专门为猫与狗数据集和与铁路相关的数据集。目标是解决公共和专业领域中复杂背景和多角度摄影所带来的挑战。剪辑 - 取回剪辑模型的图像编码器作为其核心体系结构,提取图像特征,并构建一个相似性矩阵,以与不同图像之间的相似性分数。基于排序的结果,它显示最相关的图像。为了验证剪辑 - 恢复的鲁棒性和稳定性,我们进行了比较研究和干扰抗性实验。实验结果显示出显着的进度改进,表明了出色的图像检索效果。具体来说,剪辑回程有效地处理复杂的背景和构成不同数据集的变化,从而提供准确有效的检索服务。
虽然使用寿命可以像沃勒图一样简单地描述,但是弯曲疲劳的微观损伤效应是由材料不同阶段发生的不同机制组成的?整个生命周期。在光的开始处发生了一种机制,即洒水。在第三阶段,载荷的变化将引起位错运动,最终导致裂纹的形成。这开始了疲劳寿命的第二阶段,即裂纹扩展。此时,成核裂纹将随着每个加载循环而增长,直到应力强度变得如此之大以至于出现残余桥。裂纹扩展阶段可分为两个不同的子阶段:“阶段 I”中裂纹在最大剪应力平面上扩展,“阶段 II”中裂纹在垂直于拉应力方向的平面上扩展。 “阶段 I” 阶段适用于几种晶粒尺寸的顺序(见图 3)。
图 5.6(b) 继电器处 b -c 故障时 So 和 Sr 的幅值平方。70 图 5.7(a) 继电器处 c -a 故障时 Sbc 和 Sab 之间的角度差。71 图 5.7(b) 继电器处 c -a 故障时 So 和 Sr 的幅值平方。71 图 5.8(a) 继电器后方 a -b 故障时 Sbc 和 Sab 之间的角度差。72 图 5.8(b) 继电器后方 a -b 故障时 So 和 Sr 的幅值平方。72 图 5.9(a) 继电器后方 b -c 故障时 Sbc 和 Sab 之间的角度差。73 图 5.9(b) 继电器后方 b -c 故障的 So 和 Sr 幅值平方。73 图 5.10(a) 继电器后方 c -a 故障的 Sbc 和 Sab 之间的角度差。74 图 5.10(b) 继电器后方 c -a 故障的 So 和 Sr 幅值平方。74 图 5.11(a) 距离继电器 50 km 的 a -b -c 故障的 Vxy 和 Vzy 之间的角度差。76 图 5.11(b) 距离继电器 50 km 的 a -b -c 故障的 So 和 Sr 幅值平方。76 图 5.12(a) 距离中继器 100 km 的 -b -c 故障的 Vxy 和 Vzy 之间的角度差。77 图 5.12(b) 距离中继器 100 km 的 -b -c 故障的 So 和 Sr 的幅值平方。77 图 5.13(a) 距离中继器 190 km 的 -b -c 故障的 Vxy 和 Vzy 之间的角度差。78 图 5.13(b) 距离中继器 190 km 的 -b -C 故障的 So 和 Sr 的幅值平方。78 图 5.14(a) 距离中继器 50 km 的 -g 故障的 S1 和 S2 之间的角度差。80 图 5.14(b) 距离中继器 50 公里的 -g 故障的 So 和 Sr 的震级平方。8180 图 5.15(a) 距离中继器 100 公里的 b -g 故障的 S1 和 S2 之间的角度差。81 图 5.15(b) 距离中继器 100 公里的 b -g 故障的 So 和 Sr 的幅度平方。
a. 第一幅图,即图 T-1,应为标题页,其中包含“萨福克郡公共工程部”,其下紧接着显示部门,其下为项目描述,其下为建筑编号和位置。图索引应位于右上角。应包括萨福克郡轮廓图和郡建筑师/总工程师和委员批准框。 b. 第二幅图,即图 GN-1,应包含一般说明、现场地图和地块平面图。 c. 第三幅图,应包含以下代码审查表: i. 对于新建筑的建设,图纸应为最近开发的 CR-1 至 CR-4。这些图纸参考“建筑规范”。 ii. 对于现有建筑的拟建工程,图纸应为最近开发的 CR-1。此图纸参考“现有建筑规范”。 2. 对于任何和所有 DPW 签约顾问项目 -
摘要 电荷泵 (CP) 在现代锁相环 (PLL) 实现中被广泛使用。CP 电流失配是 PLL 输出信号中静态相位偏移和参考杂散的主要来源。本文提出了一种在宽输出电压范围内具有小电流失配特性的新型 CP。专门设计的双补偿电路使用单位增益反馈运算放大器和电流镜来降低输出电压接近电源电压 (V DD ) 或地 (GND) 时的电流失配。并且使用附加反馈晶体管来降低沟道长度调制效应的影响。后版图仿真结果表明,采用 40 nm CMOS 工艺的所提出的 CP 的输出电流为 115 μA。此外,在 0.04 至 1.07 V 的输出电压范围内,电流失配小于 0.97 μA 或 0.84%,覆盖了 1.1 V 电源的 93.6% 以上。因此,所提出的 CP 最大化了动态范围,并降低了 CP-PLL 的相位偏移和参考杂散。关键词:电荷泵、电流不匹配、动态范围、锁相环分类:集成电路(存储器、逻辑、模拟、射频、传感器)
