<button id="44y4q"></button> 產品型號：VK1072B VK1072C 產品品牌：永嘉微電/VINKA 封裝形式：SOP28 SSOP28 產品年份：新年份 聯 系 人：陳先生 聯 系 QQ：3618885898 聯系手機：18824662436 原廠直銷，工程服務，技術支持，價格最具優勢！ LCD/LED液晶控制器及驅動器系列芯片簡介如下： RAM映射LCD控制器和驅動器系列： VK1024B 2.4V～5.2V 6seg*4com 6*3 6*2 偏置電壓1/2 1/3 S0P-16 VK1056B 2.4V～5.2V 14seg*4com 14*3 14*2 偏置電壓1/2 1/3 SOP-24/SSOP-24 VK1072B 2.4V～5.2V 18seg*4com 18*3 18*2 偏置電壓1/2 1/3 SOP-28 VK1072C 2.4V～5.2V 18seg*4com 18*3 18*2 偏置電壓1/2 1/3 SOP-28 VK1088B 2.4V～5.2V 22seg*4com 22*3 偏置電壓1/2 1/3 QFN-32L（4MM*4MM） VK0192 2.4V～5.2V 24seg*8com 偏置電壓1/4 LQFP-44 VK0256 2.4V～5.2V 32seg*8com 偏置電壓1/4 QFP-64 VK0256B 2.4V～5.2V 32seg*8com 偏置電壓1/4 LQFP-64 VK0256C 2.4V～5.2V 32seg*8com 偏置電壓1/4 LQFP-52 VK1621 2.4V～5.2V 32*4 32*3 32*2 偏置電壓1/2 1/3 LQFP44/48/SSOP48/SKY28/DICE裸片 VK1622 2.7V～5.5V 32seg*8com 偏置電壓1/4 LQFP44/48/52/64/QFP64/DICE裸片 VK1623 2.4V～5.2V 48seg*8com 偏置電壓1/4 LQFP-100/QFP-100/DICE裸片 VK1625 2.4V～5.2V 64seg*8com 偏置電壓1/4 LQFP-100/QFP-100/DICE VK1626 2.4V～5.2V 48seg*16com 偏置電壓1/5 LQFP-100/QFP-100/DICE (高品質 高性價比：液晶顯示驅動IC 原廠直銷 工程技術支持！) VK1072B/C/D概述： VK1072B/C /D是一個18*4的LCD驅動器，可軟體程式控制使其適用於多樣化的LCD應用線路，僅用到3條訊號線便可控制LCD驅動器，除此之外也可介由指令使其進入省電模式 特色： ★工作電壓：2.4-5.2V ★內建256KHz RC oscillator ★可選擇1/2,1/3 偏壓，也可選擇1/2,1/3或1/4的COM周期 ★省電模式, 節電命令可用于減少功耗 ★內 嵌 時 基 發 生 器 和 看 門 狗 定 時 器（WDT） ★內建time base generator ★18X4 LCD 驅動器VLCD 腳位可用來調整LCD輸 ★三種數據訪問模式 ★內建32X4 bit 顯示記憶體 ★三線串行接口 ★軟體程式控制 ★資料及指令模式 ★自動增加讀寫位址 ★提供VLCD 腳位可用來調整LCD輸出電壓 ★ 此篇產品敘述為功能簡介，如需要完整產品PDF資料可以聯系陳先生索取！
上傳時間： 2021-12-09
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產品型號：VK1072B VK1072C 產品品牌：永嘉微電/VINKA 封裝形式：SOP28 SSOP28 產品年份：新年份 原廠直銷，工程服務，技術支持，價格最具優勢！ VK1072B/C/D概述： VK1072B/C /D是一個18*4的LCD驅動器，可軟體程式控制使其適用於多樣化的LCD應用線路，僅用到3條訊號線便可控制LCD驅動器，除此之外也可介由指令使其進入省電模式 特色： ★工作電壓：2.4-5.2V ★內建256KHz RC oscillator ★可選擇1/2,1/3 偏壓，也可選擇1/2,1/3或1/4的COM周期 ★省電模式, 節電命令可用于減少功耗 ★內 嵌 時 基 發 生 器 和 看 門 狗 定 時 器（WDT） ★內建time base generator ★ 企鵝號361/ 888/5898 ★18X4 LCD 驅動器VLCD 腳位可用來調整LCD輸 ★三種數據訪問模式 ★內建32X4 bit 顯示記憶體 ★Tel:188/2466/2436 ★三線串行接口 ★軟體程式控制 ★資料及指令模式 ★自動增加讀寫位址 ★提供VLCD 腳位可用來調整LCD輸出電壓 ★ 此篇產品敘述為功能簡介，如需要完整產品PDF資料可以聯系陳先生索取！
上傳時間： 2021-12-13
