ls-svm 文章最新資訊

適用于手語采集與輸入的智能手套及翻譯系統(tǒng)

設(shè)計并實現(xiàn)了一款以ESP32-C3-WROOM-02為核心，基于物聯(lián)網(wǎng)、UDP協(xié)議、姿態(tài)傳感器和彎曲傳感器的適用于手語采集與輸入的智能手套及翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過在手套上綁定姿態(tài)傳感器MPU6050，配合彎曲傳感器動態(tài)監(jiān)測手的運(yùn)動和姿態(tài)，通過ESP32芯片采集傳感器數(shù)據(jù)并做初步處理，經(jīng)單片機(jī)上的Wi-Fi模塊通過 UDP 協(xié)議傳輸給云端采用 SVM 算法識別靜態(tài)手勢，此外，本設(shè)計還搭建了基于Python的Web應(yīng)用程序框架Streamlit實現(xiàn)在網(wǎng)頁上實時呈現(xiàn)處理結(jié)果和全平臺兼容，方便用戶使用。
關(guān)鍵字： 202308 手勢識別 ESP32 彎曲傳感器 SVM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

應(yīng)用問題解析——LS系列的安規(guī)距離設(shè)計

本文簡述了客戶在實際應(yīng)用金升陽開關(guān)電源LS系列的過程中遇到的安規(guī)問題，梳理并提出相應(yīng)的解決方案，以便客戶在使用過程中能更好的理解和應(yīng)用；一、引言隨著市場需求的不斷提高，產(chǎn)品的整體體積設(shè)計要求越來越小，金升陽針對市場需求，開發(fā)出超小型化的AC/DC電源——LS系列，“百變百搭”，方便客戶對系統(tǒng)整體的設(shè)計布局，但是隨之而來的是很多客戶對安規(guī)距離的理解及設(shè)計存在不少疑問，為解決客戶的相關(guān)困惑，本文整理出常遇到的典型疑問，解析并提出解決方案，下文將詳解。二、LS系列常見的安規(guī)問題1．LS系列的1腳和2腳之間是否有
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基于5G承載的智能城域網(wǎng)部署研究及實現(xiàn)

分析了以滿足5G業(yè)務(wù)承載為主的智能城域網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的總體架構(gòu)，從智能城域網(wǎng)組網(wǎng)、IGP協(xié)議部署、BGP協(xié)議部署，結(jié)合Segment Routing、SDN、BGP-LS、MPLS BGP VPN跨域?qū)拥燃夹g(shù)。闡述了智能城域網(wǎng)與周邊網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的對接情況以及5G相關(guān)業(yè)務(wù)VPN在智能城域網(wǎng)內(nèi)、跨網(wǎng)之間互通的網(wǎng)絡(luò)承載實現(xiàn)方案。智能城域網(wǎng)通過架構(gòu)簡化、協(xié)議簡化、設(shè)備簡化、網(wǎng)絡(luò)控制和管理智能化實現(xiàn)了面向5G業(yè)務(wù)為主的多業(yè)務(wù)融合統(tǒng)一承載，解決了業(yè)務(wù)承載一致性差的問題，滿足未來5G時代業(yè)務(wù)的承載需求。
關(guān)鍵字： 202303 5G承載智能城域網(wǎng) SR SDN BGP-LS MPLS BGP VPN 智能化

5-15W 小體積經(jīng)濟(jì)型AC/DC電源 —— DIY型LS系列

一、產(chǎn)品簡介為滿足客戶更多功率段需求，金升陽將LS產(chǎn)品功率拓展至15W。產(chǎn)品具有AC/DC電源基本功能，客戶可通過加不同外圍電路器件來組合出滿足不同應(yīng)用需求的電源方案，從而減少因過設(shè)計帶來的成本上漲問題。產(chǎn)品采用裸板設(shè)計，SIP封裝形式，以較小產(chǎn)品布板面積，方便客戶靈活布局，特別適用于整機(jī)尺寸結(jié)構(gòu)受限的場合。二、產(chǎn)品優(yōu)勢：1、百搭應(yīng)用、靈活布局●? ?金升陽為客戶推薦多種應(yīng)用電路，室內(nèi)民用電源、室內(nèi)普通電源、室內(nèi)工業(yè)電源、戶外普通電源、戶外惡劣電源、白色家電專用電源等不同應(yīng)用需求均可滿
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了解基于FastCV視覺庫的SVM機(jī)器學(xué)習(xí)算法

了解基于FastCV視覺庫的SVM機(jī)器學(xué)習(xí)算法-SVM是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在人工智能、模式識別、圖像識別等領(lǐng)域有著非常廣泛的應(yīng)用，本節(jié)將結(jié)合FastCV庫提供的fcvSVMPredict2Classf32機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)API，對SVM原理及用法進(jìn)行介紹，為后續(xù)大家在使用FastCV進(jìn)行圖像識別類的應(yīng)用開發(fā)提供參考。
關(guān)鍵字： FastCV SVM 機(jī)器學(xué)習(xí)

斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開課筆記8- 核技法、軟間隔分類器、SMO算法

　　本篇對應(yīng)斯坦福公開課的第8個視頻，主要講述了SVM(Support Vector Machine,支持向量機(jī))的剩余部分。即核技法(Kernels)、軟間隔分類器(softmargin classifier)、對SVM求解的序列最小化算法(Sequential Minimal Optimization,SMO)以及SVM的一些應(yīng)用。　　另外，由于筆記6-8大部分都是SVM的內(nèi)容，因而打包上傳到了csdn資源上，下載請猛擊此處。　　
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基于SVM和sigmoid函數(shù)的字符識別自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法

