• GN&C 系统架构、要求和规范 • GN&C 故障管理/容错/自主性 • GN&C 验证和确认工具和技术 • GN&C 地面试验台/测试设施 • 飞行器飞行动力学和任务设计工具技术 • 系统识别 • GN&C 系统的端到端建模和仿真 • 飞行/操控品质 • 机载和地面地形和物体模拟、测绘和建模软件
• 符合 EN 300 220-3 和 EN 301 489-3(仅限 10mW 版本) • 标准频率 151.300MHz • 其他频率从 120MHz 到 180MHz • 可单独用作 BiM1T 发射器和 BiM1R 接收器 • TX1H 是 TX1 引脚排列的 BiM1T • 标准模块的数据速率高达 10kbps • 可用范围超过 10km • 完全屏蔽 • 功能丰富的接口(RSSI、模拟和数字基带 • 低功耗要求 BiM1 是一种半双工无线电收发器模块,用于远距离双向数据传输应用,范围可达 10km。该模块在英国免许可频率 173.225/173.250MHz 下运行,射频输出为 10mW,澳大利亚频率为 151.300MHz,射频输出为 100mW 23 x 33mm 和 10mm 的低剖面,加上 3.8V 时 <80mA(100mW)的低功耗要求,可实现便捷的 PCB 安装。BiM1 也可用作单独的 BiM1T 发射器和 BiM1R 接收器,可分别用作 TX1 发射器和 RX1 接收器的双列直插式等效物。应用
数据集中的每个图像的卷积。然后,他们使用LVQ算法进行图像分类和疾病检测。在他们的研究中,他们得出的结论是,使用CNN的LVQ算法有效地对番茄叶疾病的类型进行了分类。Halil Durmus等。 al。 [5]在他们的研究中,试图在硬件Nvidia Jetson TX1上的两个体系结构的帮助下进行疾病检测。 在他们的研究中,他们得出的结论是,Alexnet不适合在移动设备上进行疾病检测,因为Alexnet开发的模型非常笨重,大小为227.6 mbyte,而在Squeezenet架构上开发的模型非常小,大小为2.9Mbyte,大小为2.9mbyte,并且在推断时间的范围也有很大改善。 因此,Squeezenet是Nvidia Jetson TX1等移动设备的最佳架构。 U. Atila等。 al。 [6]试图将最新的深神经净结构与有效网络深度学习结构进行比较,以检测Google云环境中的植物叶子疾病的检测。 他们发现准确性有效网络体系结构比其他CNN体系结构更好,精度为99.97%。 有效网络的精度也比其他CNN体系结构更好。Halil Durmus等。al。[5]在他们的研究中,试图在硬件Nvidia Jetson TX1上的两个体系结构的帮助下进行疾病检测。在他们的研究中,他们得出的结论是,Alexnet不适合在移动设备上进行疾病检测,因为Alexnet开发的模型非常笨重,大小为227.6 mbyte,而在Squeezenet架构上开发的模型非常小,大小为2.9Mbyte,大小为2.9mbyte,并且在推断时间的范围也有很大改善。因此,Squeezenet是Nvidia Jetson TX1等移动设备的最佳架构。U. Atila等。 al。 [6]试图将最新的深神经净结构与有效网络深度学习结构进行比较,以检测Google云环境中的植物叶子疾病的检测。 他们发现准确性有效网络体系结构比其他CNN体系结构更好,精度为99.97%。 有效网络的精度也比其他CNN体系结构更好。U. Atila等。al。[6]试图将最新的深神经净结构与有效网络深度学习结构进行比较,以检测Google云环境中的植物叶子疾病的检测。他们发现准确性有效网络体系结构比其他CNN体系结构更好,精度为99.97%。有效网络的精度也比其他CNN体系结构更好。
Space Wire 框图包含以下内容: • 2 x LVDS 链路:用于与 Space Wire 网络进行通信 • 三个主连接,用于 Space Wire 外设与芯片其余部分(处理器、内存和外设)之间的通信 – Rx1 用于接收 Space Wire 帧 – Tx1 用于传输 Space Wire 帧 – 远程内存访问协议 (RMAP) 用于接收 RMAP 命令。如果满足配置条件,它会自动接受命令并发送回复(如果请求) • 内部路由器将 Space Wire 数据包从源(SpaceWire 链路、RMAP 和发射器)重定向到目标(SpaceWire 链路、RMAP 和接收器) • TCH 块支持 Space Wire 时间码帧
