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World File Search System模拟输入
高级研究和研究系
模块3：IOT设备简介：RPI硬件详细信息：PIN插图，GPIO内部电路，替代功能引脚电路，RPI的详细硬件规格。Arduino Uno硬件详细信息：Atmega 328p，数字I/O引脚，PWM数字I/O引脚，模拟输入引脚，DC，当前输入引脚，SRAM，SRAM，EEPROM。带有ESP8266开发套件的节点MCU固件：ESP 8266带有TCP/IP协议的WiFi模块，ESP8266的Auduino IDE。与ESP8266接口。Raspberry Pi Setup and Administration: OS LOADING, Post boot configuration, SSH Configuration, Serial Console on Rpi, Wiring Pi,I2c,SPI setup, DHCP server and DHCP client configuration, Wi- Fi Configuration, IP Configuration, Port Forwarding On RPi
可编程量子计算机的凸优化
量子计算的一个基本模型是可编程量子门阵列。这是一种量子处理器，由程序状态提供信息，该程序状态会在输入状态上引发相应的量子操作。虽然可编程，但已知该模型的任何有限维设计都是非通用的，这意味着处理器无法完美模拟输入上的任意量子通道。表征模拟的接近程度并找到最佳程序状态在过去 20 年里一直是悬而未决的问题。在这里，我们通过展示寻找最佳程序状态是一个凸优化问题来回答这些问题，该问题可以通过机器学习中常用的半有限规划和基于梯度的方法来解决。我们将这个一般结果应用于不同类型的处理器，从基于量子隐形传态的浅层设计到依赖于基于端口的隐形传态和参数量子电路的更深层方案。
数字无线电及其在 HF（2-30 MHz）频段的应用
图 5-16 由于 ADC 孔径不确定性（抖动）导致的采样幅度误差 ............................................................................................................................. 102 图 5-17 预测的 AD6644 SNR 与各种模拟输入频率的时钟抖动 ............................................................................................................. 103 图 5-18 典型的高质量本振 SSB 相位噪声规格 ............................................................................................................................. 105 图 5-19 由于 DNL 导致的 ADC 量化误差 [Brannon 之后，111] ............................................................................. 106 图 5-20 高性能 AD6644 14 位多级 ADC 的架构 [模拟，107] ............................................................................................. 106 图 5-21 应用宽带抖动来改善 ADC SFDR ............................................................................................. 107 图 5-22 添加抖动信号后 AD6644 杂散性能的改善[模拟，107] ................................................................................ 108 图 5-23 由于 HF 拥塞而预测的平均可用抖动功率（下限） ................................................................................................ 109 图 5-24 数字下变频器 ........................................................................................ 110 图 5-25 NCO 作为复杂（正交）直接数字合成器 ............................................................. 112 图 5-26 实用抽取 CIC 滤波器 - 积分器，抽取
iMeter 6 高级电能质量监测仪
iMeter 6 是 CET 最新推出的产品，用于对公用事业、数据中心、高科技制造设施和重工业的进线和关键馈线进行先进的电能质量监控。iMeter 6 采用行业标准 DIN 外形尺寸，尺寸为 96x96x119.5 毫米，其紧凑尺寸非常适合当今空间受限的环境。iMeter 6 采用金属外壳的优质结构，具有先进的电能质量和收入精确测量、高分辨率波形记录功能、具有 1GB 内存的全面数据记录、广泛的 I/O 和用户友好的 IPS 彩色点阵显示屏 @ 320x240。它还提供用于中性电流测量的 I4 输入或用于测量外部传感器信号（如残余电流或漏电流）的 0/4-20mA 模拟输入。 iMeter 6 配备标准 100BaseT 以太网端口和支持 Modbus TCP/RTU 的 RS-485 端口，成为智能电能质量监测系统的重要组成部分。
SIMATIC S7-1200 基本控制器
