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FM8502 是一款工作在电感电流临界模式的高精度降压型 LED 恒流驱动芯片，芯片内部集成 500V 功率开关且 具有 OVP 电压调节功能，可通过调节外置 OVP 电阻阻值来设置 Vovp 电压值，另外，芯片 ROVP 引脚带 Enable 功能，可兼容开关调色应用。 FM8502 内置了高精度的采样、补偿电路和高压 JFET 供电技术，无需启动电阻和 VCC 电容，使得系统外围十分简单，在实现高精度恒流控制的前提下，最大限度的节约了系统成本和体积，可 广泛应用于 LED 球泡灯、 LED 蜡烛灯、 LED 日光灯管及其它非隔离降压型 LED 照明驱动领域。
PSA 关于人工智能 (AI) 的声明 - 图像创建...
• 大型彩色 [LC，11x14 至 16x20]，• 大型单色 [LM，11x14 至 16x20]，单色定义：只有当图像给人以没有颜色的印象（即仅包含灰色阴影，可以包括纯黑色和纯白色）或给人以灰度图像的印象（即整个图像都以一种颜色调色）时，图像才被视为单色。（例如，棕褐色、红色、金色、蓝色等）经过修改的灰度或多色图像，或者给人以通过局部色调、多色调或包含专色进行修改的印象，不符合单色的定义，应归类为彩色作品。”请记住，提交给彩色和单色部分的图像必须具有相同的标题。一幅图像不能提交到同一轮次的多个部分。
人工智能辅助视频编辑的数据集和基准套件
摘要。机器学习正在改变视频编辑行业。计算机视觉领域的最新进展提升了视频编辑任务的水平，例如智能重构、转描、调色或应用数字化妆。然而，大多数解决方案都集中在视频处理和视觉特效上。这项工作引入了视频编辑的解剖结构、数据集和基准，以促进人工智能辅助视频编辑的研究。我们的基准套件专注于视频编辑任务，而不仅仅是视觉效果，例如自动素材组织和辅助视频组装。为了在这些方面开展研究，我们从电影场景中采样的 196176 个镜头中注释了超过 150 万个标签，其中包含与电影摄影相关的概念。我们为每个任务建立了有竞争力的基线方法和详细的分析。我们希望我们的工作能够激发对人工智能辅助视频编辑的未开发领域的创新研究。代码可在以下位置获得：https://github.com/dawitmureja/AVE.git。
人工智能辅助视频编辑的数据集和基准套件
摘要。机器学习正在改变视频编辑行业。计算机视觉领域的最新进展提升了视频编辑任务的水平，例如智能重构、转描、调色或应用数字化妆。然而，大多数解决方案都集中在视频处理和视觉特效上。这项工作引入了视频编辑的解剖结构、数据集和基准，以促进人工智能辅助视频编辑的研究。我们的基准套件专注于视频编辑任务，而不仅仅是视觉效果，例如自动素材组织和辅助视频组装。为了在这些方面开展研究，我们从电影场景中采样的 196176 个镜头中注释了超过 150 万个标签，其中包含与电影摄影相关的概念。我们为每个任务建立了有竞争力的基线方法和详细的分析。我们希望我们的工作能够激发对人工智能辅助视频编辑的未开发领域的创新研究。代码可在以下位置获得：https://github.com/dawitmureja/AVE.git。
可调荧光发射，适用于多色发光二极管和声控智能照明应用
智能家居/城市是物联网的重要体现之一，2 涉及各种类型的电子设备，如智能照明系统、3、4 音频视频设备和安全系统。5 其中，语音激活智能照明可以翻译语音命令，实现对灯光的控制。目前，发光二极管 (LED) 和有机发光二极管 (OLED) 已成为智能家居/城市的流行照明系统，6 而具有可调色发射的有机荧光材料是 OLED、7 生物传感、生物成像、8、9 防伪等潜在应用的重要组成部分。 10 与无机荧光粉相比，有机材料具有精确的分子结构，且分子骨架易于修改，有利于获得具有奇妙光物理性质的各种荧光材料，例如稳定的发光自由基、11 颜色可调的发射，以及单线态裂变、12 室温磷光 13 等。14,15 因此，人们致力于开发新型有机荧光材料，以实现具有先进应用的高科技有机电子器件。此外，已经构建了许多用于多色发射以及白光发射的可调荧光发射有机分子，例如比率响应发光材料、16
基于超材料的选择性反射膜的仿真计算，并通过机器学习对光滤光片的颜色预测
DOI: https://dx.doi.org/10.30919/es1158 Simulation Calculation of Selective Reflective Films based on Metamaterials and Prediction of Color in Light Filter with Machine Learning Pawinee Xiangtian Gao, 1, 2 Ming Yang, 1, 2,* Aricson Pereira, 3 Sijie Guo 4 and Hang Zhang 1, 2,* Abstract In this study, we已经开发了一种利用超材料的新型三层圆柱周期性结构，将周期性的圆柱体布置与金属 - 绝缘子 - 金属（MIM）三层构型相结合。有限差时间域方法用于计算结构的反射曲线，然后计算D65光源下结构的颜色坐标。我们获得了结构和结构大小参数变化所呈现的颜色之间的关系。然后，随机森林算法用于机器学习，并获得了更准确的学习模型。确定系数r 2高于0.98。此结果可确保随机森林算法可以用于上层建筑的计算中。本文介绍了具有可调色属性和机器学习框架的新型轻滤波器设计，以基于结构参数进行准确的颜色预测。