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流量、液位、温度和压力传感器
为了支持客户的传感解决方案，FCI 提供全面的工程和技术支持，以满足飞机制造商的最高标准。文档、飞行测试资格、制造、使用特定管道或管线模拟车辆条件和安装均属于任何 FCI 项目的范围。FCI 还运营着一个世界一流的流量校准实验室，在 19 个不同的流量台上进行校准，使用可追溯到 NIST（美国国家标准与技术研究所）和 ISO/IEC 17025（测试实验室质量体系国际标准）的设备，并满足 ANSI/NCSL Z540 要求。FCI 不断投资于工程工具和开发系统，为您带来最有效的测量产品解决方案，同时最大限度地减少您的投资。通过应用计算机设计、建模和分析，FCI 能够大幅缩短开发时间、提供更完善的诊断并消除过多的原型设计，从而为您生产出更好的产品并节省大量成本。
524288 8 位可编程只读存储器 (Rev. F)
电源电压范围，V CC （参见注 1）−0.6 V 至 7 V。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。电源电压范围，V PP （参见注 1）-0.6 V 至 14 V。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。输入电压范围（见注 1），除 A9 外的所有输入 -0.6 V 至 V CC + 1 V。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。A9 -0.6V 至 13V。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。输出电压范围，相对于 V SS （见注 1） -0.6 V 至 V CC + 1 V 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。自然通风工作温度范围（'27C040-_ _JL 和 '27PC040-_ _FML）0 °C 至 70 °C。。。。。。。。。。。。。。自然通风工作温度范围（’27C040-_ _JE 和’27PC040 _ _ FME）− 40 °C 至 85 °C。。..........存储温度范围，T stg −65 ° C 至 125 ° C ............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。............‡ 超出“绝对最大额定值”所列的应力可能会对设备造成永久性损坏。这些只是应力额定值，并不暗示设备在这些或“建议工作条件”所列以外的任何其他条件下能够正常运行。长时间暴露于绝对最大额定条件可能会影响设备的可靠性。注 1：所有电压值均相对于 GND。
FM25Q16A 16M 位串行闪存
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建立信息学，技术与科学（位）
摘要 - 图像分割是数字图像识别的分析过程之一，在该过程中，此过程将数字图像分为基于均匀像素的几个唯一区域。均匀分组图像的过程基于几种颜色，纹理和形状特征。数字图像处理中的颜色非常重要，因为颜色具有许多人类可以轻松理解的信息。颜色具有各种特征，结合了颜色强度和灰色（灰度）和二进制（黑白）值。但是，颜色特征提取过程具有许多弱点。如果所使用的对象的尺寸和范围很小，则需要将颜色特征的使用与提取相结合，并且可以最大化分割过程。本研究在提取过程中使用颜色和纹理特征。它使用水中的细菌对象（微生物），图像质量和往往难以识别的物体。将颜色空间特征提取过程与Gabor滤波器结合使用，以使分割过程产生高质量的精度。好。本研究中使用的Gabor滤波器与L*A*B空间向量相结合，以提高分割过程中的精度。结果表明，纹理特征的使用通过测试1.2的群集值而导致精度提高17.5％。
FM25Q128A 128M 位串行闪存
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课程讲义（位F464：机器学习）
