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MAX17335 评估套件
● MAX17335 评估套件 ● 锂离子/聚合物电池 ● 电压源/电源 ● 负载电路 ● USB Micro B 电缆 ● 搭载 Windows 7 或更高版本操作系统和 USB 端口的 PC 步骤 按照步骤安装评估套件软件、进行必要的硬件连接并开始操作套件。 评估套件软件无需连接硬件即可启动。连接后，软件会自动识别硬件。注意，与 IC 建立通信后，必须正确配置才能正常工作。 1) 访问 https://www.analog.com/en/products/max17335.html 页面的“设计资源”选项卡，下载最新版本的 MAX17335 评估套件软件。将评估套件软件保存到临时文件夹并解压 ZIP 文件。 2) 在计算机上运行安装评估套件软件
机器学习在局部放电中的应用......
局部放电测量是最重要的诊断方法之一，在交流电压下得到了深入研究。此外，机器学习已经建立，并已成功用于自动识别局部放电缺陷多年。对于交流电压，有几种诊断方法和解释工具。在直流电压领域情况并非如此，因此需要重要的工具来解释结果。本文研究了 HVDC GIS/GIL 的典型局部放电缺陷，但这些方法也可以用于其他高压设备。机器学习技术是用 MATLAB 和 WEKA 实现的。从局部放电脉冲序列中得出的统计参数被用作特征。对特征进行了层次聚类，以分析局部放电缺陷之间的可分离性。使用三种流行算法（SVM、k-NN、ANN）进行分类。这些算法的参数各不相同，并相互比较。SVM 明显优于其他分类器。
基于大脑活动、注视和情境的移动文本输入自我修复自动更正研究平台
摘要 自动更正是移动文本输入的标准功能。虽然最先进的自动更正方法的性能通常相对较高，但发生的任何错误都很麻烦，会中断文本输入流程，并挑战用户对过程的自主性。在本文中，我们描述了一个旨在自动识别和修复自动更正错误的系统。该系统包括一个多模态分类器，用于根据大脑活动、眼神注视和上下文信息检测自动更正错误，以及一种通过替换错误更正或建议替代方案来修复此类错误的策略。我们将这两个部分集成到一个通用的 Android 组件中，从而提出了一个研究自我修复端到端系统的研究平台。为了证明其可行性，我们进行了一项用户研究来评估我们方法的分类性能和可用性。
革命性的自适应电池充电器和......
APTO™ 技术可自动识别您使用的电池类型，然后自动提供定制的充电程序，告诉您电池充满电并可以使用的时间。无需按任何按钮或选择任何模式 - 只需将 CS ONE 连接到任何 12V 电池并轻松充电即可。无极性夹钳意味着您甚至不需要担心哪个夹钳放在哪里，因此您再也不会连接错误。夹钳也不会产生火花，因此如果您不小心将它们碰到一起也不必担心。使用支持蓝牙® 的 CTEK 应用程序解锁其他功能。选择“恢复”可恢复和重新调节您的电池。选择“唤醒”可使锂电池具有欠压保护或使深度放电的铅酸电池恢复活力。选择“电源”可将 CS ONE 变成有用的 12 V 电源。您还可以监控充电器提供的电压和电流。
应用于癫痫发作识别的数据融合方法的性能分析
癫痫是一种由无诱因反复发作引起的慢性神经系统疾病。诊断癫痫最常用的工具是脑电图 (EEG)，通过脑电图可以测量大脑的电活动。为了预防潜在风险，必须对患者进行监测，以便尽早发现癫痫发作并采取预防措施。许多不同的研究都结合了时间和频率特征来自动识别癫痫发作。本文比较了两种融合方法。第一种基于集成方法，第二种使用 Choquet 模糊积分方法。具体来说，三种不同的机器学习方法，即 RNN、ML 和 DNN，被用作集成方法和 Choquet 模糊积分融合方法的输入。比较了混淆矩阵、AUC 和准确度等评估指标，并提供了 MSE 和 RMSE。结果表明，Choquet模糊积分融合方法优于集成方法以及其他最先进的分类方法。
速度传感器2和Cadence传感器2所有者手册
®技术，您必须配对设备和传感器。配对后，设备在开始活动时会自动连接到传感器，并且传感器处于活动状态并在范围内。注意：每个Garmin兼容设备的配对指令都不同。请参阅所有者的手册。•将Garmin兼容设备带到传感器的3 m（10 ft。）之内。•配对时，请远离其他无线传感器10 m（33英尺）。•旋转曲柄臂或轮子两旋转以唤醒传感器。LED闪烁绿色五秒钟以表示活动。LED闪烁红色以表示电池电量较低。•如果可用，请使用ANT+技术配对传感器。注意：传感器最多可以配对两个蓝牙设备和任何数量的ANT+设备。第一次配对后，您的Garmin兼容设备每次激活时都会自动识别无线传感器。
教育中的人工智能伦理：学生隐私......
