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使用串聯(lián)和并聯(lián)RC和RL電路設計L形匹配網(wǎng)絡
- 通過RC和RL電路的品質(zhì)因子（Q因子）以及這些電路的串并聯(lián)轉(zhuǎn)換，了解L形阻抗匹配方程在本系列的前一篇文章中，我們學習了如何使用史密斯圓圖設計無源阻抗匹配網(wǎng)絡。除了使用這種圖形方法，還可以遵循分析方法并使用一些方程來獲得所需的匹配網(wǎng)絡。首先，在深入阻抗匹配方程之前，我們需要了解兩個基本概念：RC和RL電路的品質(zhì)因子以及這些電路的串并聯(lián)轉(zhuǎn)換。RC和RL電路的品質(zhì)因子定義用Q表示的術(shù)語品質(zhì)因子可以用多種方式定義。當談論儲能裝置（即電容器或電感器）時，Q表示我們的儲能裝置有多接近理想。例如，理想的電容器不會耗散任
- 關鍵字： 串聯(lián)，并聯(lián)，RC，RL，L形匹配網(wǎng)絡
學貫中西(10)：從RL領會如何與不確定性共舞
- 1 前言在上一期里，我們說明了當人類的慢想 ( 創(chuàng)意 ) 與 AI 的快思 ( 直覺 ) 互相平衡時，最能展現(xiàn)協(xié)同創(chuàng)造力。 有了 AI 經(jīng)驗直覺來協(xié)助去蕪存菁，人類更敢超越經(jīng)驗 去進行大跨度的聯(lián)想和探索。這樣的協(xié)同組織體系，非常適合與高度不確定的外 在環(huán)境 (Environment) 互動，并從外在環(huán)境獲取最大的 回報。這是自然界生物 ( 有機體系 ) 的天賦學習本質(zhì)， 非常接近于 AI 強化學習 (Reinforcement Learning，簡稱 RL) 機制。例如，AlphaGo Ze
- 關鍵字： 202208 AI RL 不確定性
STM32F107VC的嵌入式遠程監(jiān)控終端設計
- STM32F107VC的嵌入式遠程監(jiān)控終端設計,摘要：針對處于偏遠地區(qū)或惡劣環(huán)境中的無人值守設備的運行狀態(tài)的監(jiān)控問題，本文應用嵌入式技術(shù)以及工業(yè)以太網(wǎng)技術(shù)設計了一種數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)的遠程監(jiān)控終端。圍繞核心處理器STM32F107VC構(gòu)建了終端的硬件系統(tǒng)，介紹
- 關鍵字： 遠程監(jiān)控終端 STM32F107VC WebServer RL-ARM
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