天線(xiàn)輻射方向圖是天線(xiàn)的一個(gè)重要指標(biāo)，指在離天線(xiàn)一定距離處，輻射場(chǎng)的相對(duì)場(chǎng)強(qiáng)（歸一化模值）隨方向變化的圖形，是對(duì)天線(xiàn)輻射特性的圖形描述方法。天線(xiàn)輻射方向圖又名天線(xiàn)方向圖和遠(yuǎn)場(chǎng)方向圖。
2023-12-13 09:46:44
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頻譜幅值比較分散，有大有小。沒(méi)觀察出哪個(gè)參數(shù)對(duì)3倍頻幅值 下降比較顯著。是不是我測(cè)量方法有問(wèn)題？ 小弟查閱了很多資料，了解了一些知識(shí)：1近場(chǎng)與遠(yuǎn)場(chǎng)測(cè)試的電磁輻射區(qū)別。近場(chǎng)的輻射越大，遠(yuǎn)場(chǎng)的輻射也必然
2014-08-15 23:23:59
概述：AN5515是一款用作于CRT彩色電視機(jī)場(chǎng)掃描輸出集成電路IC芯片，其內(nèi)部含場(chǎng)掃描脈沖形成器、回掃發(fā)生器、驅(qū)動(dòng)電路，以及場(chǎng)掃描輸出等電路。AN5515集成電路采用7腳單列直插式封裝工藝。
2021-04-08 08:00:53
感知層與stm32最小系統(tǒng)板如何通過(guò)串口數(shù)據(jù)對(duì)接？
2022-01-25 06:31:06
的判斷.到這里就完成了一個(gè)最基本對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行感知輸出的功能. 如果把上面的圓圈想象為一個(gè)神經(jīng)元, 連線(xiàn)想象為神經(jīng)突出, 是不是跟一個(gè)最簡(jiǎn)單的“神經(jīng)”非常非常像了. 那下次文章將由此引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理講解。原作者：霍格沃茨的小學(xué)生
2022-11-15 15:23:56
電感知識(shí)：參數(shù)、線(xiàn)圈、作用、型號(hào)、規(guī)格、命名、應(yīng)用、與磁珠的聯(lián)系與區(qū)別、計(jì)算公式、測(cè)量、注意事項(xiàng)一、電感器的定義1.1電感的定義：電感是導(dǎo)線(xiàn)內(nèi)通過(guò)交流電流時(shí)，在導(dǎo)線(xiàn)的內(nèi)部及其周?chē)a(chǎn)生交變磁通，導(dǎo)線(xiàn)
2019-05-16 05:27:32
簡(jiǎn)介這篇系列文章的第 4 部分針對(duì)電源轉(zhuǎn)換器（特別是工業(yè)和汽車(chē)領(lǐng)域使用的電源轉(zhuǎn)換器）在開(kāi)關(guān)時(shí)產(chǎn)生的輻射排放闡述了一些觀點(diǎn)。輻射電磁干擾 (EMI) 是一種在特定環(huán)境中動(dòng)態(tài)出現(xiàn)的問(wèn)題，與電源轉(zhuǎn)換器內(nèi)部
2022-11-09 07:25:28
輻射源具有強(qiáng)烈的社會(huì)敏感性，無(wú)論是丟棄還是泄漏，都會(huì)給人類(lèi)社會(huì)和環(huán)境造成無(wú)法估量的損失和危害。為了使其能夠進(jìn)一步造福于人類(lèi)社會(huì)，對(duì)輻射源進(jìn)行規(guī)范使用，安全監(jiān)管尤為重要。文章介紹了一套集輻射源劑量監(jiān)測(cè)
2019-08-13 08:16:44
電源傳導(dǎo)，輻射測(cè)試，EMC EMI，實(shí)驗(yàn)室提供24小時(shí)租場(chǎng)服務(wù)，服務(wù)熱線(xiàn)134-2512-4729小沈
2012-08-16 09:50:38
合格評(píng)定國(guó)家認(rèn)可委員會(huì)認(rèn)可實(shí)驗(yàn)室CNAS NO.L4595)Shenzhen LCS Certification Services Inc.(CNAS No.L4595)EMC輻射傳導(dǎo)租場(chǎng)測(cè)試咨詢(xún)熱線(xiàn)
2018-04-11 18:41:01
EMC原理 之 傳導(dǎo)（共模差模）輻射（近場(chǎng)遠(yuǎn)場(chǎng)）
2015-08-03 18:29:21
，小于4,77米時(shí)，為近場(chǎng)。第三章、輻射干擾(遠(yuǎn)場(chǎng))3.1.原理及產(chǎn)生原因根據(jù)麥克斯韋方程，變化電場(chǎng)產(chǎn)生變化磁場(chǎng)，變化磁場(chǎng)產(chǎn)生變化的電場(chǎng)。設(shè)備內(nèi)每個(gè)電路都可能是天線(xiàn)，外殼和電纜都可能是天線(xiàn)的一部分。我
2017-06-30 17:12:24
