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電子發(fā)燒友網(wǎng)>RF/無線>RFID語義事件模型是怎樣的

RFID語義事件模型是怎樣的

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2012-12-13 21:37:21

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基于RFID 技術(shù)的軍事物流信息系統(tǒng)構(gòu)建研究

技術(shù)在中外軍事物流領(lǐng)域的應(yīng)用狀況,通過比較研究,建立了基于RFID 技術(shù)的軍事物流信息系統(tǒng)框架模型,然后通過模型的可行性分析,為當(dāng)前RFID 技術(shù)的改進(jìn)方向提出了新的軍事需求。最后對(duì)該模型的戰(zhàn)略應(yīng)用及經(jīng)濟(jì)價(jià)值做了積極展望。關(guān)鍵詞: 軍事物流; 射頻識(shí)別; 軍需保障 [/hide]
2009-10-19 14:38:30

基于FPGA的RFID閱讀器該怎樣去設(shè)計(jì)?

基于FPGA的RFID閱讀器總體結(jié)構(gòu)是怎樣組成的?怎樣去設(shè)計(jì)RFID閱讀器的硬件部分?怎樣去設(shè)計(jì)RFID閱讀器的軟件部分?
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基于OWL屬性特征的語義檢索研究

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2010-04-24 09:48:19

如何選擇合適的RFID標(biāo)簽?

我們常常碰到客戶咨詢?nèi)绾尾拍苓x到合適的RFID標(biāo)簽,怎樣才能獲得最佳的讀寫性能,Xerafy與市場(chǎng)上同類產(chǎn)品有什么區(qū)別,以及RFID標(biāo)簽安裝方式和RFID標(biāo)簽如何在金屬環(huán)境性能更穩(wěn)定等問題。我們挑選了5個(gè)最常見問題進(jìn)行解答。
2019-08-05 06:12:10

怎么設(shè)計(jì)超高頻RFID標(biāo)簽?

COMSOL Multiphysics 5.1 版本引入了新的超高頻RFID 標(biāo)簽教程模型。RFID 標(biāo)簽使您可以通過使用電磁場(chǎng)來識(shí)別并監(jiān)控?zé)o生物和生物。超高頻RFID 標(biāo)簽的應(yīng)用范圍大于其他類型的RFID 標(biāo)簽,常用于動(dòng)物識(shí)別。我們可以通過分析電場(chǎng)與遠(yuǎn)場(chǎng)輻射模式來評(píng)估該標(biāo)簽的性能。
2019-08-26 07:55:30

求助:關(guān)于語義網(wǎng)本體構(gòu)建,懇請(qǐng)大神幫忙

我最近在做基于語義網(wǎng)的礦震系統(tǒng)分析,在對(duì)礦震信息進(jìn)行XML語義描述后,不知道怎么在protege建立本體詞匯,如何表示各種信息之間的關(guān)系呢?跪求幫助
2016-04-26 16:19:25

目標(biāo)檢測(cè)和圖像語義分割領(lǐng)域性能評(píng)價(jià)指標(biāo)

目標(biāo)檢測(cè)和圖像語義分割領(lǐng)域的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
2020-05-13 09:57:44

請(qǐng)問怎樣去設(shè)計(jì)RFID的中間件?

無線射頻識(shí)別(RFID)技術(shù)是什么?怎樣去設(shè)計(jì)RFID的中間件?RFID中間件的功能及實(shí)現(xiàn)原理是什么?
2021-05-18 06:11:05

請(qǐng)問怎樣去設(shè)計(jì)一個(gè)基于模型的IoT平臺(tái)

怎樣去設(shè)計(jì)一個(gè)基于模型的IoT平臺(tái)?基于模型設(shè)計(jì)的IoT平臺(tái)有哪些功能?
2021-09-23 08:46:38

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怎樣去設(shè)計(jì)基于相位式測(cè)距的UHF RFID定位系統(tǒng)?介紹一種用于超高頻RFID定位的相位式測(cè)距方法
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請(qǐng)問怎樣去設(shè)計(jì)一種UHF頻段RFID標(biāo)簽天線?

