XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System编码器
旋转编码器 线性编码器 - Wimesure
光电旋转编码器 A28 8 A36 10 AK36 新品 12 A42M 14 A75M 16 AK50 18 A58 20 AK58 24 AP58 新品 28 A58H 30 A58H1 32 A58HE 34 A58HM 36 A90H 38 A110 40 A170 42 A170H 44
密钥编码器
如今，快速、轻松、方便地访问我们的私人信息对于开展个人和专业活动至关重要。在大多数情况下，这些信息很敏感，由于其重要性和缺乏安全协议，可能会被盗用。在本研究中，我们提出了一种基于脑电图 (EEG) 信号的时间不变加密密钥生成机制。我们采用离散小波变换和自动编码器从 EEG 信号中提取生物特征。利用这些特征，我们构建了一个方案来生成安全种子，这些种子可用作安全哈希函数的输入并获取加密密钥。所提出的机制保护了用户的隐私，因为加密密钥是为收到的每个新 EEG 信号生成的，无需存储密钥、以前的 EEG 信号或任何其他信息。结果表明，所提出的机制可以抵御随机攻击，因为报告的错误接受率为 0%，同时在不到 500 毫秒的时间内生成熵为 0.968 的种子。
SECAM编码器TDA8505
输入级的第二部分包含色差信号和亮度信号的输入。75% 彩条的条件是引脚 1 处的 − (R − Y) = 1.05 V（峰峰值）、引脚 3 处的 − (B − Y) = 1.33 V（峰峰值）和引脚 5 处的 Y = 1 V（峰峰值）无同步。经过箝位和消隐后，对幅度和极性进行校正，以使信号等于矩阵输出的信号。信号连接到开关。通过多路复用器控制引脚（引脚 2），可以在两个输入部分之间快速切换。
SECAM编码器TDA8505
输入级的第二部分包含色差信号和亮度信号的输入。75% 彩条的条件是引脚 1 处的 − (R − Y) = 1.05 V（峰峰值）、引脚 3 处的 − (B − Y) = 1.33 V（峰峰值）以及引脚 5 处的 Y = 1 V（峰峰值）无同步。在箝位和消隐之后，对幅度和极性进行校正，以使信号等于矩阵输出的信号。信号连接到开关。通过多路复用器控制引脚（引脚 2），可以在两个输入部分之间快速切换。
SECAM编码器TDA8505
输入级的第二部分包含色差信号和亮度信号的输入。75% 彩条的条件是引脚 1 处的 − (R − Y) = 1.05 V（峰峰值）、引脚 3 处的 − (B − Y) = 1.33 V（峰峰值）以及引脚 5 处的 Y = 1 V（峰峰值）无同步。在箝位和消隐之后，对幅度和极性进行校正，以使信号等于矩阵输出的信号。信号连接到开关。通过多路复用器控制引脚（引脚 2），可以在两个输入部分之间快速切换。
SECAM编码器TDA8505
输入级的第二部分包含色差信号和亮度信号的输入。75% 彩条的条件是引脚 1 处的 − (R − Y) = 1.05 V（峰峰值）、引脚 3 处的 − (B − Y) = 1.33 V（峰峰值）以及引脚 5 处的 Y = 1 V（峰峰值）无同步。在箝位和消隐之后，对幅度和极性进行校正，以使信号等于矩阵输出的信号。信号连接到开关。通过多路复用器控制引脚（引脚 2），可以在两个输入部分之间快速切换。
SECAM 编码器 TDA8505
输入级的第二部分包含色差信号和亮度信号的输入。75% 彩条的条件是引脚 1 处的 − (R − Y) = 1.05 V（峰峰值）、引脚 3 处的 − (B − Y) = 1.33 V（峰峰值）和引脚 5 处的 Y = 1 V（峰峰值）无同步。经过箝位和消隐后，对幅度和极性进行校正，以使信号等于矩阵输出的信号。信号连接到开关。通过多路复用器控制引脚（引脚 2），可以在两个输入部分之间快速切换。
MB3514 - RGB 编码器
注意：如果超过上述绝对最大额定值，可能会造成器件永久性损坏。功能操作应限制在本数据手册操作部分详述的条件下。长时间暴露在绝对最大额定值条件下可能会影响器件的可靠性。
语言量化自动编码器
在扩大大型语言模型方面的最新进展表现出令人印象深刻的能力，可以在各种自然语言任务中进行几次学习。但是，一个关键的限制是，这些语言模型从根本上缺乏视觉感知的基础 - 扩展到现实世界任务所需的关键属性，例如在视觉问题上的答案和机器人技术中。虽然先前的作品在很大程度上通过预处理或微调将图像与文本联系在一起，但由于结合了策划的大量数据集和较大的计算负担，学习对齐方式通常是昂贵的。In order to resolve these limitations, we propose a simple yet effective approach called L anguage- Q uantized A uto E ncoder (LQAE), a modification of VQ-VAE that learns to align text-image data in an unsupervised manner by leveraging pretrained language model denoisers ( e .g .bert）。我们的主要思想是通过使用验证的语言代码簿直接量化图像嵌入来编码图像作为文本令牌的序列。然后，我们将量化嵌入的蒙版版本送入BERT，以重建原始输入。这样做，LQAE学会了用相似的文本令牌表示相似的图像，从而在不使用对齐的文本图像对的情况下对齐这两种方式。我们向LQAE显示了学习文本对准图像令牌，这些图像令牌可以通过大型语言模型启用几示多式模式学习，在诸如图像分类和VQA等任务中的基线方法优于基线方法，同时需要1-10张图像 - text Pairs 1。
真空环境下的线性编码器
低释气性为防止真空室内压力急剧升高，真空兼容编码器不得释放大量气体。在超高真空中，每个部件都至关重要。例如，某些塑料会释出溶剂。这类塑料通常包含在电路板、粘合剂或涂层中，但在超高真空环境中部署的设备中应完全避免使用。这就是海德汉公司采用真空兼容电路板、粘合剂和涂层的原因。在超高真空环境中，必须将部件数量减至最少。例如，信号转换器应放在真空室外，这就是海德汉公司提供带有外部信号转换器的真空兼容编码器的原因。在仅需要高真空的应用中，这些设备也可放置在真空室内。