屏蔽測(cè)試室(CE)、一間控制室、一間靜電(ESD)測(cè)試室、一間抗干擾實(shí)驗(yàn)室(EMS)。國(guó)家CNAS(L3503)認(rèn)可實(shí)驗(yàn)室、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、設(shè)備一流,交通方便、歡迎廣大參觀及EMC 租場(chǎng)
2010-11-11 13:49:37
HD無(wú)線(xiàn)電的數(shù)據(jù)與音頻處理技術(shù)詳解，不看肯定后悔
2021-05-28 07:08:32
ITK:單相Chan和Vese稀疏場(chǎng)水平集分割內(nèi)容提要C++實(shí)現(xiàn)代碼內(nèi)容提要單相Chan和Vese稀疏場(chǎng)水平集分割C++實(shí)現(xiàn)代碼#include "
2021-07-09 06:39:04
MSP430匯編指令集(中文) 詳解帶實(shí)例.pdf
2012-09-08 17:13:49
Netflix Prize數(shù)據(jù)集詳解
2020-06-01 17:28:24
。為了修正實(shí)際與理想模型所帶來(lái)的誤差，下面分別給出近場(chǎng)和遠(yuǎn)場(chǎng)的修正導(dǎo)線(xiàn)計(jì)算模型： 式中，V為源的電壓；A為環(huán)路面積；f為電流的頻率；D為觀測(cè)點(diǎn)到電路的距離。 同時(shí)，遠(yuǎn)場(chǎng)的輻射與電路的阻抗無(wú)關(guān)。各種
2018-09-03 11:06:39
《實(shí)戰(zhàn)Google深度學(xué)習(xí)框架》之RNN學(xué)習(xí)筆記2 LSTM對(duì)PTB數(shù)據(jù)集的建模
2019-09-26 16:21:19
預(yù)測(cè)任務(wù)很有價(jià)值?！ ∽髡邔?duì)一些密集的預(yù)測(cè)任務(wù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，包括語(yǔ)義分割和目標(biāo)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)表明提出的方法大大優(yōu)于最先進(jìn)的蒸餾方法，并且在訓(xùn)練期間需要更少的計(jì)算成本。特別是，在COCO 數(shù)據(jù)集上的 mAP
2022-10-09 16:25:51
利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析——第二章 引言（2）：利用pandas對(duì)babynames數(shù)據(jù)集進(jìn)行簡(jiǎn)單處理
2019-08-09 12:58:04
新手求教。如題，對(duì)乘法器的最小測(cè)試數(shù)據(jù)集。能夠給一些關(guān)于最小測(cè)試數(shù)據(jù)集的介紹就更好了，謝謝。
2016-09-20 06:11:23
。作為溫室環(huán)境感知服務(wù)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用終端，綜合考慮目前行業(yè)應(yīng)用存在的問(wèn)題，設(shè)計(jì)定時(shí)采集溫室內(nèi)空氣溫度、濕度、光照度、二氧化碳濃度、土壤溫度、土壤含水量等參數(shù)并存儲(chǔ)，定期將采集的數(shù)據(jù)通過(guò)GPRS網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到遠(yuǎn)端
2014-12-31 10:50:06
地再現(xiàn)實(shí)際環(huán)境條件，因此，箱壁的有效輻射系數(shù)就能按測(cè)量數(shù)據(jù)計(jì)算出來(lái)，輻射系數(shù)未知表面發(fā)出來(lái)的輻射，跟同一溫度輻射系數(shù)已知表面輻射的比較測(cè)量，為了標(biāo)定，在緊接待測(cè)輻射系數(shù)的表面近旁部分要局部涂上輻射系數(shù)
2013-07-18 11:52:51
1.為什么使用cc2530ZigBee板來(lái)實(shí)現(xiàn)感知層？為什么不能直接使用單片機(jī)采集數(shù)據(jù)呢？因?yàn)閱纹瑱C(jī)還連接了WiFi模塊。WiFi模塊會(huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)熱，如果直接用單片機(jī)和節(jié)點(diǎn)相連，則采集到
2022-01-17 08:13:19
什么是位置感知技術(shù)？位置感知技術(shù)是如何應(yīng)用的？位置感知技術(shù)主要有哪幾種類(lèi)型？
2021-06-28 06:02:56
[MXNet逐夢(mèng)之旅]練習(xí)三·使用MXNetFashionMNIST數(shù)據(jù)集分類(lèi)手動(dòng)實(shí)現(xiàn)
