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World File Search System线性
基于线性unmixing
摘要：高光谱成像是一种多维光学技术，具有提供快速，准确的组织分类的潜力。主要的挑战是足够的处理多维信息，通常与较长的处理时间和显着的计算成本有关，这需要昂贵的硬件。在这项研究中，我们解决了体内脑组织术中高光谱图像的组织分类问题。为此，引入了两种方法，这些方法依赖于实用组织分类的盲线性乌不混合（BLU）方案。两种方法都通过BLU从训练数据集中识别与所研究组织类别相关的特征端成员，并通过最小距离方法对像素进行分类。将所提出的方法与基于监督支持向量机（SVM）分类器的机器学习方法进行了比较。与SVM方案相比，基于BLU的方法实现了〜459×和〜429×的加速因子，同时保持恒定甚至稍微改善分类性能。
线性执行器
Electrak ® 执行器 ................................................................ 14 Electrak 1 .........................................................................14 - 15 Electrak 1SP ..............................................................16 - 17 Electrak 050 ..............................................................18 - 19 Electrak PPA-DC ........................................................20 - 21 Electrak 10 ....................................................................22 - 23 Electrak LA14 .............................................................24 - 25 Electrak Pro .............................................................26 - 27 Electrak 5 .........................................................................28 - 29 Electrak LA24 .............................................................30 - 31 升降柱 ............................................................................. 32 TC16 .............................................................................32 - 33 DMD .............................................................................34 - 35 DMA .............................................................................36 - 37 无杆执行器 ............................................................................. 38 LM80-H ................................................................38 - 39 LM80-V ..............................................................................40 - 41 LM80-I ..............................................................................42 - 43 Electrak ® 非驱动执行器 ............................................. 44 Electrak PPA-M .............................................................44 - 45 Elactrak FA14 .............................................................46 - 47
线性和非...
本研究提出了一个基于状态空间表示的简化模型，以识别锂聚合物电池细胞的精确电流电路。参数进行的过程通过三阶段过程表达为非线性优化问题。第一个阶段根据与电池电流和初始SOC条件相关的非线性特征估算了电荷状态（SOC）。在第二阶段，按照在第一个阶段使用的带有不同线性和非线性模型的SOC估算了开路电压。在第三阶段，开发了一种最佳优化算法的平衡算法（EA），用于最佳识别电池参数。根据Taguchi的实验方法设计，对EA的参数进行了调整，以减少计算时间以及获得最佳参数排列所需的实验数量。与实施实施相关的数值模拟在锂离子电池上模拟，以证明所提出的EA的高能力是有效的识别程序。此外，与最近几种针对Artemis驱动周期的优化算法相比，所提出的EA具有很高的精度。，提出的还原模型的解决方案质量改进是通过与电池电压和SOC的实验测量高度接近的。此外，与线性和非线性模型相比，所提出的还原模型获得的计算时间少12％的精度降低了12％。
从线性时间逻辑
线性时间逻辑（LTL）是一种在进行信息学习中的任务规范的强大语言，因为它允许描述超出常规折扣返回公式的表达性的目标。尽管如此，最近的作品表明，LTL公式可以转化为可变的奖励和折扣方案，其优化产生了最大程度地提高公式满意度的可能性的策略。但是，合成的奖励信号从根本上仍然很稀疏，这使探索具有挑战性。我们的目标是超越此限制，这可以防止当前的算法超越低维，短距离问题。我们展示了如何通过进一步利用LTL规范并将其相应极限确定性Büchi自动机（LDBA）作为马尔可夫奖励过程来实现更好的探索，从而实现了高级价值估计的形式。通过对LDBA动力学采取贝叶斯的观点并提出合适的先前分布，我们表明，通过此过程估计的值可以视为塑造潜力，并映射到信息丰富的内在奖励。从经验上讲，我们证明了我们从表格设置到高维连续系统的方法的应用，到目前为止，这对基于LTL的增强式学习算法表示了重大挑战。
Revalume™ 线性包裹 1
注释：1 仅适用于 ED 驱动器 2 标称流明。有关确切值和适用于灯具尺寸的可用流明输出，请参阅性能表 3 RLW4' 和 RLW8' 流明封装 XW - ML 可耐受高达 40°C 的温度 4 RLW4' 和 RLW8' 流明封装 HL 和 VL 可耐受高达 35°C 的温度 5 DALIP 仅在选择 LVS、LVR 或 ODPG 控制选项时可用 6 有关与 Dual-Lite LiteGear® 逆变器兼容代替安装的电池组，请联系代表。不适用于 2' 7 仅适用于通用电压和固定输出驱动器选项 8 用于紧急电路控制负载，包括传感器和无线系统 CSA 认证符合 UL 924。仅适用于 0-10V 驱动器。仅限通用电压。有关接线图，请参阅规格表 9 每个灯具耦合器都需要悬挂支撑；参见安装配件指南 10 不适用于 DTS、GTD、ATSD。 11 同一排的所有灯具必须具有相同的驱动器类型和电压。
线性电位器 - Opkon
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