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![[AC30] : HA503711U001_04 : 支持 Parker AC30 系列变速驱动器框架 D-J 的硬件手册](/simg/e\e2d94002a62546cef5f067b2b6d79e00a730839a.webp)
[AC30] : HA503711U001_04 : 支持 Parker AC30 系列变速驱动器框架 D-J 的硬件手册
环境详细信息 ................................................................................................ F-1 安全详细信息 ................................................................................................ F-2 模拟输入/输出 .............................................................................................. F-2 参考输出 ................................................................................................ F-3 数字输入 ................................................................................................ F-3 数字输出 ................................................................................................ F-3 用户 24V 电源输出 ................................................................................ F-4 辅助 24V 输入（仅限 AC30V 和 AC30P） ............................................. F-4 继电器输出（仅限 AC30V） ............................................................................. F-4 系统辅助 24V 输入（仅限 AC30D 和 AC30A） ............................................. F-5 系统板数字输入（仅限 AC30D 和 AC30A） ............................................. F-5 系统板数字输出（仅限 AC30A） ............................................................. F-6 脉冲编码器电源输出（仅限 AC30D） ............................................. F-6 正弦/余弦编码器电源输出（仅限 AC30A）................................ F-6 脉冲编码器输入（仅限 AC30D）.............................................................. F-7 正弦/余弦编码器输入（仅限 AC30A）........
巨型语言模型的机器人AI技术趋势
API Application Programming Interface BC Behavior Cloning BERT Bidirectional Encoder Representations from Transformers CaP Code - as - policies GPT Generative Pre - trained Transformer LLM Large Language Model LMM Large Multimodal Model LMP Language Model generated Programs PaLI Pathways Language and Images PaLM Pathways Language Model RL Reinforcement Learning RT Robotics Transformer ViT Vision Transformer VLA Vision - Language - Action VLM Visual Language Model VQA Visual问题回答
Moseley DSP6000A 数字演播室发射机链接手册
6-1 编码器状态引脚说明 6-2 编码器状态输出有效性 6-3 解码器状态引脚说明 6-4 解码器状态输出有效性 6-5 电源部分 6-6 主音频部分 6-7 辅助音频部分 6-8 外部同步部分 6-9 通道编码器部分 6- 10 时序和模式控制 6-11 主编码器部分 6-12 辅助编码器部分 6-13 主/辅助/数据多路复用器 6-14 异步数据 6-15 编码器显示 6-16 电源部分 6-17 主音频部分 6- 18 辅助音频部分 6-19 AGC 部分 6-20 时钟恢复部分 6-21 时序和模式控制部分 6-22 通道解码器部分 6-23 主解码器部分 6-24 辅助解码器部分 6-25 主/辅助/数据多路复用器 6-26 异步数据 6-27 备件 6-28 解码器显示板 6-29 推荐测试设备 A-1 DSP6000A 阈值与传输速率 A-2 频谱效率模式
从非参数方法到深神经网络