2020-05-14 07:40:55
[MXNet逐夢(mèng)之旅]練習(xí)四·使用MXNetFashionMNIST數(shù)據(jù)集分類(lèi)簡(jiǎn)潔實(shí)現(xiàn)
2020-05-11 15:21:43
研究了光電導(dǎo)天線(xiàn)產(chǎn)生太赫茲波的輻射特性，利用麥克斯韋方程及其邊界條件，計(jì)算了近遠(yuǎn)場(chǎng)的電場(chǎng)強(qiáng)度；采用電磁波時(shí)域有限差分方法(FDTD)，在Matlab系統(tǒng)軟件中，用C語(yǔ)言編寫(xiě)程序計(jì)算光電導(dǎo)偶極天線(xiàn)
2019-06-11 08:28:11
干擾通過(guò)X電容和差模線(xiàn)圈來(lái)抑制。 二、近場(chǎng)與遠(yuǎn)場(chǎng)騷擾通過(guò)空間傳輸實(shí)質(zhì)上是騷擾源的電磁能以場(chǎng)的形式向四周空間傳播。場(chǎng)被劃分為近場(chǎng)和遠(yuǎn)場(chǎng)。其中一部分電磁場(chǎng)能量在輻射源周?chē)臻g及輻射源之間周期性地來(lái)回
2018-07-09 11:31:10
共模輻射主要從哪里進(jìn)行輻射的啊，如果想要減小共模輻射有什么技巧嗎？
2021-03-06 08:15:39
By 超神經(jīng)內(nèi)容提要：利用遙感影像進(jìn)行土地類(lèi)別分型，最常用的方法是語(yǔ)義分割。本文繼上期土地分類(lèi)模型訓(xùn)練教程之后，又整理了幾大主流公開(kāi)遙感數(shù)據(jù)集。關(guān)鍵詞：遙感數(shù)據(jù)集 語(yǔ)義分割 機(jī)器視...
2021-08-31 07:01:19
為系統(tǒng)CPU核心數(shù)。請(qǐng)根據(jù)自己的需求平衡精度和速度。準(zhǔn)確率在sighan2005的msr數(shù)據(jù)集上的性能評(píng)估結(jié)果如下：l 語(yǔ)料未進(jìn)行任何預(yù)處理l 只使用了7種狀態(tài)特征，未使用詞典l 壓縮比0.0，迭代
2019-04-03 11:28:47
壓縮感知的技術(shù)原理是什么？壓縮感知技術(shù)在未來(lái)移動(dòng)通信系統(tǒng)中的應(yīng)用是什么？
2021-05-24 06:45:17
《反射面天線(xiàn)理論及實(shí)用CAD程序集》是一本將反射面天線(xiàn)理論和工程應(yīng)用相結(jié)合的專(zhuān)著。屬于信息科學(xué)與工程系列專(zhuān)著其中的一本.書(shū)中對(duì)絕大部分種類(lèi) 反射面天線(xiàn)的形狀設(shè)計(jì)原理、輻射場(chǎng)計(jì)算理論進(jìn)行了系統(tǒng)的推導(dǎo)
2016-07-06 01:06:04
我可以使用ADS獲得帶有集總元件的天線(xiàn)的輻射方向圖嗎？當(dāng)我使用動(dòng)量時(shí)，我不能包括集總元素來(lái)獲得輻射模式，如果我使用ADS，我可以包括集總元素，但我不能得到輻射模式。有可能嗎？非常感謝您的回答
2018-12-21 15:52:04
作者：安森美半導(dǎo)體智能感知部全球市場(chǎng)及應(yīng)用工程副總裁易繼輝（Sammy YI）
2019-07-26 06:45:49
教程圖像分類(lèi) Caltech 256?數(shù)據(jù)集
2020-05-12 09:04:20
TBQ-2W太陽(yáng)輻射儀是新一代軍工級(jí)別的手持輻射儀，它具有體積小、重量輕、精度高、性能穩(wěn)定等特點(diǎn)，這款產(chǎn)品集監(jiān)測(cè)、顯示、存儲(chǔ)、通訊等功能于一體，是一款能手持監(jiān)測(cè)的太陽(yáng)輻射儀。TBQ-2W的研發(fā)解決了
2021-09-07 11:39:58
keras提供了內(nèi)置的7個(gè)數(shù)據(jù)集，直接調(diào)用用keras.datasets.xxx.load_data()函數(shù)即可下載并返回numpy格式數(shù)據(jù)，比較方便。但是有些時(shí)候我們希望加入自己的訓(xùn)練集，這一篇
2023-08-18 06:12:03
保護(hù)您的嵌入式軟件免受內(nèi)存損壞本文的目的是提供一種軟件方法，解釋如何處理存儲(chǔ)在非易失性設(shè)備（如小型 EEPROM 或閃存）中的內(nèi)存數(shù)據(jù)集損壞。在微型嵌入式系統(tǒng)中看到這些數(shù)據(jù)集是很常見(jiàn)的，這些系統(tǒng)存儲(chǔ)
2021-12-24 07:27:45
如何用labview模擬風(fēng)場(chǎng)？
2012-08-02 22:29:33
用TensorFlow導(dǎo)入MNIST數(shù)據(jù)集
2020-11-11 07:33:24
如何通過(guò)基于云的數(shù)據(jù)管理技術(shù)實(shí)現(xiàn)分布式設(shè)備的態(tài)勢(shì)感知？
