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標(biāo)簽 > 檢測器
檢測器指能檢測色譜柱流出組分及其量的變化的器件。檢測器通常分為積分型和微分型兩類。對檢測器的要求是:靈敏度高,線性范圍寬,重現(xiàn)性好,穩(wěn)定性好,響應(yīng)速度快,對不同物質(zhì)的響應(yīng)有規(guī)律性及可預(yù)測性。
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開發(fā)一個完整的眼動追蹤應(yīng)用-Python版
dlib提供一個方法可將人臉圖片數(shù)據(jù)映射到128維度的空間向量,如果兩張圖片來源于同一個人,那么兩個圖片所映射的空間向量距離就很近,否則就會很遠(yuǎn)。因此,...
2023-04-13 標(biāo)簽:傳感器檢測器機器學(xué)習(xí) 2429 0
為系統(tǒng)安全選擇電壓檢測器、監(jiān)控器和復(fù)位IC
盡管電壓檢測器和監(jiān)控器/復(fù)位IC具有相同的功能,但它們用于不同類型的系統(tǒng)中。電壓檢測器監(jiān)測電壓(如電池電壓),并向用戶指示電壓低。電壓檢測器通常不具有延...
設(shè)計具有Sub-1 GHz的無線運動檢測器系統(tǒng)
基于無線運動檢測器的系統(tǒng)更容易安裝和擴展,因為其消除了通過穿墻布線的麻煩。一些典型的感測方法包括被動紅外(PIR)、超聲波發(fā)射器和微波發(fā)射器。無線運動檢...
今年4月,yolo-pose也掛在了arvix,在論文中,通過調(diào)研發(fā)現(xiàn) HeatMap 的方式普遍使用L1 Loss。然而,L1損失并不一定適合獲得最佳...
可以使用線圈追蹤技術(shù)來確定一個小磁粒在線圈內(nèi)的位置。這種技術(shù)稱為磁感應(yīng)定位或磁場定位。
Point-NN: 即插即用,無需訓(xùn)練的非參數(shù)點云分析網(wǎng)絡(luò)!
從PointNet++起,包括最遠(yuǎn)點采樣(FPS)、k近鄰(k-NN)和池化操作在內(nèi),所有可學(xué)習(xí)模塊背后的非參數(shù)框架幾乎保持相同。很少有研究去探索它們的...
光纖通信系統(tǒng)的工作原理: 在發(fā)送端首先要把傳送的信息(如錄音)轉(zhuǎn)變成電信號,然后調(diào)制到激光器發(fā)出的激光束上,使光的強度雖電信號的幅度(頻率)變化而...
2023-03-03 標(biāo)簽:檢測器激光器光纖通信系統(tǒng) 2834 0
純python實現(xiàn)(一)Harris corner
首先使用Harris Corner特征檢測器和sift描述符檢測圖像中的特征,并在其他圖像中找到最佳匹配特征; 然后使用RANSAC 對齊照片(確定它們...
本應(yīng)用筆記討論了影響鎖相環(huán)(PLL)死區(qū)和抖動性能的鑒頻鑒相器特性。在采用電荷泵環(huán)路濾波器設(shè)計的PLL中,提供最短持續(xù)時間的鑒相器輸出脈沖幾乎消除了PL...
據(jù)麥姆斯咨詢報道,近期,日本筑波大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種基于液滴的可調(diào)諧激光器,其可以通過噴墨打印方式實現(xiàn),并且顏色(波長)會根據(jù)液滴形狀而發(fā)生變化。因...
溫度傳感器熱電阻是中低溫區(qū)最常用的一種溫度檢測器。 它的主要特點是測量精度高,性能穩(wěn)定。 其中鉑熱是阻的測量精確度是最高的,它不僅廣泛應(yīng)用于...
對檢測器的Neck部件進(jìn)行了翻新:引入BiC(Bi-directional Concatenation)提供更精確的定位信息;將SPPF簡化為SimCS...
2023-01-30 標(biāo)簽:檢測器 1350 0
實現(xiàn)盡可能長的電池壽命是便攜式儀器在此應(yīng)用中最重要的目標(biāo),因此將功耗降至最低至關(guān)重要。在典型的低功耗系統(tǒng)中,測量電路上電進(jìn)行測量,然后關(guān)斷很長時間。然而...
工業(yè)和科學(xué)應(yīng)用中的一個重要功能是檢測安全聯(lián)鎖、自動定序器等中直流電壓的存在(或不存在)。為了檢測是否存在大的雙極性直流電平,當(dāng)檢波器的輸入位于零伏左右的...
ADS感知計算:系統(tǒng)計算復(fù)雜度挑戰(zhàn)
為了能夠深入解讀Tesla上述的這些設(shè)計理念,本文從ADAS感知算法演進(jìn)和工程化需求的角度,首先來重點介紹Tesla于2021年底發(fā)布的用來改進(jìn)原有Hy...
2023-01-13 標(biāo)簽:檢測器ADAS技術(shù)FSD 2518 0
在低紋理區(qū)域,傳統(tǒng)的基于特征點的SfM/SLAM/三維重建算法很容易失敗。因此很多算法會嘗試去提取線特征來提高點特征的魯棒性,典型操作就是LSD。
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