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World File Search System输出值
数据表 AMS 4710 微型压力变送器...
1) 压力范围如表 1 所示。2) 满量程输出 (FSO) 是规定最小压力下的输出信号与规定最大压力下的输出信号（标称 FSO = 10 V）之间的代数差。3) 总精度定义为测量值与室温 (RT) 下理想传递函数的最大偏差（%FSO），包括调整误差（偏移和量程）、非线性、压力迟滞和重复性。非线性是整个压力范围内测得的与最佳拟合直线 (BFSL) 的偏差。压力迟滞是压力在规定的最小压力或最大压力之间循环时，规定范围内任何压力下的输出值的最大偏差。重复性是 10 个压力循环内规定范围内任何压力下输出值的最大变化。 4) 整体误差（也称为总误差带，TEB）定义为整个温度范围（-25 ... 85°C）内测量值与理想传递函数的最大偏差（%FSO）。
3 轴数字磁力计 IC -BM1422GMV-
名称 地址 位宽 R/W 功能 INFO 0x0D/0x0E 16 R 信息（0x0101） WIA 0x0F 8 R 我是谁（0x41） DATAX 0x10/0x11 16 R X 输出值 DATAY 0x12/0x13 16 R Y 输出值 DATAZ 0x14/0x15 16 R Z 输出值 STA1 0x18 8 R 状态1（DRDY） CNTL1 0x1B 8 R/W 控制设置1 CNTL2 0x1C 8 R/W 控制设置2 CNTL3 0x1D 8 R/W 控制设置3 PRET 0x30 8 R/W 预设时间 AVE_A 0x40 8 R/W 平均时间设置 CNTL4 0x5C/0x5D 16 R/W 控制设置4（LV复位释放） TEMP 0x60/0x61 16 R 温度值 OFF_X 0x6C/0x6D 16 R/W 偏移 X 值 OFF_Y 0x72/0x73 16 R/W 偏移 Y 值 OFF_Z 0x78/0x79 16 R/W 偏移 Z 值 FINEOUTPUTX 0x90/0x91 16 R 根据 OFFX 的 DATAX 值 FINEOUTPUTY 0x92/0x93 16 R 根据 OFFY 的 DATAY 值 FINEOUTPUTZ 0x94/0x95 16 R 根据 OFFZ 的 DATAZ 值 SENSX 0x96/0x97 16 R 灵敏度调整 X 值 SENSY 0x98/0x99 16 R 灵敏度调整 Y 值 SENSZ 0x9A/0x9B 16 R 灵敏度调整 Z 值GAIN_PARA_X 0x9C/0x9D 16 R 轴干扰 X 值 GAIN_PARA_Y 0x9E/0x9F 16 R 轴干扰 Y 值 GAIN_PARA_Z 0xA0/0xA1 16 R 轴干扰 Z 值 OFFZEROX 0xF8/0xF9 16 R 无磁场时偏移调整 X 值 OFFZEROY 0xFA/0xFB 16 R 无磁场时偏移调整 Y 值 OFFZEROZ 0xFC/0xFD 16 R 无磁场时偏移调整 Z 值
AMS 5935 带数字输出的放大压力传感器（...
首先，传感元件的差分电压信号通过多路复用器和放大器模块传输到 A/D 转换器模块 (ADC)，在那里将其转换为具有 18 位分辨率的数字信号。然后，该数字化信号由 ASIC 的集成微控制器单元 (μC) 进行数学处理，以获得经过校准和温度补偿的输出信号。为此，μC 使用校正算法和单独的校正系数，这些校正系数在 AMS 5935 的工厂校准期间存储在 ASIC 的内存中。这可以对数字化压力信号进行传感器特定的校准和校正（即线性化和温度补偿）。温度补偿所需的温度信号在 ASIC 的温度参考模块中生成，并通过多路复用器传输到放大器，然后传输到 ADC，在那里它也被数字化。微控制器使用其校正算法计算当前校正和标准化的压力和温度测量数据（24 位压力值和 24 位温度值），然后将其写入 ASIC 的输出寄存器。可以通过传感器的数字 I2C / SPI 接口从输出寄存器读取压力和温度的标准化数字输出值。对于 I²C 通信，使用 PIN3 (SDA) 和 PIN4 (SCL)；对于 SPI 通信，使用 PIN3 (MOSI)、PIN4 (SCLK)、PIN6 (MISO) 和 PIN8 (SS)。AMS 5935 的数字输出值（压力和温度）与电源电压不成比例。
AMS 5935 带数字输出的放大压力传感器（...