2021-05-25 06:56:54
安博EMC租場(chǎng)測(cè)試大優(yōu)惠 &
2010-04-20 09:43:11
, 德國(guó)TUV萊茵、TUV-PS，EMCC、挪威Nemko授權(quán)的標(biāo)準(zhǔn)化第三方實(shí)驗(yàn)室。具備向社會(huì)出具公正數(shù)據(jù)的資格. 是集電磁兼容性測(cè)試（EMC,產(chǎn)品安全測(cè)試/認(rèn)證，化學(xué)有害物質(zhì)測(cè)試及產(chǎn)品
2010-10-28 14:52:46
、電臺(tái)、電子儀器、醫(yī)療設(shè)備、激光照拍設(shè)備和辦公自動(dòng)化設(shè)備的運(yùn)行，也可以來(lái)自于微波爐、電視機(jī)、手機(jī)、空調(diào)、電熱毯和收音機(jī)等家用電器的使用。電磁輻射場(chǎng)一般分為近區(qū)場(chǎng)和遠(yuǎn)區(qū)場(chǎng)。以場(chǎng)源為中心，在1個(gè)波長(zhǎng)范圍內(nèi)
2019-05-30 07:58:07
效率高，但是代碼密度低，而Thumb指令集具有更好的代碼密度，卻仍然保持ARM的大多數(shù)性能上的優(yōu)勢(shì)，它是ARM指令集的子集。[hide]arm匯編指令詳解.pdf[/hide]
2009-11-23 09:38:45
? 被選擇作為開(kāi)發(fā)集和測(cè)試集的數(shù)據(jù)，應(yīng)當(dāng)與你未來(lái)計(jì)劃獲取并對(duì)其進(jìn)行良好處理的數(shù)據(jù)有著相同的分布，而不一定和訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)分布一致。? 開(kāi)發(fā)集和測(cè)試集的分布應(yīng)當(dāng)盡可能一致。? 為你的團(tuán)隊(duì)選擇一個(gè)單值評(píng)估
2018-12-14 10:56:57
親愛(ài)的先生，我在我的逆變器應(yīng)用中使用25LC128 EEPROM。我已經(jīng)注意到EEPROM數(shù)據(jù)損壞，由于面板內(nèi)的強(qiáng)輻射。但我不確定原因。輻射細(xì)節(jié)：E場(chǎng)：200 V/MH場(chǎng)：1 A/MSO，我的問(wèn)題是
2019-02-20 10:14:04
Genesys 2007.03我添加了一個(gè)分析，例如“分析1”。然后我刪除了這個(gè)分析?，F(xiàn)在，其數(shù)據(jù)集“Analysis 1_Data”的名稱(chēng)仍保留在各種下拉列表中。已刪除分析的虛假數(shù)據(jù)名稱(chēng)往往會(huì)
2019-02-20 09:12:46
客戶(hù)中發(fā)展新業(yè)務(wù)。同時(shí)，歡迎有智能傳感、近場(chǎng)識(shí)別、開(kāi)關(guān)和屏幕喚醒等設(shè)備需求的終端客戶(hù)關(guān)注雷達(dá)感知芯片和方案模塊。 雷達(dá)感知工作原理雷達(dá)工作的基本過(guò)程：基于多普勒效應(yīng)，發(fā)射機(jī)產(chǎn)生電磁信號(hào)，由天線(xiàn)輻射
2022-11-17 14:57:42
的工作人員對(duì)此進(jìn)行測(cè)試。工作人員使用一臺(tái)高靈敏度輻射測(cè)試儀，該儀器能測(cè)量手機(jī)等物品的輻射值，還能感知周?chē)h(huán)境的電磁污染程度，數(shù)值越高就代表輻射越嚴(yán)重。 使用高靈敏度輻射測(cè)試儀，測(cè)量無(wú)線(xiàn)充電器，在連接電源的后
2020-06-22 11:41:32
經(jīng)緯恒潤(rùn)智能駕駛開(kāi)發(fā)、測(cè)試評(píng)估平臺(tái)——智能駕駛?cè)?b class="flag-6" style="color: red">數(shù)據(jù)感知及分析系統(tǒng)
2020-12-31 06:56:10
` 本帖最后由 szckcoil 于 2016-7-7 10:45 編輯
最基礎(chǔ)的電感知識(shí)，介紹最常用的一些電感知識(shí)。`
2016-03-30 15:18:05
渦流場(chǎng)一般有幾種激勵(lì)源呢？渦流場(chǎng)是怎樣設(shè)置激勵(lì)源的？
2021-10-15 06:05:48
輻射源具有強(qiáng)烈的社會(huì)敏感性，無(wú)論是丟棄還是泄漏，都會(huì)給人類(lèi)社會(huì)和環(huán)境造成無(wú)法估量的損失和危害。為了使其能夠進(jìn)一步造福于人類(lèi)社會(huì)，對(duì)輻射源進(jìn)行規(guī)范使用，安全監(jiān)管尤為重要。文章介紹了一套集輻射源劑量監(jiān)測(cè)
2019-08-14 08:28:12
