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| 產(chǎn)地類別 | 進(jìn)口 | 電動(dòng)機(jī)功率 | 36kW |
|---|---|---|---|
| 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(shí)頻掩蔽估計(jì)DES60E-TEEM03600
DES60E-TEEM03600發(fā)展應(yīng)用和移動(dòng)終端的進(jìn)步,可變二維碼已經(jīng)成為商品信息儲(chǔ)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(fèi)者對(duì)個(gè)性化追求逐年增強(qiáng),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(yàn)豐富的駕駛員能夠通過正確地推斷周圍車輛的未來運(yùn)動(dòng)進(jìn)行及時(shí)的車道變換,，這對(duì)于實(shí)現(xiàn)安全高效的自動(dòng)駕駛至關(guān)重要，然而目前的*自動(dòng)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(jī)制和編-結(jié)構(gòu)的交織區(qū)車輛強(qiáng)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(shí)間和避免碰撞減速度DRAC）兩種風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，將變道車輛及其周圍車輛視為一個(gè)整體狀態(tài)單元,，同時(shí)補(bǔ)全狀態(tài)單元內(nèi)部不同車輛在橫向和縱向上的時(shí)空狀態(tài)特征,，從而更有效地刻畫車輛間的動(dòng)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(yùn)動(dòng)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(shí)刻下位置變化的關(guān)鍵信息,，再現(xiàn)了真實(shí)交通場景下車輛的變道行為,。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，基于注意力機(jī)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(shí)域的變道軌跡擬合上有顯著的*性，為輔助和自動(dòng)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(shí)頻掩蔽估計(jì)DES60E-TEEM03600
DES60E-TEEM03600自動(dòng)識(shí)別可有效提高財(cái)務(wù)工作效率,。為避免低分辨率的發(fā)票圖像影響自動(dòng)識(shí)別的準(zhǔn)確性，提出了一種用于對(duì)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò),，設(shè)計(jì)了輔助編碼器，引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)生成更加真實(shí)的超分辨率圖像,?；趯?shí)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(duì)比實(shí)驗(yàn),，并通過峰值信噪比（PSNR）和結(jié)構(gòu)相似性（SSIM）評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行模型評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于ESRGAN超分辨率處理的圖像在視覺效果和評(píng)價(jià)指標(biāo)上均具有良好的效果,。
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