Kollmorgen伺服电动机现在可以使用我们的第四代SFD-M智能反馈设备。与Kollmorgen早期的SFD型号相比，该编码器提供的定位精度不超过四倍，并使用能量收获技术来跟踪绝对的多转弯定位，即使系统被关闭，该编码器也无需提供额外的费用。
THOMSON ADDS ENCODER OPTION TO STEPPER MOTOR LINEAR ACTUATOR ONLINE SELECTION TOOL
新选项简化了工程师和机器制造商的设计和采购流程，使他们更容易权衡将位置数据纳入设计的选择。
Multimodal Autoregressive Pre-Training of Large Vision Encoders
*平等贡献者大型多模态模型中的主导范式是将大型语言解码器与视觉编码器配对。虽然众所周知如何为多模态任务预训练和调整语言解码器，但不太清楚应该如何预训练视觉编码器。事实上的标准是使用判别目标（例如对比损失）预训练视觉编码器。这会导致预训练和生成自回归下游任务之间的不匹配。同时，继语言领域取得成功之后，自回归图像模型已被证明……
Novotechnik - 44-Turn Magnetic Encoders
MC1- 28000 系列提供推入式联轴器或标记轴。冲击和振动耐受性分别为 50 g 和 20 g。外壳芯直径为 30 毫米。
Zero-Shot Localization with CLIP-Style Encoders
我们如何才能看到视觉编码器所看到的内容？Stephan Widua 在 Unsplash 上的照片想想您最喜欢的预训练视觉编码器。我假设您选择了 CNN（卷积神经网络）或 ViT（视觉变换器）的某种变体。编码器是将图像映射到 d 维向量空间的函数。在此过程中，图像被转换为特征图序列：作者提供的图片。特征图 (w × h × k) 可以被认为是收集的 k 维补丁嵌入的 2D 数组，或者等效地，具有 k 个通道 f₁, … fₖ 的粗略图像 (w × h)。CNN 和 ViT 都以各自的方式将输入图像转换为特征图序列。当图像穿过其层时，我们如何才能看到视觉编码器所看到的内容？零样本定位方法旨在
Autoencoders: An Ultimate Guide for Data Scientists
架构、Python 实现和未来展望的初学者指南继续阅读 Towards Data Science »
EAGLE: Exploring the Design Space for Multimodal Large Language Models with a Mixture of Encoders
准确解释复杂视觉信息的能力是多模态大型语言模型 (MLLM) 的关键重点。最近的研究表明，增强的视觉感知可显著减少幻觉并提高分辨率敏感任务（例如光学字符识别和文档分析）的性能。最近的几个 MLLM 通过利用视觉编码器的混合来实现这一点。尽管 […]EAGLE：探索使用混合编码器的多模态大型语言模型的设计空间首先出现在 Unite.AI 上。
Introduction to Autoencoders and Common Issues and Challenges
为什么重要：自动编码器是一种人工神经深度网络，它使用无监督机器学习来有效地编码和压缩数据。
JAX vs Tensorflow vs Pytorch: Building a Variational Autoencoder (VAE)
在从头开始开发和训练变分自动编码器时，对 JAX、Tensorflow 和 Pytorch 进行并排比较
The theory behind Latent Variable Models: formulating a Variational Autoencoder
解释生成学习和潜在变量模型背后的数学原理以及变分自动编码器 (VAE) 的制定方式（包括代码）
Deepfakes: Face synthesis with GANs and Autoencoders
深入了解 Deepfakes：使用 StyleGAN 进行人脸合成、使用 XceptionNet 进行人脸交换以及使用 StarGAN 进行面部属性和表情操纵
Predicting Fraud with Autoencoders and Keras
在本文中，我们将训练一个自动编码器来检测信用卡欺诈。我们还将演示如何使用 CloudML 在云中训练 Keras 模型。我们模型的基础将是 Kaggle 信用卡欺诈检测数据集。
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 6 Issue 9, September 2025
1）对诊断性微观成像的方式，挑战，分类学和未来的宫颈异常检测和未来方向的全面调查：Anindita Mohanta，Sourav Dey Roy，Niharika Niharika Nath Nath，Abhijit Datta，Mrinal Kanti Bhowmikpages，Mrinal Kanti Bhowmikpages：2354-2354 -2354 -2354 -2354 -2354将分析模型整合到深层神经网络中：数据融合透视图：Erfaan Rezvanfar，Jing Wang，Jing Wang，Clarence W. de Silvapages：2384-23943）实现
Electromate Introduces maxon HEJ 70 High-Efficiency Joint for Mobile Robotics
HEJ 70 48 50执行器将扭矩密度的电动机，行星变速箱，14位绝对编码器和Ethercat Control Electronics组合成一个密封的IP67级额定包装。它的峰值扭矩为±50 nm，最大关节速度为28 rad/s，效率在12 nm和26 rad/s时高达74％。