用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)訓(xùn)練的圖像數(shù)據(jù)集
2021-02-26 07:35:08
這些人為產(chǎn)生的電磁輻射，能破壞人體的生物磁場(chǎng)，在生物場(chǎng)中，成千上萬(wàn)電子的沖擊可以影響人體細(xì)胞的活力。如果人體長(zhǎng)期暴露在脈沖式電磁輻射場(chǎng)中，就會(huì)改變?nèi)梭w的荷爾蒙生物秩序的周期，從而引起人的情緒發(fā)生變化
2021-04-27 07:25:02
儀器設(shè)備產(chǎn)生影響，稱(chēng)之為主動(dòng)場(chǎng)屏蔽或有源場(chǎng)屏蔽；另一種是將指定范圍內(nèi)的人或儀器設(shè)備加以屏蔽，使其不受電磁輻射的影響或干擾，稱(chēng)之為被動(dòng)場(chǎng)屏蔽或無(wú)源場(chǎng)屏蔽?！ 。ǘ┙拥胤ā ⑵帘尾糠只蚱帘误w所產(chǎn)生
2010-03-13 15:40:07
開(kāi)闊場(chǎng)通常建在電磁環(huán)境干凈、本底電平低的地方，以免周?chē)h(huán)境中的電磁干擾給EMI試驗(yàn)帶來(lái)影響。由于城市中能輻射電磁波的各種電子設(shè)備密集，所以開(kāi)闊場(chǎng)通常選在遠(yuǎn)離城市的地方建造。但是由于開(kāi)闊場(chǎng)造價(jià)較高
2014-05-16 14:30:08
自己數(shù)據(jù)制作tfrecords格式的數(shù)據(jù)集
2020-05-13 15:18:54
Convolutional Neural Networks》在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域帶來(lái)了一場(chǎng)“革命”，此論文的工作正是基于Imagenet數(shù)據(jù)集。Imagenet數(shù)據(jù)集有1400多萬(wàn)幅圖片，涵蓋2萬(wàn)多個(gè)類(lèi)別；其中有超過(guò)
2018-08-29 10:36:45
你好，你有任何測(cè)試數(shù)據(jù)可用于輻射和SEU/SELN框架嗎？我特別關(guān)注FM22LD16部件，但一切都會(huì)好的。希望在輻射惡劣的環(huán)境中獲得這些部件的信心。干杯席子 以上來(lái)自于百度翻譯 以下為原文Hi
2019-06-26 08:06:42
請(qǐng)問(wèn)LIDAR感知挑戰(zhàn)有哪些？
2021-06-17 11:49:08
對(duì)于各種測(cè)試，尤其是認(rèn)證，我喜歡將 ST25R39xx 置于測(cè)試狀態(tài)，在該狀態(tài)下它會(huì)生成連續(xù)的未調(diào)制場(chǎng)或用隨機(jī)數(shù)據(jù)調(diào)制的場(chǎng)（類(lèi)似于 NXP 的 PRBS 測(cè)試）。有這樣的模式嗎？我怎樣才能進(jìn)入這個(gè)
2022-12-08 08:10:51
有關(guān)磁場(chǎng)的近區(qū)場(chǎng)與遠(yuǎn)區(qū)場(chǎng)的劃分，目前看到了3個(gè)版本，一個(gè)是小于一個(gè)波長(zhǎng)的是近區(qū)場(chǎng)，大于一個(gè)波長(zhǎng)的是遠(yuǎn)區(qū)場(chǎng)；一個(gè)是小于3個(gè)波長(zhǎng)的是近區(qū)場(chǎng)，大于三個(gè)波長(zhǎng)的是遠(yuǎn)區(qū)場(chǎng)；最后一個(gè)是如下圖所示的劃分
2016-07-18 09:23:01
本帖最后由 我愛(ài)方案網(wǎng) 于 2022-11-16 14:33 編輯
我愛(ài)方案網(wǎng)聯(lián)手芯片原廠(chǎng)富奧星電子建設(shè)方案商生態(tài)，推出基于多普勒效應(yīng)的雷達(dá)感知芯片模組，可實(shí)現(xiàn)非接觸式手勢(shì)開(kāi)關(guān)、人體近距喚醒
2022-11-16 14:31:32
自動(dòng)泊車(chē)輔助、自動(dòng)緊急制動(dòng)、車(chē)道保持輔助、駕駛員疲勞警報(bào)等?；跀z像頭的感知功能在當(dāng)今的車(chē)輛中至關(guān)重要。感知系統(tǒng)的功能與人體具有很強(qiáng)的相似性：攝像頭或圖像傳感器充當(dāng)車(chē)輛的“眼睛”，數(shù)據(jù)從圖像傳感器發(fā)送到
2022-11-10 08:09:48
監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。 傳感器節(jié)點(diǎn)通常是一個(gè)微型的嵌入式系統(tǒng)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)通過(guò)攜帶的電池供電，感知能力、存儲(chǔ)能力和通信能力相對(duì)較弱。每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)同時(shí)具有傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的終端和路由器雙重功能，除了對(duì)區(qū)域的信息收集和數(shù)據(jù)