本课程是机器学习的本科课程。ml是人工智能的子场。它可以帮助工程师构建自动化系统，从经验中学习。它可以帮助机器做出数据驱动的决策。例如，用于导航的Google地图使用路线网络，实时流量特征，旅行时间等。使用ML算法预测适合您的路径。ml是一个弱学科领域，根源在计算机科学和数学上。ml方法，最好使用概率和统计工具来理解其行为。通过整合数学原则，您将学会有效地应对机器学习挑战，并发展与专业数据科学家相似的深刻理解。根据最新的估计，每天创建3.28亿TB的数据。随着数据越来越多的数据，对数据分析的自动化方法的需求继续增长。本课程的目标是开发可以自动检测数据模式的方法，然后使用未覆盖的模式来预测未来感兴趣的结果。本课程将涵盖许多ML和Gen AI模型和算法，包括线性回归，多层神经网络，支持向量机，贝叶斯网络，Gaussian Mixture模型，聚类算法，生成的对抗性对抗（GANS），RNNS，RNNS和RENFORSSICTION学习技术。课程目标如下：实践经验，使您可以选择最佳模型并掌握对他们成功至关重要的基本实现细节。实用会话（编码任务）将涉及使用现实世界数据，从而通过各种ML技术提高您在调试和完善模型方面的熟练程度。
临床上很重要的毛皮配位 -
抽象目的：使用脑部计算机界面（BCI）控制的神经假体来证明自然主义运动控制速度，协调的掌握和从训练到新物体的延长。设计：与前臂功能电刺激（FES）集成的心脏内BCI的I期试验。报告的数据跨越了植入后的第137天至1478年。设置：三级护理门诊康复中心。参与者：一名27岁的C5级A类（在美国脊柱损伤协会损伤量表上）创伤性脊髓损伤干预措施：在其左侧（主要）运动皮层中植入阵列后，接受了BCI-FES训练的参与者，以控制动态，辅助的，具有辅助的固定的固定的固定固定的固定固定剂，Wrist，Wrist和手动运动。主要结果措施：对ARM运动能力的标准化测试（对强度，敏感性和预性评估评估评估[GRASSP]，行动研究ARM测试[ARAT]，GRASP和释放测试[GRT]，Box and Block测试），Grip肌度测试和功能活性测量的功能[CUE-TIPLIPE-STROTIA QUIFIA]，QUADIA QUADIA QUADIA QUADIA QUADIA，有或没有BCI-FES的脊髓独立测量自我报告[SCIM-SR]）。结果：随着BCI-FES的分数，分数从基线上提高了：握力（2.9 kg）； Arat杯子，气缸，球，酒吧和块； grt罐，分叉，钉，重量和胶带；草p强度和预性（从瓶中倒出的盖子，转移钉子）；以及提示曲手和手工技能。QIF-SFAND SICIM-SR饮食，美容和厕所活动有望改善BCI-FES的家庭使用。Pincer抓地力和移动性不受影响。BCI-FES抓地力技能使参与者能够玩改编的“战舰”游戏并操纵家庭对象。结论：使用BCI-FES，参与者执行了熟练和协调的抓手，并在上肢功能的测试中取得了显着的临床收益。练习从培训对象到家庭用品和休闲活动的练习。Palmar，横向和
计算机架构 位、字节和字
内存（RAM、ROM、PROM）计算机程序和数据以编码的二进制数字（位）的形式存储在内存中。主内存有两种基本类型：随机存取内存 (RAM) 和只读内存 (ROM)。CPU 可以“随机”添加或删除 RAM 中的数据。因此，RAM 通常比 ROM 更快。程序的数据部分在执行期间必须驻留在 RAM 中。由于 RAM 速度的提高，大多数程序的指令部分也在 RAM 中。这与只读内存 (ROM) 不同，只读内存永久存储数据，无法通过 CPU 的“随机”写入进行更改。ROM 即使在断电后也能保留存储的数据，因此被称为非易失性内存。此外，CPU 在其芯片内包含一个小型 RAM 缓存存储区域，用于存储常用数据。CPU 将始终访问其内部缓存内存，然后再从主内存或辅助（外部存储）内存中检索其他数据。
64 位近似乘法器的实现...
第一作者 Ragini Singh 是电子和通信工程师，目前正在印度博帕尔 (MP) RGPV 攻读微电子和 VLSI 设计硕士学位。第二作者 Sandip Nemade 教授拥有 VLSI 设计学位，目前担任印度博帕尔 (MP) 技术学院电子和通信系助理教授。