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2021-05-28 06:21:32

請(qǐng)問怎樣去設(shè)計(jì)一種有源RFID標(biāo)簽?

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2021-05-27 06:39:55

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基于CAN協(xié)議P2P網(wǎng)絡(luò)的語義web服務(wù)模型

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基于語義的文本語義分析

文本情感傾向性研究是人工智能的分支學(xué)科,涉及了計(jì)算語言學(xué),數(shù)據(jù)挖掘,自然語言處理等多個(gè)學(xué)科。基于語義的情感傾向研究和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感傾向研究是情感傾向性分析的兩個(gè)方向。本文采用了基于語義的方法
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2018-01-09 15:14:300

基于形式概念分析的圖像場(chǎng)景語義標(biāo)注模型

為生成有效表示圖像場(chǎng)景語義的視覺詞典,提高場(chǎng)景語義標(biāo)注性能,提出一種基于形式概念分析( FCA)的圖像場(chǎng)景語義標(biāo)注模型。該方法首先將訓(xùn)練圖像集與其初始的視覺詞典抽象為形式背景,采用信息熵標(biāo)識(shí)了各視覺
2018-01-12 15:49:511

基于關(guān)鍵跡和ASP的CSP模型檢測(cè)

模型檢測(cè)是通信順序進(jìn)程(communicatmg sequential processes,簡(jiǎn)稱CSP)形式化驗(yàn)證的重要手段.當(dāng)前,CSP模型檢測(cè)方法基于操作語義,需將進(jìn)程轉(zhuǎn)化為遷移系統(tǒng),進(jìn)而
2018-01-23 16:03:531

Web實(shí)體語義信息搜索平臺(tái)

Web上實(shí)體信息過于分散且缺乏語義,傳統(tǒng)基于關(guān)鍵詞匹配的搜索引擎往往因缺少上下文等語義信息,無法搜索到精確的結(jié)果。為了對(duì)Web數(shù)據(jù)進(jìn)行精確查找,使用信息網(wǎng)模型(INM)對(duì)Web數(shù)據(jù)進(jìn)行語義表示和建模
2018-02-09 16:04:240

基于樹形模型的輕量級(jí)RFID組證明協(xié)議OTLP和FLTP

射頻識(shí)別RFID組證明協(xié)議作為RFID應(yīng)用的實(shí)例化,對(duì)安全性與輕量性的要求較高。根據(jù)驗(yàn)證者在協(xié)議中的參與方式不同,分別提出了驗(yàn)證者在線和離線情況下的基于樹形模型的輕量級(jí)RFID組證明協(xié)議OTLP
2018-03-05 13:35:264

如何使用知識(shí)圖譜對(duì)圖像語義進(jìn)行分析技術(shù)及應(yīng)用研究

模型對(duì)圖像的機(jī)構(gòu)化語義信息進(jìn)行描述和抽取,在此基礎(chǔ)上研究了基于知識(shí)圖譜的圖像語義知識(shí)融合和加工技術(shù),構(gòu)建后的多層次圖像語義模型具備管理實(shí)體關(guān)系三元組的能力、支持圖譜的自動(dòng)構(gòu)建與多模式查詢。最后基于該思路分析
2018-11-21 17:05:4017

RFID標(biāo)簽是怎樣工作的

RFID技術(shù)原理上看,RFID標(biāo)簽性能的關(guān)鍵在于RFID標(biāo)簽天線的特點(diǎn)和性能。
2019-12-13 11:29:503964

RFID讀頭原理是怎樣

RFID讀頭通過天線與RFID電子標(biāo)簽進(jìn)行無線通信,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)簽識(shí)別碼和內(nèi)存數(shù)據(jù)的讀出或?qū)懭氩僮鳌?/div>
2019-12-17 15:50:151152

基于ESB的RFID中間件是怎樣

RFID 數(shù)據(jù)采集組件的主要功能包括:RFID 設(shè)備管理、RFID 數(shù)據(jù)采集和處理、EPC 代碼寫入RFID 電子標(biāo)簽等。
2019-12-24 15:10:481042