2018-11-06 11:02:36
對(duì)新型同軸單程超輻射相對(duì)論返波管振蕩器進(jìn)行了進(jìn)一步的研究。該振蕩器的互作用區(qū)為同軸結(jié)構(gòu),外導(dǎo)體為一波紋波導(dǎo),內(nèi)導(dǎo)體為一光滑圓波導(dǎo);輻射場(chǎng)從左端耦合到圓波導(dǎo)后輸出,不需要截止頸。通過(guò)增加波紋周期數(shù)并
2010-05-13 09:12:16
`一、場(chǎng) 學(xué)習(xí)電子學(xué)通常是從電路理論開(kāi)始的，那里認(rèn)為有合適的電壓經(jīng)過(guò)電阻、電感和電容等驅(qū)動(dòng)電流在導(dǎo)線(xiàn)中流動(dòng)，對(duì)這門(mén)學(xué)科來(lái)說(shuō)這是自然方法，因?yàn)殡娐肥强?b class="flag-6" style="color: red">感知的，對(duì)大多數(shù)人都很熟知。然而學(xué)科的發(fā)展是截然
2019-04-15 15:48:41
詳解色溫及如何選擇色溫
摘要：色溫定義:光源發(fā)射光的顏色與黑體在某一溫度下輻射光色相同時(shí)，黑體的溫度稱(chēng)為該光源的色溫。
色溫定義:光
2010-04-19 11:20:363435 
EMC原理輻射
2017-01-07 21:01:14
9 UWSNs中基于壓縮感知的移動(dòng)數(shù)據(jù)收集方案
2017-03-19 18:58:370 霧霾監(jiān)測(cè)點(diǎn)作為霧霾數(shù)據(jù)感知的源頭，由于缺乏有效的評(píng)價(jià)方法，導(dǎo)致感知的數(shù)據(jù)不可靠。針對(duì)此問(wèn)題，提出一種感知源信任評(píng)價(jià)和篩選模型，該模型采用數(shù)據(jù)觸發(fā)檢測(cè)方式來(lái)進(jìn)行。當(dāng)感知源的數(shù)據(jù)到達(dá)時(shí)，首先
2017-12-23 10:34:460 隨著Android和iPhones等移動(dòng)設(shè)備的廣泛普及，群智感知網(wǎng)絡(luò)成為研究熱點(diǎn)，人們攜帶這些移動(dòng)設(shè)備在日常生活中收集環(huán)境感知數(shù)據(jù)．人們的移動(dòng)具有社會(huì)性，其移動(dòng)軌跡難以預(yù)測(cè)，如何設(shè)計(jì)一種有效的數(shù)據(jù)
2018-01-05 16:01:260 及時(shí)應(yīng)對(duì)突發(fā)事故。核輻射監(jiān)測(cè)點(diǎn)往往比較分散且危險(xiǎn)系數(shù)高，不宜直接進(jìn)入操作區(qū)域，因此遠(yuǎn)程監(jiān)控是必然的。本文主要實(shí)現(xiàn) 基于嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)SQLite的遠(yuǎn)程輻射數(shù)據(jù)采集，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)與無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程輻射數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采
2018-02-12 10:58:570 本文主要針對(duì)車(chē)身感知定位系統(tǒng)進(jìn)行介紹，車(chē)身感知主要是感知車(chē)輛位置、行駛速度、姿態(tài)方位等信息，下文分別介紹了慣性導(dǎo)航、衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)和高精度地圖三種主要的定位技術(shù)的發(fā)展情況，最后對(duì)多融合的車(chē)身感知定位系統(tǒng)及發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行介紹。
2023-05-17 10:35:571265 
數(shù)據(jù)安全態(tài)勢(shì)感知是新興的安全技術(shù)，與發(fā)展多年的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知相比，數(shù)據(jù)安全態(tài)勢(shì)感知存在幾個(gè)特點(diǎn)。
2023-11-17 14:55:10230 