图2：NNME的神经网络结构。输入为w和y，输出是估计的回归函数f✓（x）。左绿色块是一个编码器，它由几个具有Relu激活函数的完全连接的层组成，最后一层具有线性函数；编码器的输出是提案分布的参数。右绿色块是一个解码器，它的网络结构与编码器相同；输入是x的随机样本，输出是f✓（x）的估计值。顶部的绿色块是另一个解码器，它由标准化流量的几个耦合层组成；输入是x的随机样品，输出是估计的x的先前密度。
基于以上为中心的视觉模型，基于便携式实时智能助手
图4。Egovideo-VL模型的概述。 eGovideo-VL是一种旨在实时自我中心的理解和援助的多模式视觉语言模型。 该模型包含五个关键组件：（1）遵循Egovideo [58]的设计模态编码器，并包括一个视频编码器和用于多模式特征提取的文本编码器； （2）存储模块，该模块存储历史上下文以实现时间基础，摘要和个性化互动； （3）大型语言模型（LLM），该模型执行多模式推理和响应生成； （4）生成模块，该模块综合了视觉动作预测，以指导用户完成任务； （5）检索模块，该模块检索第三人称专家演示以补充以自我为中心的理解。Egovideo-VL模型的概述。eGovideo-VL是一种旨在实时自我中心的理解和援助的多模式视觉语言模型。该模型包含五个关键组件：（1）遵循Egovideo [58]的设计模态编码器，并包括一个视频编码器和用于多模式特征提取的文本编码器； （2）存储模块，该模块存储历史上下文以实现时间基础，摘要和个性化互动； （3）大型语言模型（LLM），该模型执行多模式推理和响应生成； （4）生成模块，该模块综合了视觉动作预测，以指导用户完成任务； （5）检索模块，该模块检索第三人称专家演示以补充以自我为中心的理解。
基于优化的U-NET的2D图像的单眼深度估计
从2D图像中估算深度在各种应用中至关重要，例如对象识别，场景重建和导航至关重要。它在增强现实，图像重新关注和细分方面具有显着优势。在本文中，我们根据传输学习编码器和高级解码器结构提出了一个优化的U-NET网络，以估算单个2D图像的深度。编码器– decoder架构是从Resnet152v2构建的，作为编码器和改进的基于U-NET的解码器，以实现准确的深度预测。引入的RESNET152V2网络已在广泛的Imagenet数据集上进行了预估计，该数据集具有为大规模图像分类提取丰富且可推广的特征的权重。该提出的编码器可以具有先验知识来减少训练时间并改善对象位置识别。在解码器中设计的提议的复合上采样块（CUB）应用了2倍和4倍双线性插值，结合了一速式转置卷积，以扩展从编码器获得的低分辨率特征图，从而使网络恢复了更详细的细节。跳过连接用于增强解码器的表示能力。每个向上采样块的输出与相应的池化层串联。来自不同量表的特征融合有助于捕获本地和全球上下文信息，从而有助于更准确的深度预测。此方法利用RGB图像和深度图作为NYU DEPTH DATASET V2的训练输入。实验结果表明，基于转移学习的编码器，再加上我们提出的解码器和数据增强技术，可以使复杂的RGB图像转换为准确的深度图。系统根据深度数据范围为0.4至10 m，准确地对不同的深度范围进行了分类。通过使用渐变色尺度将不同的深度映射到相应的颜色，可以在2D图像上执行精确的深度分类。
基于重量分解的渐进学习在广义上很少的镜头分割
摘要：通用的很少的语义分割（GFSS）目标在学习一组基本类别的分割后，使用一些带注释的示例将新颖对象类别进行分割。典型的GFSS培训涉及两个阶段 - 基类学习，然后是新颖的课程和学习。尽管现有方法表现出了希望，但在新颖的班级数量显着时，它们通常会挣扎。大多数当前方法都冻结了编码器主链以保持基类精度；但是，冻结编码器骨架可以严重阻碍新班级中新型信息的同化。为了应对这一挑战，我们建议在GFSS中使用增量学习策略来学习编码器骨干和新型类原型。受到低级适应技术（LORA）最近成功的启发，我们通过新颖的重量分解方法向GFSS编码器主链引入了Increthorth学习。我们新提出的等级自适应权重合并策略对在编码器主链各个层中吸收的新颖性不同。在我们的工作中，我们还将增量学习策略介绍给新型类别的类原型学习。我们在Pascal-5 I和Coco-20 I数据库上进行了广泛的实验，展示了增量学习的有效性，尤其是当新颖的类人数超过基础类别时。使用我们提出的基于权重分解的增量学习（WFIL）方法，以概括性的语义分段建立了一组新的最先进的精度值。
UltraView NVR 80 - utcfssecurityproductspages.eu
UltraView NVR 80 IP 视频存储服务器是 UltraView 企业视频平台 (EVP) 的最新一代存储服务器增强功能，可提供前所未有的视频存储容量。该设备兼容支持完整 IP 摄像机架构的 IP 网络视频解决方案以及由模拟和 IP 摄像机混合组成的混合系统。该服务器采用先进的串行连接 SCSI (SAS) 存储技术和非常适合企业安全挑战的开放框架，通过与其他 VisioWave 视频录像机/编码器/存储单元共享的 UltraView 视频操作系统 (VOS) 无缝集成。支持多种系统架构，包括 UltraView Encoder 10、Recorder 40 和 Recorder 60 的扩展或集中存储以及 IP 摄像机的主存储。
DEPITCM：一种检测抑郁症的视听方法
方法：在本文中，我们提出了基于抑郁症检测模型的视觉和音频（DEPITCM）的多任务表示学习。该模型包括三个主要模块：数据预处理模块，Inpection-Permotal-Channel-Channel-Channel主体组件分析模块（ITCM Encoder）和多级学习模块。为了有效地从音频和视频数据中提取丰富的特征表示，ITCM编码器采用了分阶段的特征提取策略，从全球过渡到本地特征。这种方法可以捕获全局特征，同时在详细信息中强调时间，频道和空间信息的融合。此外，受到多任务学习策略的启发，本文通过合并次要任务（回归任务）来提高整体绩效，从而增强了抑郁症分类的主要任务。