RFID怎樣設(shè)計(jì)出處理復(fù)雜的事件

硬件實(shí)現(xiàn)可以采用自主開發(fā)硬件,也可采用已有IC及電子器件構(gòu)成硬件電路。設(shè)計(jì)的電路要建立系統(tǒng)模型,開發(fā)要符合中國無線頻譜規(guī)范和RFID通信協(xié)議要求。
2020-01-02 16:33:01385

RFID讀頭是怎樣的原理

RFID讀頭通過天線與RFID電子標(biāo)簽進(jìn)行無線通信,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)簽識(shí)別碼和內(nèi)存數(shù)據(jù)的讀出或?qū)懭氩僮鳌?/div>
2020-03-04 16:21:441670

供應(yīng)鏈環(huán)境中RFID語義事件有哪一些

RFID在供應(yīng)鏈環(huán)境的應(yīng)用越來越廣泛,設(shè)計(jì)支持有效追溯的RFID事件模型顯得尤為迫切。
2020-04-10 09:48:59544

用圖卷積網(wǎng)絡(luò)解決語義分割問題

為了避免上述問題,來自中科院自動(dòng)化所、北京中醫(yī)藥大學(xué)的研究者們提出一個(gè)執(zhí)行圖像語義分割任務(wù)的圖模型 Graph-FCN,該模型由全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)進(jìn)行初始化。
2020-05-13 15:21:446734

結(jié)合雙目圖像的深度信息跨層次特征的語義分割模型

為改善單目圖像語義分割網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像深度變化區(qū)域的分割效果,提出一種結(jié)合雙目圖像的深度信息和跨層次特征進(jìn)行互補(bǔ)應(yīng)用的語義分割模型。在不改變已有單目孿生網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的前提下,利用該模型分別提取雙目左、右輸入
2021-03-19 14:35:2420

基于語音、字形和語義的層次注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

結(jié)合英文幽默語言學(xué)特征,提出基于語音、字形和語義的層次注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型( PFSHAN)進(jìn)行幽默識(shí)別。在特征提取階段,將幽默文本表示為音素、字符以及攜帶歧義性等級(jí)信息的語義形式,分別采用卷積
2021-03-26 15:38:1514

意圖和語義槽填充聯(lián)合識(shí)別模型設(shè)計(jì)方案

口語理解包含兩個(gè)子任務(wù)——意圖識(shí)別和語義槽填充,現(xiàn)有的聯(lián)合建模方法雖然實(shí)現(xiàn)了模型參數(shù)的共享,并將意圖識(shí)別的結(jié)果作用于語義槽填充,但是對(duì)于語義槽填充任務(wù)沒有考慮到標(biāo)簽前后的依賴關(guān)系采用雙向長(zhǎng)短
2021-04-12 10:36:228

一種融合語義模型的二分網(wǎng)絡(luò)推薦算法

當(dāng)前基于二分網(wǎng)絡(luò)的推薦算法未考慮推薦對(duì)象之間的語義關(guān)系,因此文中提出一種融合語義模型的二分網(wǎng)絡(luò)推薦算法。該算法利用作者主題模型將推薦對(duì)象的語乂信息降維至二維向量空間;然后計(jì)算推薦對(duì)象之間的語乂相似
2021-04-28 13:53:064

基于業(yè)務(wù)目標(biāo)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景的語義一致性驗(yàn)證方法

多層次多視圖模型是在不確定需求環(huán)境下進(jìn)行業(yè)務(wù)建模的主要方法,不同層次或不同視圖模型之間的語義一致性直接影響業(yè)務(wù)建模的完整性。鑒于此,設(shè)計(jì)一種業(yè)務(wù)目標(biāo)模型與業(yè)務(wù)場(chǎng)景模型語義一致性驗(yàn)證方法分別以范疇
2021-05-19 14:20:529

基于SEGNET模型的圖像語義分割方法

使用原始 SEGNET模型對(duì)圖像進(jìn)行語義分割時(shí),未對(duì)圖像中相鄰像素點(diǎn)間的關(guān)系進(jìn)行考慮,導(dǎo)致同一目標(biāo)中像素點(diǎn)類別預(yù)測(cè)結(jié)果不一致。通過在 SEGNET結(jié)構(gòu)中加入一條自上而下的通道,使得 SEGNET包含
2021-05-27 14:54:5415

