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| 產(chǎn)地類(lèi)別 | 進(jìn)口 | 電動(dòng)機(jī)功率 | 380kW |
|---|---|---|---|
| 讀出方式 | SSI | 工作原理 | 盲孔空心軸 |
| 外形尺寸 | 40*40mm | 外型尺寸 | 32*25mm |
| 應(yīng)用領(lǐng)域 | 醫(yī)療衛(wèi)生,農(nóng)業(yè),文體,石油,地礦 | 重量 | 1.26kg |
產(chǎn)品簡(jiǎn)介
詳細(xì)介紹
秉銘1030015SICK多重降噪自編碼器ATM60-PAH13X13
ATM60-PAH13X13交互式生成是深度學(xué)習(xí)音樂(lè)生成的重要研究?jī)?nèi)容，現(xiàn)有的交互式神經(jīng)音樂(lè)生成方法主要存在控制模式不靈活、數(shù)據(jù)標(biāo)注困難以及模型難以優(yōu)化等問(wèn)題。針對(duì)這些問(wèn)題，提出了一種基于變分自編碼器(VAE)的無(wú)監(jiān)督交互式旋律生成方法。通過(guò)為VAE引入顯式的旋律輪廓條件推理學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)生成旋律局部與全局特征的靈活控制。實(shí)驗(yàn)表明該方法易于優(yōu)化且具有良好的旋律局部與全局特征的控制能力。通過(guò)對(duì)大量生成樣本的分析，證明了模型從音樂(lè)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到了有用的音樂(lè)知識(shí)。 分別從簡(jiǎn)單句語(yǔ)料和復(fù)雜句語(yǔ)料中學(xué)習(xí)，獲取簡(jiǎn)單句的自編碼器和復(fù)雜句的自編碼器。然后，組合兩個(gè)自編碼器形成初始的文本簡(jiǎn)化模型和文本復(fù)雜化模型。后，利用回譯策略將無(wú)監(jiān)督文本簡(jiǎn)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換為監(jiān)督問(wèn)題，不斷迭代優(yōu)化文本簡(jiǎn)化模型。通過(guò)在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法在通用指標(biāo)BLEU和SARI上均優(yōu)于現(xiàn)有的無(wú)監(jiān)督模型，同時(shí)在詞匯級(jí)別和句法級(jí)別均有簡(jiǎn)化效果。 針對(duì)三維點(diǎn)云形狀修復(fù)補(bǔ)全中難以保持形狀精細(xì)結(jié)構(gòu)信息的問(wèn)題,借助于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)框架,本文提出了一種自動(dòng)修復(fù)補(bǔ)全三維點(diǎn)云形狀的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu).該網(wǎng)絡(luò)由生成器和判別器構(gòu)成.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生成器采用編碼器–結(jié)構(gòu),以缺失的三維點(diǎn)云形狀作為輸入,首先通過(guò)輸入變換和特征變換對(duì)齊輸入點(diǎn)云數(shù)據(jù)的采樣點(diǎn)位置與特征信息;然后借助權(quán)共享多層感知器對(duì)各采樣點(diǎn)提取局部形狀特征并利用大池化層與多層感知器編碼提取出采樣點(diǎn)的特征碼字;其次將采樣點(diǎn)特征碼字加上網(wǎng)格坐標(biāo)數(shù)據(jù),使用2個(gè)連續(xù)的三層感知器折疊操作將網(wǎng)格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成點(diǎn)云形狀的缺失補(bǔ)全數(shù)據(jù);后將缺失補(bǔ)全數(shù)據(jù)與點(diǎn)云輸入數(shù)據(jù)合并,得到完整的三維點(diǎn)云形狀.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的判別器則接收真實(shí)的完整點(diǎn)云形狀數(shù)據(jù)和生成器生成的完整點(diǎn)云形狀數(shù)據(jù),并利用與生成器相同的編碼器結(jié)構(gòu)判別出點(diǎn)云形狀數(shù)據(jù)的真假并反饋以不斷優(yōu)化生成器,終使生成器生成足以"以假亂真"的點(diǎn)云形狀數(shù)據(jù)樣本.實(shí)驗(yàn)表明,針對(duì)形狀缺失的稠密點(diǎn)云和稀疏點(diǎn)云數(shù)據(jù),本文方法在修復(fù)補(bǔ)全形狀缺失部分的同時(shí)能有效保持輸入點(diǎn)云形狀的精細(xì)結(jié)構(gòu)信息.
秉銘1030015SICK多重降噪自編碼器ATM60-PAH13X13
ATM60-PAH13X13針對(duì)基于反射式點(diǎn)光源進(jìn)行在軌輻射定標(biāo)過(guò)程中反射鏡法向標(biāo)校建模不夠完善的問(wèn)題,提出基于反射鏡與相機(jī)幾何模型的反射鏡法向標(biāo)校及矢量控制算法.通過(guò)解算模型求解相機(jī)與反射鏡間的幾何誤差,建立了太陽(yáng)圖像質(zhì)心坐標(biāo)與反射鏡法向之間的關(guān)系,可實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)自動(dòng)化標(biāo)校反射鏡法向,提高鏡法向標(biāo)校及系統(tǒng)指向精度.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用解算后的幾何模型反解不同時(shí)刻質(zhì)心坐標(biāo)進(jìn)行多點(diǎn)反射鏡法向標(biāo)校,相機(jī)觀測(cè)太陽(yáng)像素角分辨率標(biāo)準(zhǔn)誤差分別為:X軸方向0.021 65°、Y軸方向0.019 82°,綜合角分辨率誤差為0.029 36°,優(yōu)于太陽(yáng)觀測(cè)器對(duì)反射鏡法向標(biāo)校精度.實(shí)現(xiàn)了相機(jī)觀測(cè)太陽(yáng)取代人工借助太陽(yáng)觀測(cè)器觀測(cè)太陽(yáng)的自動(dòng)化鏡法向標(biāo)校,擴(kuò)展了標(biāo)校靈活度,系統(tǒng)綜合指向精度優(yōu)于0.1°,為固定實(shí)驗(yàn)場(chǎng)聯(lián)網(wǎng)自動(dòng)化集中控制不同能級(jí)梯度的點(diǎn)光源陣列在軌輻射定標(biāo)和調(diào)制傳遞函數(shù)檢測(cè)奠定基礎(chǔ).
1030026 ATM60-CAH13X13
1030028 ARS60-H4M00720
1030029 ARS60-H4R32768
1030030 ATM90-ATA12X12
1030031 ATM90-ATK12X12
1030032 ATM90-ATL12X12
1030033 ATM90-ATM12X12
1030034 ATM90-AUA12X12
1030035 ATM90-AUK12X12
1030036 ATM90-AUL12X12
1030037 ATM90-AUM12X12
1030038 ATM90-AXA12X12
1030039 ATM90-AXK12X12
1030040 ATM90-AXL12X12
1030041 ATM90-AXM12X12
1030042 ATM90-PTF13X13
1030043 ATM90-PUF13X13
1030044 ATM90-PXF13X13
1030045 ATM90-PTG13X13
1030046 ATM90-PUG13X13
1030047 ATM90-PXG13X13
1030048 KHK53-AXR00038
1030049 KHK53-AXS00038
1030050 KHK53-AXT00038
1030051 KHK53-AXU00038
1030052 KHK53-AXB00038
1030055 KHT53-XXX00038
1030056 KHU53-XXX00038
1030057 KHM53-XXX00038
1030058 KHK53-AXR00107
1030059 KHK53-AXS00107
1030060 KHK53-AXT00107