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隱式3D表示，即神經(jīng)輻射場(chǎng)（NERF）的最新進(jìn)展，使得可微分方式進(jìn)行精確和真實(shí)感的3D重建成為可能。這種新的表示法可以以一種緊湊的格式有效地傳達(dá)數(shù)百幅高分辨率圖像的信息，并允許照片真實(shí)感合成新視圖。這項(xiàng)工作，采用NeRF的變型，稱(chēng)為Plenoxels（“Plenoxels: Radiance fields without neural networks“. arXiv:2112.05131, 2021），創(chuàng)建第一個(gè)用于感知任務(wù)的大規(guī)模隱式表示數(shù)據(jù)集，稱(chēng)為PeRFception數(shù)據(jù)集，由兩部分組成，包括以目標(biāo)為中心和以場(chǎng)景為中心的掃描數(shù)據(jù)，用于分類(lèi)和分割。PeRFception顯示了原始數(shù)據(jù)集的顯著內(nèi)存壓縮率（96.4%），同時(shí)以統(tǒng)一的形式包含2D和3D信息。作者構(gòu)建了直接將這種隱式格式作為輸入的分類(lèi)和分割模型，并提出一種新的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，避免圖像背景的過(guò)擬合。代碼和數(shù)據(jù)：https://postech-cvlab.github.io/PeRFception/.將低維坐標(biāo)映射到場(chǎng)景的局部屬性（如占用率、正負(fù)距離場(chǎng)或輻射場(chǎng)），可以表示3D場(chǎng)景。這種隱式表示提供了顯式表示（如體素、網(wǎng)格和點(diǎn)云）沒(méi)有的優(yōu)點(diǎn)：更平滑的幾何體、更少的存儲(chǔ)空間、具有高保真度的新視圖合成等等。因此，隱式表示已用于三維重建、新視圖合成、姿態(tài)估計(jì)、圖像生成等。特別是，神經(jīng)輻射場(chǎng)（NeRF）表明，隱式網(wǎng)絡(luò)，把靜態(tài)場(chǎng)景表示為輸出視角相關(guān)輻射場(chǎng)的隱式5D函數(shù)，可以捕捉精確的幾何關(guān)系，并渲染真實(shí)感圖像。它們使用可微分的體渲染、場(chǎng)景幾何和視圖相關(guān)的輻射，可以通過(guò)圖像監(jiān)督編碼到隱式網(wǎng)絡(luò)中。與傳統(tǒng)的顯式3D表示不同，這些組件允許網(wǎng)絡(luò)以可微分的方式捕獲高保真光度特征，例如反射和折射。事實(shí)上，NeRF存在缺點(diǎn)，阻礙了在3D場(chǎng)景和感知的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)格式廣泛采用隱式表示。首先，訓(xùn)練隱式網(wǎng)絡(luò)很慢，可能需要幾天的時(shí)間。推理（體渲染）也可能需要幾分鐘，限制了NERF實(shí)時(shí)應(yīng)用。第二，場(chǎng)景的幾何和視覺(jué)屬性隱式地編碼為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。這些事實(shí)阻止了現(xiàn)有的感知流水線(xiàn)去直接處理信息。第三，隱式特征或權(quán)重是場(chǎng)景特定的，不能在場(chǎng)景之間遷移。然而，對(duì)于感知，通道或特征必須具有一致的結(jié)構(gòu)，例如圖像的RGB通道。例如，如果從圖像到圖像通道的順序表現(xiàn)不同，則圖像分類(lèi)流水線(xiàn)將無(wú)法正常工作。最近的研究采用顯式稀疏體素網(wǎng)格幾何和特征基函數(shù)解決了這些限制。首先，為了解決速度慢的問(wèn)題，使用顯式稀疏體素幾何，跳過(guò)空白空間來(lái)減少沿射線(xiàn)的采樣數(shù)。其次，直接優(yōu)化分配給顯式幾何結(jié)構(gòu)的特征，而不是使用網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的隱式表示，減少了從網(wǎng)絡(luò)中提取特征的時(shí)間。最后，場(chǎng)景之間的一致特征，對(duì)于感知或創(chuàng)建不同目標(biāo)的NeRF格式的場(chǎng)景至關(guān)重要，Plenoxels滿(mǎn)足數(shù)據(jù)表示的所有標(biāo)準(zhǔn)，支持快速學(xué)習(xí)和渲染，同時(shí)保持場(chǎng)景感知和合成的一致特征表示。Plenoxels (plenoptic voxels)，將場(chǎng)景表示為具有球諧（spherical harmonics）函數(shù)的稀疏三維網(wǎng)格。該表示通過(guò)梯度方法和正則化從校準(zhǔn)圖像中優(yōu)化，無(wú)需任何神經(jīng)組件。Plenoxels的優(yōu)化速度比神經(jīng)輻射場(chǎng)（NeRF）快兩個(gè)數(shù)量級(jí)，而視覺(jué)質(zhì)量沒(méi)有損失。如圖所示：給定一組目標(biāo)或場(chǎng)景的圖像，重建（a）稀疏體素（“Plenoxel”）網(wǎng)格，每個(gè)體素具有密度和球諧系數(shù)。為了渲染光線(xiàn)，（b）通過(guò)相鄰體素系數(shù)的三線(xiàn)性插值計(jì)算每個(gè)采樣點(diǎn)的顏色和模糊度。如同NeRF，用（c）可微分體繪制來(lái)整合這些樣本的顏色和模糊度。然后，可以用相對(duì)于訓(xùn)練圖像的標(biāo)準(zhǔn)MSE重建損失以及TV（total variation）正則化來(lái)（d）優(yōu)化體素系數(shù)。
