在正激和反激变换器中,变压器的作用:1、电网隔离 2、变压器“匝比”决定恒比降压转换功能,包括三种基本拓扑电路的各个参数的计算
2024-01-16 09:35:46 248KB 开关电源 三种拓扑 BUCK BOOST
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我们考虑中微子的四味情景,其中向活动中微子的三个家族中引入了额外的无菌中微子,并研究了超高能(UHE)方案中三味情景的偏离。 我们为来自遥远UHE来源的中微子(例如伽马射线暴等)在1 km2的检测器(如IceCube)上计算了可能的μ子和阵雨产量。对于三味情况,也获得了类似的μ子和阵雨产量估算值。 比较这两个结果,我们发现这两种情况的产量之间存在相当大的差异。 这对于使用UHE中微子通量探测第四无菌组分的存在可能是有用的。
2024-01-12 19:00:12 607KB Open Access
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煤气罐检测数据集(课程作业、设计、比赛、实际项目所用) 【实际项目应用】: 智慧社区、智能安防、煤气罐识别检测告警等 【数据集说明】: 煤气罐检测数据集,一共1071张图片,数据背景较丰富,目标有大有小,各种角度,分布均匀,数据整体多样性较充足,标签包含voc(xml)、yolo(txt)、json三种格式,多种目标检测算法可直接使用。纯手工标注,目标框精准,算法拟合不错,数据质量可靠。
2024-01-12 12:37:57 960.41MB 目标检测
ABB机器人选项包,密钥,三种方法,真实、虚拟、密钥三种方法,有教程、有软件、也有密钥。
2024-01-11 13:55:47 8.17MB 课程资源
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IGWO-SVM:改良的灰狼优化算法改进支持向量机。 采用三种改进思路:两种Logistic和Tent混沌映射和采用DIH策略。 采用基于DIH维度学习的狩猎搜索策略为每只狼构建邻域,增强局部和全局搜索能力,收敛速度比GWO更快,适用于paper。
2024-01-05 09:09:08 376KB 支持向量机
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对于冰盖条件下的桥梁基础周围最大冲刷深度的精确预测对于其安全设计至关重要,因为低估可能会导致桥梁故障,高估可能会导致不必要的建设成本。 与明渠内的码头冲刷深度预测相比,很少有研究试图预测冰雪覆盖条件下的码头冲刷深度范围。 本工作使用一系列清水水槽实验来检查冰下的冲刷情况,该实验采用将均匀床中两个相邻的圆形桥墩暴露于明渠以及粗糙和光滑的覆冰渠道来进行。 将测得的冲刷深度与三个常用的桥梁冲刷方程进行比较,包括高氏简化方程,HEC-18 / Jones方程和Froehlich设计方程。 本研究具有几个优点,因为它增加了对冰盖流动条件下桥墩冲刷的物理理解,检查了常用桥墩方程的有效性和可靠性,并揭示了它们对于冲刷情况是否有效。在冰雪覆盖的流动条件下。 此外,它还解释了为明渠水流冲刷建立的方程式如何准确地预测冰覆冰流条件下桥墩周围的冲刷。
2023-12-16 14:10:10 663KB
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本文基于高性能FPGA(Altera的Stratix II系列)详细介绍了一种数字波束形成器(DBF)、动目标检测器(MTD)和恒虚警检测器(CFAR)的单芯片集成设计方案,最后对其性能特性和改进方向做了初步的分析讨论,以满足更高性能要求时的设计实现。
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剪映的中文音轨识别功能还是蛮强大的,相比而言识别准确率还是比较高的了,最主要的还是免费!!!小助手操作场景: 给自己做的视频简单地配一下字幕,或者说用来给没有字幕的中文电视剧加上字幕(量大劝退) 又或者说从视频中提取一些(中or英)文本作摘录学习,用途还是比较广泛的。功能征集: √字幕文字批量替换 即 语气词过滤与字词替换(xwei9277、龙小组、460864734) √批量导出srt(wumian) √字幕分割功能(当红轩羽) √合并空行功能(wkjxs2015) √便捷保存、另存为功能(wkjxs2015) √窗口大小调整(T型钉宫病毒、lc01t1watz9) √覆写功能,包含反向导SRT字幕回剪映(marshu、wsleocn、hao5688、460864734) √数据迁移功能(幕后黑手) √剪映兼容(WJia) √保存命名样式(Echoric)
2023-11-07 15:24:19 2.85MB
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单文档或者对话框中,对处理图像进行任意路径保存操作。
2023-10-18 16:08:22 18KB MFC 保存图像
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deep-learning personal practice 深度学习个人练习,该项目实现了深度学习中一些常用的算法,内容包括: 四种初始化方法:zero initialize, random initialize, xavier initialize, he initialize。 深度神经网络 正则化 dropout 三种梯度下降方法:BGD, SGD, mini-batch 六种优化算法:momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam 梯度检验 batch normalization recurrent neural network (RNN) Note: 下列 1-10中网络架构主要为四大块: initialize parameters、forward propagation、backward propagati
2023-10-06 17:02:27 341KB 附件源码 文章源码
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