基于詞嵌入與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本匹配模型

為增強(qiáng)文本匹配模型的文本語義捕捉能力并提高語義匹配準(zhǔn)確度,提出一種基于詞嵌人與依存關(guān)系的文本匹配模型。構(gòu)建融合詞語義和詞間依存關(guān)系的語義表示,通過余弦均值卷積和K-Maκ池化操作獲得描述兩段文本
2021-06-09 16:28:5514

基于大數(shù)據(jù)和語義識(shí)別模型的地震救援平臺(tái)

基于大數(shù)據(jù)和語義識(shí)別模型的地震救援平臺(tái)
2021-07-05 15:24:167

基于RoBERTa的語義理解模型的構(gòu)建

美團(tuán)技術(shù)團(tuán)隊(duì) 近日,美團(tuán)搜索與NLP部NLP中心語義理解團(tuán)隊(duì)的小樣本學(xué)習(xí)模型FSL++在中文小樣本語言理解權(quán)威評(píng)測(cè)基準(zhǔn)FewCLUE榜單登頂,在自然語言推理(OCNLI)單任務(wù)中取得第一,并在極少數(shù)
2022-07-08 14:38:392845

C++中的移動(dòng)語義介紹

移動(dòng)語義是從C++11開始引入的一項(xiàng)全新功能。本文將為您撥開云霧,讓您對(duì)移動(dòng)語義有個(gè)全面而深入的理解,希望本文對(duì)你理解移動(dòng)語義提供一點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)和指導(dǎo)。
2022-09-02 09:03:341502

基于VLP模型語義對(duì)齊機(jī)制

在本文中,我們利用圖像描述模型提出一個(gè)新穎的探針方法。通過這個(gè)方法,我們從文本角度分析了VLP模型語義對(duì)齊機(jī)制。我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的VLP模型在對(duì)齊方面有明顯的缺陷。
2022-10-28 11:09:34728

大型語言模型能否捕捉到它們所處理和生成的文本中的語義信息

? 大型語言模型能否捕捉到它們所處理和生成的文本中的語義信息?這一問題在計(jì)算機(jī)科學(xué)和自然語言處理領(lǐng)域一直存在爭(zhēng)議。然而,MIT的一項(xiàng)新研究表明,僅基于文本形式訓(xùn)練、用于預(yù)測(cè)下一個(gè)token的語言模型
2023-05-25 11:34:11433

每日一課 | 智慧燈桿視覺技術(shù)之語義分割

3.2.4語義分割圖3-7所示為機(jī)器視覺語義分割示例。計(jì)算機(jī)視覺的核心是分割,它將整個(gè)圖像分成一個(gè)個(gè)像素組,然后對(duì)其進(jìn)行標(biāo)記和分類。語義分割試圖在語義上理解圖像中每個(gè)像素的角色(例如,識(shí)別它是道路
2022-03-07 09:35:42279

RFID讀寫器的種類和應(yīng)用

RFID讀寫器可分為固定式讀寫器和手持讀寫器,各種各樣的讀寫器擴(kuò)大了RFID的應(yīng)用范圍。如何選擇RFID讀寫器設(shè)備?怎樣進(jìn)行挑選更適合的RFID讀寫器呢?
2022-01-04 20:59:531015

基于語義域資源的多址技術(shù)

我們從語義角度,以基于模型的人工智能方法,從信源中提取高維語義域特征,并針對(duì)信源和信道特征聯(lián)合構(gòu)建模型信息空間。
2023-07-17 15:02:53301

深度學(xué)習(xí)圖像語義分割指標(biāo)介紹

深度學(xué)習(xí)在圖像語義分割上已經(jīng)取得了重大進(jìn)展與明顯的效果,產(chǎn)生了很多專注于圖像語義分割的模型與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集,這些基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集提供了一套統(tǒng)一的批判模型的標(biāo)準(zhǔn),多數(shù)時(shí)候我們?cè)u(píng)價(jià)一個(gè)模型的性能會(huì)從執(zhí)行時(shí)間、內(nèi)存使用率、算法精度等方面進(jìn)行考慮。
2023-10-09 15:26:12120

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