這里PeRFception數(shù)據(jù)集以一種緊湊的格式輸送視覺(jué)（球諧系數(shù)）和幾何（密度、稀疏體素網(wǎng)格）特征，可以直接應(yīng)用于各種感知任務(wù)，包括2D分類(lèi)、3D分類(lèi)和3D分割，如圖所示。
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Plenoxels在稀疏體素網(wǎng)格中查找存儲(chǔ)的密度和球諧系數(shù)。對(duì)于具有背景的場(chǎng)景，Plenoxels還使用lumisphere背景表示來(lái)渲染背景。下表1是PeRFception和目前開(kāi)源數(shù)據(jù)集的對(duì)比：
下表2是PeRFception和CO3D和ScanNet進(jìn)行對(duì)比：把Plenoxels分別應(yīng)用它們，生成兩個(gè)新數(shù)據(jù)集。
對(duì)于PeRFception-CO3D數(shù)據(jù)生成，用Plenoxels的官方實(shí)現(xiàn)，對(duì)默認(rèn)配置進(jìn)行了輕微修改。將背景亮度層的分辨率從1024降低到512，背景層的數(shù)量從64降低到16。對(duì)于更清晰的表面，將lambda稀疏度值設(shè)置為10^?10，比默認(rèn)配置大10倍。以1283分辨率初始化一個(gè)體素網(wǎng)格，并訓(xùn)練25600次迭代。然后，將其上采樣一次至256^3分辨率，并為進(jìn)一步的51200次迭代進(jìn)行訓(xùn)練。在保存數(shù)據(jù)之前，將訓(xùn)練參數(shù)量化為無(wú)符號(hào)8比特，最小化存儲(chǔ)（密度值除外）。對(duì)于每個(gè)場(chǎng)景，首先過(guò)濾掉有缺陷的圖像，并將10%的圖像均勻采樣作為測(cè)試集，評(píng)估渲染質(zhì)量。對(duì)于PeRFception-SCANNet數(shù)據(jù)生成，ScanNet相當(dāng)數(shù)量的幀包含運(yùn)動(dòng)模糊，這可能導(dǎo)致較差的場(chǎng)景幾何。在實(shí)踐中，在訓(xùn)練之前生成射線(xiàn)批處理，并將其加載到CPU內(nèi)存中，以便在訓(xùn)練期間有效利用內(nèi)存帶寬。由于ScanNet中每個(gè)場(chǎng)景的幀數(shù)不同，最多使用均勻采樣的1500個(gè)圖像幀。對(duì)于少于1500幅圖像的場(chǎng)景，濾除具有Laplacian低方差的模糊圖像。ScanNet的另一個(gè)特點(diǎn)是，圖像是從里向外的房間內(nèi)捕獲的。這樣觀察空間同一部分的圖像較少，從而導(dǎo)致在ScanNet數(shù)據(jù)集上重建Plenoxel幾何結(jié)構(gòu)的效果不佳。具體而言，Plenoxel重建會(huì)人為地在空白空間中創(chuàng)建過(guò)多體素（即漂浮物），最小化圖像重建損失。相反，為了在Plenoxel訓(xùn)練之前提供額外的幾何先驗(yàn)知識(shí)，用ScanNet中提供的反投影深度圖初始化體素網(wǎng)格，而不是從密集體素網(wǎng)格開(kāi)始。然而，由于所提供的ScanNet深度圖受到噪聲觀測(cè)的污染，結(jié)合CCA（connected component analysis）來(lái)過(guò)濾反投影點(diǎn)云中的分離出格點(diǎn)。這帶來(lái)穩(wěn)定和更精確的重建，并且不會(huì)過(guò)度生成漂浮物最小化渲染損失。產(chǎn)生的PeRFception-ScanNet數(shù)據(jù)集僅占用35GB的磁盤(pán)空間，而ScanNet的原始視頻流需要大約966GB的磁盤(pán)。這是一個(gè)顯著的壓縮率（96.4%），強(qiáng)調(diào)了其作為數(shù)據(jù)集表示的可訪(fǎng)問(wèn)性。下表3是生成數(shù)據(jù)集PeRFception的渲染質(zhì)量：
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工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論