• 适用于低到中等性能范围的紧凑型控制器 • 大规模集成、节省空间、功能强大 • 具有出色的实时性能和强大的通信选项： - 带有集成 PROFINET IO 控制器接口的控制器，用于 SIMATIC 控制器、HMI、编程设备或其他自动化组件之间的通信 • 所有 CPU 都可以在独立模式、网络和分布式结构中使用 • 极其简单的安装、编程和操作 • 集成 Web 服务器，带有标准和用户特定的网页 • 数据记录功能，用于在运行时从用户程序归档数据 • 强大的集成技术功能，如计数、测量、闭环控制和运动控制 • 集成数字和模拟输入/输出 • 灵活的扩展设施 - 可直接在控制器中使用信号板 - 用于扩展具有输入/输出通道的控制器的信号模块；包括用于记录和准备能源数据的能源计模块 - 附件，例如电源、开关模块或 SIMATIC 存储卡
神经放射学中的人工智能、机器学习和深度学习：当前的应用
任何模拟人类智能的计算机技术都被视为人工智能。人工智能由机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 组成（图 1）。机器学习设计系统从经验中学习和改进，而无需使用计算机技术基于统计数据进行预编程。机器学习使用作为示例的观察结果和数据来创建一些模型和算法，然后用于做出未来的决策。在机器学习中，存在一些“基本事实”，用于训练算法。一个例子是神经放射科医生将一组脑部 CT 扫描分为不同的组（即出血与无出血）。目标是设计软件自动学习，独立于任何人为干预或协助做出进一步的决策（图 2）。深度学习代表机器学习处理，它应用人工卷积神经网络 (CNN) 来加速学习过程 [2, 3]。CNN 是作为建模工具组织的统计数据的非线性结构。它们可以通过几步（层）非线性变换来模拟输入和输出之间的复杂关系，这是其他解析函数无法表示的[2]。
tlc1543.pdf - 德州仪器
当芯片选择 (CS) 处于非活动状态（高电平）时，ADDRESS 和 I/O CLOCK 输入最初被禁用，DATA OUT 处于高阻抗状态。当串行接口将 CS 置于活动状态（低电平）时，转换序列从启用 I/O CLOCK 和 ADDRESS 以及将 DATA OUT 从高阻抗状态移除开始。然后，串行接口向 ADDRESS 提供 4 位通道地址，向 I/O CLOCK 提供 I/O CLOCK 序列。在此传输过程中，串行接口还从 DATA OUT 接收先前的转换结果。I/O CLOCK 从主机串行接口接收长度在 10 到 16 个时钟之间的输入序列。前四个 I/O 时钟将 4 位地址加载到地址寄存器的 ADDRESS 上，选择所需的模拟通道，接下来的六个时钟提供对模拟输入进行采样的控制时序。
DNA/DNR-AI-248-230
模拟输入 通道数 24 个全差分输入加 1 个单端专用 CJC 通道 输入配置 多路复用 ADC 分辨率 18 位 采样率 最大每通道 250 次采样/秒（总计 6 kS/s） 输入范围 -2 V 至 + 31 V（G=1） 增益 1、10、100 或 1000 最小分辨率 0.25 μV（增益 = 1000） 输入偏置电流 ±5 nA 最大，±0.5 nA 典型 输入阻抗 10MΩ 共模抑制 100 dB 典型 电源抑制 > 120 dB 精度（25 °C） 增益 = 1 ± 1.47 mV 增益 = 10 ± 0.293 mV 增益 = 100 68 μV 热电偶（类型/精度） K / ±1.25 °C、J / ±1.9 °C、T / ±1.9 °C（使用DNA-STP-AI-U 用于 CJC 测量) 隔离 350 Vrms 过压保护 -40V 至 +55V 通用规格vv 测试工作温度 -40 °C 至 +85 °C 振动 IEC 60068-2-6 IEC 60068-2-64
可编程控制器 - CAREL
最大闪存容量 6M 6M 6M 2M 2M 1M 实时时钟 总线扩展 编程密钥 内置显示屏 LED 指示灯 I/O 扩展 多语言 黑盒 Carel 兼容 Metasys ® 兼容 Modbus ® 兼容 LonWorks ® 兼容 Bacnet ™ 兼容 TCP-IP 兼容 pLAN 调制解调器就绪 GSM 调制解调器就绪 SMS 最大模拟输入数 5 8 10 6 8 8 PT1000 输入 2 2 4 0÷10Vdc 输入 3 6 6 0÷1Vdc 输入 3 6 6 4 4 4 4÷20mA 或 0÷20mA 输入 3 6 6 4 4 4 NTC 输入 5 8 10 6 8 8 0÷5 Vdc 比率输入 4 4 通过软件设置 AIN 通过拨码开关设置 AIN 最大数字输入数 8 14 18 8 14 12 24Vac/Vdc 输入 8 14 18 8 14 12 230Vac/Vdc 输入 2 4 2 2 自由触点输入 2 2 4 2 2 最大模拟输出数量 4 4 6 4 4 2 0÷10Vdc 输出 4 4 6 2 2 2 PWM 输出 2 2 最大数字输出数量 8 13 18 8 13 13 SPST 继电器输出 7 10 13 7 10 10 SPDT 继电器输出 1 3 5 1 3 3 SSR 输出 1 2 3 2 4
基于 ARDUINO 的系统来测量太阳能
摘要 本项目旨在设计和构建一个太阳能监测系统，该系统利用 Arduino 板技术来实现其目标。本研究评估了许多参数，包括热导率、光强度、电压电导率和电流电导率等。温度传感器用于监测房间的温度。光强度是借助光敏电阻 (LDR) 传感器测量的。因此，我们使用分压器来测量电压，因为太阳能电池板产生的电压对于 Arduino 来说太高，Arduino 在本实验中充当接收器。为了完成它，我们使用了一个能够检测太阳能电池阵列产生的电流的电流传感器模块来读取电流。Arduino 被赋予这些设置作为输入值，结果显示在计算机的液晶显示器 (LCD) 屏幕上。在 LCD 显示屏上，温度、光强度、电压和电流量都实时显示。为了在 LCD 屏幕上显示结果，Arduino 必须将参数的模拟输入转换为数字输出，然后再转换为模拟。该项目还将采用一种设计，以确保设备外壳便携且易于移动等。关键词：太阳能光伏、测量系统、光强度、温度、压力、电压、电流