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教授位值概念：注意事项...
• 以十进制单位显示 17。有多少组十进制？还剩下多少个 1？• 排列 10 个十进制单位，并显示相当于一根杆。• 排列一根十进制杆，并显示相当于 10 个单位。• 用十进制块表示 45。有多少组十进制？还剩下多少个 1？• 用手表示 45。闪现四捆 10（“10、20、30、40”）。为每个 1 举起一根手指（“41、42、43、44、45”）。
流量、液位、温度和压力传感器
FCI 航空航天传感器可测量、警告和报警飞机流量、液位、温度和压力。FCI 传感器结构紧凑、重量轻，支持飞机设计目标，以减少空间并尽量减轻重量，从而提高能源效率。传感器可以是简单的元件，用于与系统电子设备集成以提供激励、线性化和诊断，也可以是完整的集成传感器 + 电子设备，位于紧凑的独立单元中，或者传感器和电子设备通过互连电缆远程安装和连接。传感器可以配备机械过程连接和电子连接，以满足您的安装要求。无论您的应用是 COTS、改进的 COTS 还是定制工程产品，FCI 航空航天都有符合您规格的传感器解决方案。
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。