Hynix H9TA4GH2GDMCPR 4GB+2GB eMMC+LPDDR2 memory datasheet.

1.0功能 -不支持的功能：大扇区大小（4KB） 工作温度：-25C~85C 包装：221球FBGA型-11.5毫米x13毫米x1.0毫米 0.5毫米球距 •嵌入式多媒体卡。5.0兼容。详细描述如下： 参照JEDEC标准 •三星e·MMC支持eMMC5的功能。已定义的0 在JEDEC标准中 -支持的功能：压缩命令、缓存、丢弃、清理、， 断电通知、数据标记、分区类型、上下文ID、， 实时时钟，动态设备容量，HS200，HS400， 现场固件更新。 •与以前的多媒体卡系统完全向后兼容 规格（1位数据总线、多e·MMC系统） •数据总线宽度：1位（默认）、4位和8位 •MMC I/F时钟频率：0~200MHz •MMC I/F启动频率：0~52MHz •电源：接口电源→ VDD（VCCQ）（1.70V~1.95V或2.7V~ 3.6V），存储电源→ VDDF（VCC）（2.7V~3.6V） •双数据速率架构；每个时钟周期两次数据传输 •双向数据选通（DQS_t，DQS_

3128 使用EMCP的补丁

KINGSTON EMCP FBGA 162 KE4CN2L2HA5A2A DATASHEET

用卷积滤波器matlab代码TCN的眼动分类 用于三级眼动分类问题的时间卷积网络（3EMCP） 该存储库提供对代码库，模型和评估结果的访问，该论文在论文《带有时间卷积网络的眼动分类》中进行了描述（将很快提供链接）。 请注意，此处共享的大多数代码最初是由实施的。 我们仅添加了对TCN的支持，将其升级到Python 3，实现了一些新工具，并在Python中提供了一个新的功能提取器（原始功能提取器在MATLAB中）。 配置 为了训练新的基于TCN的模型或评估先前训练的模型，您需要首先下载一些包含所有必要数据的大型压缩文件，然后根据以下说明进行提取： 下载，其中包含GazeCom预先计算的功能（具有额外的比例和功能），并将其提取到data/inputs/ 下载具有所有受过训练的模型的压缩文件，并将其解压缩到存储库根文件夹中 下载，将文件包含经过训练的模型的生成的输出进行评估，然后将其提取到存储库根文件夹中 已知依赖 Python 3.6+ TensorFlow 2.0+ 脾气暴躁的 训练 要训​​练新的TCN模型，应运行train_tcn.py脚本，但首先需要设置训练参数。 这是在代码中完成的

Features • Micron® e.MMC and LPDDR3 components • MLC NAND Flash in e.MMC • RoHS-compliant, “green” package • Separate e.MMC and LPDDR3 interfaces • Space-saving multichip package • Low-voltage operation VDD, VCCQM (1.70–1.95V) • Operating temperature range: –30°C to +85°C 1 • Storage temperature range: –40°C to +85°C

KMRH60014M-B614_Datasheet_221F 11.5x13_Ver.1.01.00_Final

H9TQ52ACLTMCUR_Rev0.1

SEC_KMRH60014A-B614_Datasheet_221F 11.5x13_Ver.0.05.00_Preliminary6432

micron公司的emcp的命名规则，通过这个可以了解到型号的含义。