图 1 : AI 带来 OA 功能的重构 ......................................................................................... 3 图 2 :微软发布 Copilot .................................................................................................. 3 图 3 :百度“如流” ........................................................................................................ 3 图 4 : Copilot 根据要求起草邮件 .................................................................................... 4 图 5 : Copilot 提炼邮件内容 ........................................................................................... 4 图 6 : Copilot 对会议内容进行总结并支持提问 .............................................................. 5 图 7 : Copilot 支持会议内容的实时总结和提问 .............................................................. 5 图 8 : Copilot 对客户关注的领域进行扫描 ..................................................................... 5 图 9 : Copilot 根据销售资料提供竞品分析建议 .............................................................. 5 图 10 : Copilot 整理各类资料协作对工作内容进行梳理 ................................................. 6 图 11 : Copilot 为接下来的会议准备相关资料 ................................................................ 6 图 12 :泛微智能办公平台框架图 .................................................................................... 7 图 13 :泛微智能办公平台前端技术 ................................................................................ 7 图 14 :泛微小 e 助手查询业绩 ....................................................................................... 7 图 15 :泛微小 e 助手智能填单 ....................................................................................... 7 图 16 :小致语音助手技术框架 ........................................................................................ 8 图 17 :小致语音助手使用示例 ........................................................................................ 8
新的疲劳寿命预测框架可在统计和频谱相似的不规则变幅载荷下为缺口梁模型提供更好的寿命预测。它通过修改应力-振幅历史的概率密度函数,使累积损伤规则能够解释载荷序列效应,方法是 (1) 基于雨流计数算法识别过载;(2) 分析表征过载延迟效应;(3) 使用过载振幅率表征校正损伤规则。将根据实验获取和合成生成的载荷时间历史估计的疲劳寿命与根据定性再现物理实验中疲劳寿命的模拟生成的疲劳寿命进行比较。预测精度的显著提高优于 Palmgren-Miner 规则和基于功率谱的寿命估计。对现场加速度数据的演示应用证实了其可用于在役结构健康监测和损伤预测。该框架不需要预先了解所施加的负载,并且可以应用于具有已知结构和缺陷特性的其他工程结构。
图表目录内容采用12号字体,Times New Roman,1.25倍行距,第一章第一幅图的编号为“图1.1”,编号与标题内容间隔2个字符。
3D对应关系,即一对3D点,是计算机视觉中的一个有趣概念。配备兼容性边缘时,一组3D相互作用形成对应图。此图是几个最新的3D点云注册方法中的关键集合,例如,基于最大集团(MAC)的一个。但是,其特性尚未得到很好的理解。因此,我们提出了第一项研究,该研究将图形信号处理引入了对应图图的域。我们在对应图上利用了广义度信号,并追求保留此信号的高频组件的采样策略。为了解决确定性抽样中耗时的奇异价值分解,我们采取了随机近似采样策略。因此,我们方法的核心是对应图的随机光谱采样。作为应用程序,我们构建了一种称为FastMAC的完整的3D注册算法,该算法达到了实时速度,而导致性能几乎没有下降。通过广泛的实验,我们验证了FastMac是否适用于室内和室外基准。例如,FastMac可以在保持高recistra-