首先，传感元件的差分电压信号通过多路复用器和放大器模块传输到 A/D 转换器模块 (ADC)，在那里将其转换为具有 18 位分辨率的数字信号。然后，该数字化信号由 ASIC 的集成微控制器单元 (μC) 进行数学处理，以获得经过校准和温度补偿的输出信号。为此，μC 使用校正算法和单独的校正系数，这些校正系数在 AMS 5935 的工厂校准期间存储在 ASIC 的内存中。这可以对数字化压力信号进行传感器特定的校准和校正（即线性化和温度补偿）。温度补偿所需的温度信号在 ASIC 的温度参考模块中生成，并通过多路复用器传输到放大器，然后传输到 ADC，在那里它也被数字化。使用其校正算法，微控制器计算当前校正和标准化的压力和温度测量数据（24 位压力值和 24 位温度值），这些数据被写入 ASIC 的输出寄存器。可以通过传感器的数字 I 2 C / SPI 接口从输出寄存器读取压力和温度的标准化数字输出值。对于 I²C 通信，使用 PIN3 (SDA) 和 PIN4 (SCL)，对于 SPI 通信，使用 PIN3 (MOSI)、PIN4 (SCLK)、PIN6 (MISO) 和 PIN8 (SS)。AMS 5935 的数字输出值（压力和温度）与电源电压不成比例。
机器学习 - 其应用，福利和威胁
机器学习是人工智能的组成部分。我们可以说，机器学习不过是机器基于过去的数据充当人类的能力。它由输入是过去或以前的信息或历史数据的各种机器学习算法组成。算法处理这些数据并根据收到的最后数据产生预测的输出值。机器学习之所以重要，是因为它使公司，企业和企业可以观察趋势，业务运营模式和客户行为，并促进新产品的开发。一些大规模使用机器学习的领先公司是Uber，Facebook，Google等。机器学习已成为这些公司之间的重要区别[2]。
神经形态人工智能系统
经典计算机被理解为冯·诺依曼架构的硬件实现。它假设所有计算都表示为程序，即机器命令序列。命令由处理器执行（大多数处理器都有几个相对独立运行的计算核心）。命令和数据存储在共享内存中。该架构的瓶颈是内存和处理器之间的数据总线的带宽有限。数据总线的负载主要来自于程序执行过程中各个核心通过RAM交换的中间计算数据的传输。在冯·诺依曼计算机上计算感知器的输出值时，需要执行尽可能多的内存读取操作
D-GAI-F-01的免费问题
官方的戴尔·吉奈（Dell Genai）基础成就文档可能涵盖了机器学习的基本概念，包括监督学习，因为它是机器学习的主要类别之一。它可以解释的是，监督的学习算法构建了一组包含输入和所需输出的数据集的数学模型。12。数据称为培训数据，它由一组培训示例组成。每个示例都是由输入对象（通常为向量）和所需的输出值（也称为监督信号）组成的对。监督的学习算法分析培训数据并产生推断的功能，可用于映射新示例。
数据表AMS 5812系列
1）模拟输出信号（仅限压力测量）与电源电压的比率为比例。2）完整的跨度输出（FSO）是指定的最大压力下输出信号与指定最小压力下的输出信号之间的代数差（请参见表1和表2）。3）数字输出压力信号与电源电压的比率不计。4）数字输出温度信号与电源电压的比率不计。温度值是在传感器的压电传感元件处测量的，是传感器温度（包括自加热）。5）总准确度定义为在％FSO中的理想特征曲线（RT）中的理想特征曲线的最大偏差，包括调整误差（偏移和跨度），非线性，压力滞后和重复性。非线性是整个压力范围内最佳拟合直线（BFSL）的测量偏差。压力滞后是当该压力循环到最小或最大额定压力时，在指定范围内的任何压力下输出值的最大偏差。可重复性是在10个压力循环后指定范围内的任何压力下输出值的最大偏差。6）TEB（总误差频段或整体误差）定义为在整个温度范围内（-25…85°C）的理想特征曲线与理想特征曲线的最大偏差。7）用于4-20 MA Current -Loop应用程序，可提供3.5 mA电流消耗的自定义版本。8）压力端口1的介质兼容性（有关端口1的描述，请参见图5和图6）：干净，干燥的气体，非腐蚀性至硅，RTV硅胶橡胶，金，镀镍钢（碱性或酸性液体）可能会破坏传感器）。9）压力端口2的介质兼容性（有关端口2的描述，请参见图5和图6）：流体和气体非腐蚀性易腐烂，PYREX，RTV硅胶橡胶，镀镍钢。