3C額定電壓范圍 | 36V及以下 | 電動機(jī)功率 | 380kW |
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工作電壓 | 36V | 過載電流 | 18A |
壽命次 | 1500000 | 外形尺寸 | 25*30mm |
應(yīng)用領(lǐng)域 | 地礦,建材,交通,司法,制藥 | 重量 | 2kg |
產(chǎn)品簡介
詳細(xì)介紹
巴魯夫現(xiàn)貨庫存接近開關(guān)秉銘上海BES 516-324-G-E5-C-S49解決編碼效率和碼率靈活問題,以便更易于硬件實(shí)現(xiàn),提出了一種交叉型準(zhǔn)循環(huán)低密度奇偶校驗(yàn)碼構(gòu)造及其打孔算法。首先采用交叉對角線矩陣來構(gòu)建校驗(yàn)矩陣,以便實(shí)現(xiàn)線性時間編碼,減少編碼的復(fù)雜度。其次,通過匹配交叉對角線結(jié)構(gòu)的方式進(jìn)行打孔,得到任意變化的碼率以及比特均勻分布效果。后,結(jié)合硬件平臺仿真進(jìn)行了QC-LDPC編碼器FPGA實(shí)現(xiàn)。性能仿真結(jié)果表明,基于交叉對角線結(jié)構(gòu)的QC-LDPC編碼器有效提高了編碼的實(shí)時性、降低實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度。為了緩解圖像視覺特征與情感語義特征之間存在的鴻溝,減弱圖像中情感無關(guān)區(qū)域?qū)η楦蟹诸惖挠绊?,提出了一種結(jié)合視覺語義聯(lián)合嵌入和注意力模型的情感分類算法。首先利用自編碼器學(xué)習(xí)圖像的視覺特征和情感屬性的語義特征的聯(lián)合嵌入特征,縮小低層次的視覺特征與高層次的語義特征之間的差距;然后提取圖像的一組顯著區(qū)域特征,引入注意力模型建立顯著區(qū)域與聯(lián)合嵌入特征的關(guān)聯(lián),確定與情感相關(guān)的顯著區(qū)域;后基于這些顯著區(qū)域特征構(gòu)建情感分類器,實(shí)現(xiàn)圖像的情感分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法有效地改進(jìn)了現(xiàn)有的圖像情感分類方法,顯著提高了對測試樣本的情感分類精度。針對大部分基于機(jī)器學(xué)習(xí)的故障診斷雖有監(jiān)督學(xué)習(xí)方式,但是機(jī)械設(shè)備振動信號價(jià)值密度低,標(biāo)簽標(biāo)注成本大,且對于復(fù)合故障信號無法準(zhǔn)確標(biāo)注其狀態(tài)的問題,提出了一種基于參數(shù)稀疏自編碼器的故障診斷方法,該方法能夠分析信號組成成分從而達(dá)到旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷的目的。為了使編碼結(jié)果更高效地表示數(shù)據(jù),在自編碼器的基礎(chǔ)上融入稀疏概念并對解碼參數(shù)施加范數(shù)懲罰。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的稀疏自編碼器能夠分解信號成分有效地診斷旋轉(zhuǎn)機(jī)械健康狀態(tài)。
的雷達(dá)輻射源個體識別是掌握戰(zhàn)爭主動權(quán)的關(guān)鍵所在。針對雷達(dá)輻射源個體識別中特征提取困難和低信噪比下識別率低的問題,該文從圖像角度出發(fā)提出了一種基于變分自編碼器的雷達(dá)輻射源個體識別算法。該算法基于信號時頻分析,利用變分自編碼器提取時頻圖像的深層特征,并采用核主成分分析(KPCA)獲取特征中的主成分,后將特征送入支持向量機(jī)進(jìn)行分類識別 。仿真結(jié)果表明,文中所提算法在識別效率和抗噪聲性能等方面均優(yōu)于其他傳統(tǒng)算法。當(dāng)信噪比(SNR)為0dB時針對六個輻射源進(jìn)行識別,可獲得93%以上的識別率。該算法特征提取簡單、系統(tǒng)實(shí)時性高,具有較高的工程應(yīng)用價(jià)值。 、
巴魯夫現(xiàn)貨庫存接近開關(guān)秉銘上海BES 516-324-G-E5-C-S49云是一種非常重要的三維表達(dá)方式,在計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。在真實(shí)的應(yīng)用場景中,由于遮擋和采樣不均勻等情況,傳感器采集到的目標(biāo)物體的點(diǎn)云形狀往往是不完整的。為了實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云的特征提取和目標(biāo)點(diǎn)云的生成,本文提出一種基于多分支生成結(jié)構(gòu)的點(diǎn)云形狀補(bǔ)全網(wǎng)絡(luò),采用“編碼器-的框架。編碼器負(fù)責(zé)從輸入中提取局部特征和全局特征,而中的多分支生成結(jié)構(gòu)負(fù)責(zé)將提取到的特征轉(zhuǎn)換成點(diǎn)云,終得到完整的目標(biāo)物體的點(diǎn)云形狀。在ShapeNet和KITTI數(shù)據(jù)集以及不同殘缺比例、不同幾何形狀物體的殘缺點(diǎn)云的情況下進(jìn)行測試實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法可以很好地補(bǔ)充缺失對象點(diǎn)云的形狀,得到完整、直觀、真實(shí)的點(diǎn)云模型。
BES 516-324-G-EO-C-02
BES 516-324-G-EO-C-PU-02
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BES 516-324-G-EO-C-PU-05
BES 516-324-G-EO-C-S4-01
BES 516-324-G-EO-C-S49-01
BES 516-324-G-S49-C
BES 516-324-G-SA58-S49-C
BES 516-324-G-SA66-S49-C
BES 516-324-S49-C
BES 516-324-SA-26-SP03
BES 516-324-SA17-05
BES 516-324-SA26-02
BES 516-324-SA26-03
BES 516-324-SA26-05
BES 516-324-SA26-10
BES 516-324-SA33
BES 516-324-SA40-E4-C-S49-02
BES 516-324-SA41-E4-C-S49-02
BES 516-324-SA44-C-02
BES 516-324-SA44-C-03
BES 516-324-SA44-C-PU-03
BES 516-324-SA44-C-S4-01,5
BES 516-324-SA44-C-S49-00,2
BES 516-324-SA44-C-S49-00,3
BES 516-324-SA45-E4-C-PU-03
BES 516-324-SA45-E4-C-S49-00,2-IL
BES 516-324-SA46-S49-C
BES 516-324-SA47-E5-C-S75
BES 516-324-SA53-S49
BES 516-324-SA54-E4-C-PU-01
BES 516-324-SA55-03
BES 516-324-SA56-E5-C-S49
BES 516-324-SA57-E5-D-S49
BES 516-324-SA59-D-PU-03
BES 516-324-SA60-E4-C-PU-01
BES 516-324-SA61-E4-C-PU-03
BES 516-324-SA62-E4-C-PU-03
BES 516-324-SA63-EO-C-PU-02
BES 516-324-SA64-EO-C-PU-03
BES 516-324-SA67-S49
BES 516-324-SA68-00,5
BES 516-324-SA8-02
BES 516-324-SA8-05
BES 516-324-SA8-10
BES 516-324-SA96-G-E4-C-S4-00.3
BES 516-324-SA96-G-E5-C-S49
BES 516-325-AO-C-PU-05
BES 516-325-E3-N-03
BES 516-325-E3-N-PU-05
BES 516-325-E4-C-02
BES 516-325-E4-C-03