人工智能（AI）融合了大量的新技术和理论成果，成为下一代产业变革的关键技术。人工智能可以实现教育信息的智能筛选与情景再现、模糊学习任务的自动识别与响应、人脑运作机制的神经网络模拟，并借助语音识别、计算机视觉、自然语言处理等智能分析技术，实现教育的智能化、学习的互动化，大大提升教育的效率和效果。然而，在智能处理技术快速发展的同时，隐私侵权和数据泄露风险也随之出现，对学生个人信息安全构成严重威胁，如学生隐私数据被“二次利用”导致的个人信息泄露、数据贩卖引发的网络诈骗等。隐私保护体系不完善、网络技术垄断等问题日益突出，人工智能对学生数据安全的伦理风险研究亟待加强。
用户手册 - Leadshine
DM856 是一款基于 DSP 的多功能全数字步进驱动器，具有先进的控制算法。DM856 是下一代数字步进电机控制器。它带来了独特的系统平滑度，提供最佳扭矩并消除中程不稳定性。电机自动识别和参数自动配置技术可为不同的电机提供最佳响应，并且易于使用。与市场上大多数驱动器相比，驱动电机运行时噪音更小、发热更低、运动更平稳。其独特的功能使 DM856 成为需要低速平滑度的应用的理想解决方案。与 DM432C 相比，更宽的输入电压和输出电流范围使 DM856 可以驱动比 DM432C 多得多的电机。此外，得益于更高性能的DSP，驱动电机可以达到比DM432C更高的速度（3000RPM以上），提供类似伺服的性能。它可以看作是DM556的改进型号，同时支持更宽的输入电压范围。
迁移学习在自动伽马光谱识别中的应用
早期研究的动机是缺乏强大的伽马射线光谱自动识别算法，特别是当光谱统计数据较低时，包括潜在的低信噪比。1,2 早期的工作集中于自动伽马射线光谱识别和使用卷积神经网络 (CNN) 进行识别的新数据模式。本文重点关注感兴趣的目标域中可用数据集的缺乏问题。虽然一些感兴趣的同位素的良好代表性数据可能数量较少，但大多数放射性同位素在原位出现的频率并不高，无法提供典型的机器学习所需的大型和多样化的数据集。通常，当收集大型放射学数据集时，发现的源种类非常有限，只有少数医疗和工业源占据主导地位；并且与我们之前的研究一样，需要大量依赖模拟数据。这种情况意味着，如果不进行一些修改，经过这些数据集训练的机器将无法识别大多数可能的放射性同位素。
mn_r00_smartcharger 200a_eng.cdr
1-切勿使用小于推荐的规格的扩展。确保套接字和电气网络可以处理必要的电流来为电源供电（请参阅第10/11页）。2-智能充电器100A具有“自动Bivolt”系统 - 它自动识别电网的电压并将其调整为其。要具有预期性能的电源，出口电压必须高于90V（127V网络）或超过190V（220V网络）。3-将电源安装在公司且通风良好的地方。由于振动，切勿将其安装在扬声器盒的侧面。4-电源没有可提供用户的内部零件。不要打开电击的风险。5-如果很长一段时间不会使用电源，我们建议从电源插座上拔下电源。6-请勿将电源安装在直接暴露于阳光下的地方。