轮生成器软件的推出，不仅为工程师们提供了一种高效、精准的设计工具，还极大地推动了整个齿轮设计行业的发展。它使得齿轮设计变得更加高效和精准，为机械行业的发展注入了新的活力。

内容概要：本文介绍了一种基于YOLOv8改进的高精度红外小目标检测算法，主要创新点在于引入了SPD-Conv、Wasserstein Distance Loss和DynamicConv三种关键技术。SPD-Conv通过空间到深度变换保留更多小目标特征，Wasserstein Distance Loss提高了对小目标位置和尺寸差异的敏感度，DynamicConv则实现了卷积核的动态调整，增强了对不同特征模式的适应性。实验结果显示，改进后的算法在红外小目标检测任务中取得了显著提升，mAP从0.755提高到0.901，同时在其他小目标检测任务中也有良好表现。 适合人群：从事计算机视觉、目标检测研究的技术人员，尤其是对红外小目标检测感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于需要高精度检测红外小目标的应用场景，如工业质检、无人机监控、卫星图像分析等。目标是提高小目标检测的准确性和召回率，降低误检率。 其他说明：文中提供了详细的代码实现和技术细节，帮助读者理解和复现实验结果。建议在实践中根据具体应用场景调整模型配置和参数设置。

内容概要：本文介绍了一种改进的EfficientNet模型，主要增加了ContextAnchorAttention（CAA）模块。该模型首先定义了基础组件，如卷积层、批归一化、激活函数、Squeeze-and-Excitation（SE）模块以及倒残差结构（Inverted Residual）。CAA模块通过选择最具代表性的锚点来增强特征表示，具体步骤包括通道缩减、选择锚点、收集锚点特征、计算查询、键、值，并进行注意力机制的加权融合。EfficientNet的构建基于宽度和深度系数，通过调整每个阶段的卷积核大小、输入输出通道数、扩展比例、步长、是否使用SE模块等参数，实现了不同版本的EfficientNet。最后，模型还包括全局平均池化层和分类器。 适合人群：对深度学习有一定了解并希望深入研究图像分类模型的设计与实现的研究人员或工程师。 使用场景及目标：①理解EfficientNet架构及其改进版本的设计思路；②掌握如何通过引入新的注意力机制（如CAA）来提升模型性能；③学习如何使用PyTorch实现高效的神经网络。 阅读建议：由于本文涉及大量代码实现细节和技术背景知识，建议读者具备一定的深度学习理论基础和PyTorch编程经验。同时，在阅读过程中可以尝试复现代码，以便更好地理解各模块的功能和作用。

针对海洋中投弃式仪器的快速响应高精度测温要求，提出了一种基于AD7799的热敏电阻测温设计方案。该方案采用24位Δ-∑高精度A/D转换器AD7799为核心部件，以高灵敏度负温度系数热敏电阻为温度传感器，MSP430单片机为MCU，实现了系统的数字化；通过多点校准插值的方法使系统获得测温高精度。经过大量实验证明该系统工作稳定，可靠性高。实验数据表明系统的分辨率超过0.001 ℃，测温精度可达0.02 ℃。

POWERGPS测试工具，GNSS高精度定位测试软件-NMEA 0183协议解析软件： 如 CEP DMS DOP等定位精度因子

为满足10位高分辨率A/D转换器的需要，设计了一种高速高精度钟控电压比较器，着重对其速度和回馈噪声进行了分析与优化。该比较器采用前置预放大器结构实现了高比较精度，利用两级正反馈环路结构的比较锁存器提高了比较器的速度，隔离技术和互补技术的应用实现了低回馈噪声。基于TSMC 0.18 μm CMOS标准工艺，用Cadence Spectre 模拟器进行仿真验证，结果表明比较器的工作频率可达300 MHz，LSB（Least Significant Bit）为±1 mV，传输延时为360 ps，功耗为2.6 mW，可达到10位的比较精度。该电路可适用于高速高精度模数转换器与模拟IP核的设计。

mianbo1.m文件为利用相移法提取瑞雷波频散曲线的主程序。PhaseShiftOfSW.m文件为相移法的封存程序。calcbase.m和fastcalc.m为快速矢量传递算法正演频散曲线的程序，可在我主页另一资源中获取。主程序中还有对提取曲线与正演曲线做均方差和相关系数的部分，判断相移法提取的精度。另外附带seismo_w为正演好的面波程序，可以进行测试。

基于卷积-长短期记忆网络加注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的时间序列预测程序，预测精度很高。 可用于做风电功率预测，电力负荷预测等等 标记注释清楚，可直接换数据运行。 代码实现训练与测试精度分析。 这段程序主要是一个基于CNN-LSTM-Attention神经网络的预测模型。下面我将逐步解释程序的功能和运行过程。 1. 导入所需的库： - matplotlib.pyplot：用于绘图 - pandas.DataFrame和pandas.concat：用于数据处理 - sklearn.preprocessing.MinMaxScaler：用于数据归一化 - sklearn.metrics.mean_squared_error和sklearn.metrics.r2_score：用于评估模型性能 - keras：用于构建神经网络模型 - numpy：用于数值计算 - math.sqrt：用于计算平方根 - attention：自定义的注意力机制模块 2. 定义一个函数mae_value(y_true, y_pred)用于计

这段代码似乎是针对SGM58031芯片的ADC（模数转换器）功能进行了驱动程序的编写。这段代码包含了对三个ADC通道（IASGMADC、IBSGMADC和ICSGMADC）的初始化和读取功能。 通过I2C接口进行通信，初始化ADC的配置寄存器，并实现了从转换寄存器中读取ADC转换值的功能。 提供了设置控制初始化函数sgm_set_control_init()，用于初始化ADC的配置寄存器。 提供了分别读取三个通道ADC值的函数：i2c1_read_adc_value()、i2c2_read_adc_value()、i2c3_read_adc_value()。对于ADC转换值的处理使用了固定的电压范围（2.048V），需要根据具体应用场景进行调整。 这份代码提供了一种基本的方式来与SGM58031芯片的ADC功能进行交互，但仍需结合具体应用场景进行适当修改和完善。/* * sgm_adc.c * * Created on: Jul 30, 2023 * Author: 黎 */ #include "main.h" CCMRAM float I2C1_IASGMADC

matlab的基于遗传算法优化bp神经网络多输入多输出预测模型，有代码和EXCEL数据参考，精度还可以，直接运行即可，换数据OK。 这个程序是一个基于遗传算法优化的BP神经网络多输入两输出模型。下面我将对程序进行详细分析。 首先，程序读取了一个名为“数据.xlsx”的Excel文件，其中包含了输入数据和输出数据。输入数据存储在名为“input”的矩阵中，输出数据存储在名为“output”的矩阵中。 接下来，程序设置了训练数据和预测数据。训练数据包括前1900个样本，存储在名为“input_train”和“output_train”的矩阵中。预测数据包括剩余的样本，存储在名为“input_test”和“output_test”的矩阵中。 然后，程序对输入数据进行了归一化处理，将其归一化到[-1,1]的范围内。归一化后的数据存储在名为“inputn”和“outputn”的矩阵中，归一化的参数存储在名为“inputps”和“outputps”的结构体中。 接下来，程序定义了神经网络的节点个数。输入层节点个数为输入数据的列数，隐含层节点个数为10，输出层节点个数为输出数据的列数。 然