產(chǎn)地類別 | 進(jìn)口 | 電動機功率 | 36kW |
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讀出方式 | 多圈型讀出方式 | 工作原理 | 可編程/參數(shù)化 |
外形尺寸 | 44*50mm | 外型尺寸 | 43*35mm |
應(yīng)用領(lǐng)域 | 環(huán)保,食品,地礦,建材,電子 | 重量 | 1.58kg |
產(chǎn)品簡介
詳細(xì)介紹
1098706深度編碼器網(wǎng)絡(luò)和時頻掩蔽估計DES60E-TEEM03600
DES60E-TEEM03600發(fā)展應(yīng)用和移動終端的進(jìn)步,可變二維碼已經(jīng)成為商品信息儲存和防偽的重要手段,目前在煙包和藥盒上已經(jīng)大批量使用,給智能物流、產(chǎn)品生命周期管控、銷售管控和溯源管理提供了基礎(chǔ)。數(shù)字印刷工藝開始逐步應(yīng)用在印刷企業(yè)中。目前隨著消費者對個性化追求逐年增強,小批量、多品種的印件越來越多。傳交通狀態(tài)復(fù)雜的高速公路交織區(qū)域,經(jīng)驗豐富的駕駛員能夠通過正確地推斷周圍車輛的未來運動進(jìn)行及時的車道變換,這對于實現(xiàn)安全高效的自動駕駛至關(guān)重要,然而目前的*自動駕駛車輛往往缺乏這種預(yù)測能力。為此,本文基于深度學(xué)習(xí)理論,提出了一種結(jié)合注意力機制和編-結(jié)構(gòu)的交織區(qū)車輛強制性變道軌跡預(yù)測方法,利用數(shù)據(jù)集提取車輛變道過程中的關(guān)鍵特征,并引入碰撞時間和避免碰撞減速度DRAC)兩種風(fēng)險指標(biāo),將變道車輛及其周圍車輛視為一個整體狀態(tài)單元,同時補全狀態(tài)單元內(nèi)部不同車輛在橫向和縱向上的時空狀態(tài)特征,從而更有效地刻畫車輛間的動態(tài)交互行為;然后將不同觀測車輛的連續(xù)窗口序列輸入基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的編-,預(yù)測交織區(qū)車輛變道的未來運動軌跡,通過添加軟注意力模塊,使模型能夠集中聚焦于影響車輛在不同時刻下位置變化的關(guān)鍵信息,再現(xiàn)了真實交通場景下車輛的變道行為。實驗驗證表明,基于注意力機制的編-模型與當(dāng)前流行的卷積長短期記憶網(wǎng)絡(luò)、極限梯度提升樹等模型相比具有更高的軌跡預(yù)測精度,在長時域的變道軌跡擬合上有顯著的*性,為輔助和自動駕駛領(lǐng)域的發(fā)展提供了新思路。
1098706深度編碼器網(wǎng)絡(luò)和時頻掩蔽估計DES60E-TEEM03600
DES60E-TEEM03600自動識別可有效提高財務(wù)工作效率。為避免低分辨率的發(fā)票圖像影響自動識別的準(zhǔn)確性,提出了一種用于對發(fā)票圖像進(jìn)行超分辨率處理的ESRGAN網(wǎng)絡(luò)。ESRGAN網(wǎng)絡(luò)是基于帶條件的生成式對抗網(wǎng)絡(luò),設(shè)計了輔助編碼器,引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)生成更加真實的超分辨率圖像。基于實際發(fā)票圖像,將ESRGAN網(wǎng)絡(luò)與常規(guī)圖像處理、SRCNN網(wǎng)絡(luò)和SRGAN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對比實驗,并通過峰值信噪比(PSNR)和結(jié)構(gòu)相似性(SSIM)評價指標(biāo)進(jìn)行模型評價。實驗結(jié)果表明基于ESRGAN超分辨率處理的圖像在視覺效果和評價指標(biāo)上均具有良好的效果。
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