　　手寫字符的一個突出特點(diǎn)就是模式具有較大的變化性，表現(xiàn)為模式空間的類內(nèi)分布過于分散，類間交疊嚴(yán)重，這使得識別模型無法“恰當(dāng)”地擬合每類模式的數(shù)據(jù)分布或類別之間的判別面。在識別模型過程中，通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)就能較好地擬合特定書寫者筆跡特征向量的空間分布，從而有利于識別率的提高。當(dāng)然，自適應(yīng)學(xué)習(xí)的結(jié)果只是提高了對特定書寫者的識別率，但通過為不同人的筆跡特征向量提供不同的識別模型，就能夠從總體上提高系統(tǒng)的識別率。　　任何一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法都基于一定的識別方法。從目前已有的文獻(xiàn)來看，大致
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飛思卡爾與南京航空航天大學(xué)合作推出空間矢量調(diào)制–直接轉(zhuǎn)矩控制(SVM-DTC)解決方案

　　飛思卡爾半導(dǎo)體 [NYSE: FSL] 與南京航空航天大學(xué)日前聯(lián)合宣布，雙方合作推出無位置傳感器型空間矢量調(diào)制—直接轉(zhuǎn)矩控制(SVM-DTC)解決方案。該創(chuàng)新解決方案基于飛思卡爾數(shù)字信號控制器(DSC)56F8xxx系列，并極好地解決了壓縮機(jī)、風(fēng)機(jī)控制應(yīng)用在綠色環(huán)保、高性價比、面市時間和自適應(yīng)性等方面的多項要求。　　與當(dāng)前業(yè)內(nèi)采用的其它控制算法相比，SVM-DTC是一種結(jié)構(gòu)簡單、動態(tài)性能良好的自適應(yīng)電機(jī)控制算法，具有低噪音、低振動等特點(diǎn)。SVM-DTC不依賴于轉(zhuǎn)子參數(shù)，控制回路較少，因
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LS電纜推出了磁共振無線輸電系統(tǒng)模型

LS電纜首次推出最大可在2m范圍內(nèi)實現(xiàn)無線輸電的磁共振無線輸電系統(tǒng)。LS電纜員工正在展示采用磁共振無線輸電系統(tǒng)啟動電視和智能手機(jī)的過程。
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74ls138譯碼器內(nèi)部電路邏輯圖功能表應(yīng)用簡介

74HC138:74LS138 為3 線－8 線譯碼器，共有 54/74S138和 54/74LS138 兩種線路結(jié)構(gòu)型式，其74LS138工作原理如下：
當(dāng)一個選通端（G1）為高電平，另兩個選通端（/(G2A)和/(G2B)）為
低電平時，可將地址端（A、B、C）
關(guān)鍵字： 138 74 ls 譯碼器

74ls138譯碼器內(nèi)部電路邏輯圖及功能表

74HC138:74LS138 為3 線－8 線譯碼器，共有 54/74S138和 54/74LS138 兩種線路結(jié)構(gòu)型式，其74LS138工作原理如下：
當(dāng)一個選通端（G1）為高電平，另兩個選通端（/(G2A)和/(G2B)）為
低電平時，可將地址端（A、B、C）
關(guān)鍵字： 138 74 ls 譯碼器

基于可編程計數(shù)器741LS161的循環(huán)碼計數(shù)器設(shè)計

摘要：基于探索MSI可編程同步二進(jìn)制加法計數(shù)器74LS161改變應(yīng)用方向進(jìn)行功能擴(kuò)展的目的，采用邏輯修改的方法給出了在二進(jìn)制計數(shù)的基礎(chǔ)上實現(xiàn)循環(huán)碼計數(shù)的設(shè)計方法，即以74LS161已有的狀態(tài)輸出Q3Q2Q1Q0為變量定義循環(huán)碼
關(guān)鍵字： 741 161 LS 可編程計數(shù)器

基于優(yōu)化GDTW-SVM算法的聯(lián)機(jī)手寫識別

摘要：基于高斯動態(tài)時間規(guī)整核函數(shù)(Gaussian Dynamic Time Warping kernel)的支持向量機(jī)(GDTW-SVM)在聯(lián)機(jī)手寫識別中有較高的識別率，但是存在計算復(fù)雜度高的問題。結(jié)合聯(lián)機(jī)手寫識別中特征向量的特點(diǎn)，提出了通過引入
關(guān)鍵字： GDTW-SVM 算法聯(lián)機(jī) 識別

基于LS-SVM的車牌圖像傾斜校正新方法

汽車牌照的自動識別技術(shù)有重要的應(yīng)用價值，是智能交通系統(tǒng)ITS(Intelligent Traffic System)的關(guān)鍵技術(shù)之一。牌照識別系統(tǒng)中圖像的獲取一般通過固定架設(shè)在通道上方及兩旁的CCD攝像機(jī)拍攝得到，理想情況下拍攝的車牌圖
關(guān)鍵字： LS-SVM 車牌圖像傾斜校正方法

基于決策導(dǎo)向非循環(huán)圖SVM的汽車車型識別

隨著社會的發(fā)展，車輛越來越多，交通變得非常繁忙，城市對于公路和交通的管理已成為一個很重要的問題。交通管理部門要實現(xiàn)現(xiàn)代化的科學(xué)管理，必須依靠交通管理系統(tǒng)。汽車是交通系統(tǒng)管理中的主要對象，能否自動識別汽
關(guān)鍵字： SVM 循環(huán) 汽車車型識別