其数据表中列出的Bourns®产品的特征和参数是基于实验室条件,并且有关产品适用于某些类型应用程序的陈述是基于Bourns对通用应用中典型要求的了解。用户应用程序中Bourns®产品的特性和参数可能因(i)Bourns®产品与用户应用程序中其他组件的组合而变化,或者(II)用户应用程序本身的环境。Bourns®产品的特性和参数在不同的应用中也可以并且确实有所不同,并且实际性能可能会随着时间而变化。用户应始终在其特定设备和应用程序中验证Bourns®产品的实际性能,并就其在其设备或应用中设计的额外测试保证金的数量做出独立的判断,以补偿实验室和现实世界中的差异。
其数据表中列出的Bourns®产品的特征和参数是基于实验室条件,并且有关产品适用于某些类型应用程序的陈述是基于Bourns对通用应用中典型要求的了解。用户应用程序中Bourns®产品的特性和参数可能因(i)Bourns®产品与用户应用程序中其他组件的组合而变化,或者(II)用户应用程序本身的环境。Bourns®产品的特性和参数在不同的应用中也可以并且确实有所不同,并且实际性能可能会随着时间而变化。用户应始终在其特定设备和应用程序中验证Bourns®产品的实际性能,并就其在其设备或应用中设计的额外测试保证金的数量做出独立的判断,以补偿实验室和现实世界中的差异。
Taoglas 提供全系列 BMS 变压器和共模扼流圈,适用于需要串行端口安全隔离和 EMI 噪声抑制的储能系统。这些变压器专为电压差较大且需要组件间隔离的电池系统而设计。Taoglas BMS 变压器产品组合旨在用于高能效的现代车辆,例如 EV、HEV 和 PHEV。所有 Taoglas 零件均符合汽车应用的 AEC-Q200 要求。如需了解有关产品系列的更多信息或寻求集成帮助,请联系您所在地区的 Taoglas 客户支持团队。
为了了解大脑功能和精神障碍,人脑通常被建模为感兴趣区域 (ROI) 及其连接的网络。最近,基于 Transformer 的模型已经针对不同类型的数据(包括图)进行了研究,结果显示可广泛提高性能。在这项工作中,我们研究了基于 Transformer 的大脑网络分析模型。在数据的独特属性的驱动下,我们将大脑网络建模为具有固定大小和顺序的节点的图,这使我们能够 (1) 使用连接配置文件作为节点特征来提供自然且低成本的位置信息,以及 (2) 学习 ROI 之间的成对连接强度,并在个体之间使用有效的注意力权重,从而对下游分析任务具有预测性。此外,我们提出了一种基于自监督软聚类和正交投影的正交聚类读取操作。该设计考虑了决定 ROI 组之间相似行为的底层功能模块,从而产生可区分的聚类感知节点嵌入和信息图嵌入。最后,我们在唯一一个公开可用的大型脑网络数据集 ABIDE 上重新标准化了评估流程,以便对不同的模型进行有意义的比较。实验结果表明,我们提出的 B RAIN N ETWORK T TRANSFORMER 在公开的 ABIDE 和我们受限的 ABCD 数据集上都有明显的改进。实现可在 https://github.com/Wayfear/BrainNetworkTransformer 上获得。
直接测量(电流和电压为0.2级)的高精度范围较大的电流输入允许将同一设备连接到1 a和5 a ct次级通过前USB连接您,您可以访问设备以访问设备以检索外部CID,加载外部CID,加载防火墙配置或更新设备固定设备固定协议,pt communcotions prody pts vers ints ints int concommance IRIG-B输入或PPS输入,PACFACTORY或显示用于监视和设置的Web服务器,无需其他软件网络安全功能:SFTP,HTTP,防火墙,审核日志,访问,RBAC,LDAP,会话管理...按IEC 61869-9(NCIT)和IEC 611850-9-2LE(NCIT)和SAME
