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图形卷积神经网络辅助遗传算法PDN DETAP优化
摘要 - 本文提出了一种结合加固学习（RL）和PDN DETAP优化的遗传算法（GA）的混合算法。训练有素的RL代理使用图形卷积神经网络作为策略网络，并预测给定PDN阻抗和目标阻抗的DETAP解决方案，该解决方案是将其作为初始种群的播种。训练有素的RL代理在脱皮端口的数量方面可扩展。主要目标是节省计算时间并找到接近全球的最小值或全球最小值。通过转移学习来实现算法对不同DETAP库的概括，最终减少了RL代理的训练时间。 所提出的算法发现，与遗传算法相比，满足目标阻抗的脱酸溶液是两倍。通过转移学习来实现算法对不同DETAP库的概括，最终减少了RL代理的训练时间。所提出的算法发现，与遗传算法相比，满足目标阻抗的脱酸溶液是两倍。
PDN 第二部分和第二部分 BBS PDN 手册 2024-2025
您可以自行发起和探索在我们提供的框架之内和之外实现理解的不同方法，并制定自己的年度学习计划。我们希望您阅读讲座材料以外的内容，包括讲师建议的阅读材料。我们希望您找出您特别感兴趣的领域，然后进一步阅读，与同学和课程贡献者讨论，并参加系里和其他地方的相关研究研讨会。我们还希望您找出问题领域，并通过向课程贡献者和/或您的系顾问寻求建议以及阅读适当的背景材料来采取措施解决任何困难。
将 EEGNet 与 SPDNet 相结合，实现端到端……
摘要 — 想象语音是一种心理任务，个人在内部模拟提示的发音而无需实际发声。最近，由于其作为脑机接口 (BCI) 范例的简单性和直观性，它引起了广泛关注。因此，从脑信号中解码想象语音成为一项关键挑战，需要使用文献中记录的各种信号处理和机器学习技术来解决。最常用的神经成像方法是脑电图 (EEG)，因为它具有非侵入性、低成本和高时间分辨率。最近从 EEG 信号中解读想象语音的尝试部署了卷积神经网络 (CNN) 架构，例如浅层卷积网络、深度卷积网络和 EEGNet，而其他尝试使用交叉协方差 (CCV) 矩阵作为信号表示的替代形式。我们的新架构将 EEGNet 与 CCV 矩阵相结合，使用 SPDNet 架构中提出的双线性变换从后者中提取判别特征。我们的方法在两个公开可用的数据集上得到了验证，并且表现出与最先进的性能相当的性能，同时大大超越了两个数据集上的 EEGNet 性能。
tpdnet：用于嵌入式机器学习处理器组的微小学生检测神经网络Ethos-u55
摘要。增强现实和虚拟现实（AR/VR）系统包含几个不同的传感器，包括用于手势认可的图像传感器，头姿势跟踪和瞳孔/眼睛跟踪。所有这些传感器的数据必须由主机处理器实时处理。对于未来的AR/VR系统，需要新的传感技术来满足功耗和性能的需求。当前的学生进行分辨率约300x300像素及以上的图像进行。因此，深神经网络（DNN）需要主机平台，这些平台能够通过此类输入分辨率计算DNN来实时处理它们。在这项工作中，将瞳孔检测的图像分辨率优化为100x100像素的分辨率。引入了一个微小的学生检测神经网络，可以使用ARM Cortex-M55和嵌入式机器学习（ML）Proces-sor Arm Ethos-U55处理，其性能为每秒189帧（FPS），并且检测率很高。这允许减少图像传感器和主机之间的通信功耗，以获取未来的AR/VR设备。
电子压力调节器 EPDN4 EPDN4-MP EPDN8-MP系列
本文所述产品和/或系统或相关项目的故障或不当选择或不当使用可能导致死亡、人身伤害和财产损失。本文件以及派克汉尼汾公司、其子公司和授权经销商提供的其他信息为具有技术专长的用户提供产品和/或系统选项以供进一步研究。分析应用程序的所有方面并查看当前产品目录中有关产品或系统的信息非常重要。由于这些产品或系统的操作条件和应用多种多样，用户应通过自己的分析和测试，自行负责最终选择产品和系统，并确保满足应用程序的所有性能、安全和警告要求。派克汉尼汾公司及其子公司可随时更改本文所述产品，包括但不限于产品功能、规格、设计、可用性和定价，恕不另行通知。
电子压力调节器 EPDN4 ... - Parker Hannifin
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