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简介 　　在电机控制、电磁阀控制、通信基础设施和电源管理等诸多应用中，电流检测是精密闭环控制所必需的关键功能。从安全至关重要的汽车和工业应用，到电源和效率至关重要的手持式设备，都能发现它的身影。利用精密电流监控，设计人员可以获得关键的瞬时信息，例如电机扭矩（根据电机电流）、DC/DC转换器效率、基站LDMOS（横向扩散MOS）功率晶体管的偏置电流，或者短接至地等诊断信息。 　　为了理解系统设计人员在为电路板选择、成本效益的电流传感器时所面对的重要权衡、选择和挑战，我们将仔细讨论蜂窝基站功率放大器的LDMOS偏置电流监控及其它相关应用中的电流检测。 　　电流监控在基站功率放大器中是必不可少

解决微服务件间调用，参数超长解析报错，JSON parse error: Illegal character ((CTRL-CHAR, code 31)) 问题 ，适用若依分离版本

内容概要：通过数据集电力变压器油温数据详细的介绍双向LSTM，以及其机制，运行原理，以及如何横向搭配单向的LSTM进行回归问题的解决。 所需数据：在本次的模型所需的数据是电力变压器油温数据，由国家电网提供，该数据集是来自中国同一个省的两个不同县的变压器数据，时间跨度为2年，原始数据每分钟记录一次（用 m 标记），每个数据集包含2年 * 365天 * 24小时 * 60分钟 = 1,051,200数据点。 每个数据点均包含8维特征，包括数据点记录日期，预测目标值OT(oil temperature)和6个不同类型功率负载特征。 适合人群：时间序列和深度学习初学者本文的模型比较简单，易于理解。 阅读建议：可以大致阅读以下，本文件只是一个简单实现版本，并不复杂。 能学到什么：能够从本文件当中读懂深度学习的代码实现过程，对于时间序列有一个简单的了解， (PS:如果你使用你自己的数据进行预测需要将时间列和官方数据集保持一致，因为在数据处理部分我添加了一部分特征工程操作，提取了一些时间信息,因为LSTM不支持时间格式的数据输入,需要转化为数字) 如果大家不懂的地方可以看我的文章部分有详细的讲解。

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智能工厂落地解决方案（智慧工厂方案），从技术层面支撑中国制造2025既定的战略目标，以促进实现物联网、大数据、云计算等新一代信息技术与设计、生产、管理、服务等制造过程的融合，并充分应用自动化、智能化技术，最终促进实现缩短产品研发周期、提高生产效率及质量、降低能耗的目的。

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