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神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ，環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵 格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網絡的權值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數 ； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ，如果神 經元 的數量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 ．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網絡 節點升 始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ，足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內
上傳時間： 2022-02-12
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嵌入式智能機器人平臺研究摘 要：針對傳統工業機器人采用的封閉式結構的局限性，在WindowsCE．NET系統基礎上，通過剪裁定制 ，去 除冗余的功能，搭建嵌入式智能機器人平臺．該智能機器人系統具有移動機器人需要的主要感知模塊，并有豐富的 運動控制接口及驅動模塊．同時 ，設計了多傳感器數據融合 、軌跡規劃、運動控制、無線網絡通信 、圖形人機界面等智 能機器人的測試軟件和應用模塊．該智能機器人平臺具有模塊化、易擴展、可移植、可定制、硬件體積小、功耗低、實 時性強、可靠性高等優點． 關鍵詞：智能機器人平臺；WindowsCE．NET；實時控制；自主機器人；雙目視覺；語音識別引言(Introduction) 隨著計算機技術 的快 速發展 ，機器 人技術也得 到了飛速發展．然而 ，現有機器人系統在硬件 和軟件 開發方面雖然已經趨于成熟，但依然存在一些問題． 它們的硬件多是專用的，軟件系統也多采用 Windows 2000或者 WindowsXP系統…．這些機器人系統 主要 存在以下一些缺點 ： (1)系統的實時性差．機器人控制系統是一個實 時性要求非常高的控制系統，作為一般桌面應用的 Windows和 Linux操作系統很難達到高實時性的要 求． ． (2)開放性 以及擴展性差．常見的機器人控制系 統存在的一個 問題就是 系統 的冗余大、開放性擴展 基金項 目：國家 自然科學基金 資助項 目(60475036) 收稿 日期 ：2005—05—16 性差，系統適用于特定的應用 ，不便于在硬件和軟件 上進行擴展和剪裁． (3)軟件的獨立性差．軟件結構及其邏輯結構依 賴于處理器硬件 ，難以在不同的系統 間移植． (4)缺少友好的人機交互界面． 2 系統概述(System description) 為促進當前智能機器人研究和應用，迫切需要 開發“具有開放式結構 的、模塊化 、標準化 的嵌 入式 智能機器人平臺”．這種智能機器人平臺具
上傳時間： 2022-02-12
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共建可信可管的互聯網世界白皮書-華為物聯網安全物聯網（Internet of Things，簡稱 IoT）將海量的設備互聯，使得網絡更 加開放復雜，業務更加豐富多樣。IoT 將帶我們進入一個萬物感知、萬物互聯、萬物 智能的全新世界，然而同時，IoT 世界也面臨巨大的安全挑戰。 本文分析了 IoT 安全技術的發展現狀， 提出了多重的端到端安全防御機制應作為應 對 IoT 安全威脅的有效保障，并進一步總結了 IoT 安全的實踐供參考。目前 IoT 技術正在 飛速發展，新的安全問題和安全威脅依舊層出不窮，IoT 安全需要整個產業鏈的共建、共榮。 所以我們倡導 IoT 的安全需要政府、國際組織和行業來共同建設，在政策引導、法律頒 布、標準制定、技術創新和產業生態等方面加大投入，以促進 IoT 產業的健康發
上傳時間： 2022-02-22
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隨著現在高科技的進步，人們的生活水平有了很大的提高。對環境的嬰求也越來越高，環境問題開始得到社會的重視。目前，環境監測發展的個重要方向是開發適合中國國情、價格低廉的遠程監測系統，而環境監測系統中極為重要的一部分就是如何獲得環境參數，只有獲得環境參數才能進行后面的分析、決策工作，無線傳感器網絡能夠通過各類集成化的微型傳感器協作地實時監測、感知和采集各種環境或監測對象的信息，并傳達給用戶，具有可快速部署、無人值守，功耗低、成本低等優點，十分適合應用于環境監測系統本文基于 ZisBee協議設計了用于環境監測的無線傳感器網絡節點，該節點采用超低功耗的MSP430單片機和CC242024G射頻芯片，并移植了完全符合 ZigBee2006標準的協議棧，在協議棧上運行自己的臉測程序，能夠實時地采集周圍環境的溫度，濕度和大氣壓力，并自動校正，將測量的數據通過無線傳感器網絡傳輸給下一個節點。該節點體積小，功耗低，并且具有兼容性，能夠和不同件平臺混合組網，實現應用層的完全致，不但方便了程序開發，而且能使靈活組網，實現zgBe網絡的最大優化本文主要對環境監測無線傳感器網絡的節點的軟硬件設計進行了介紹，硬件方面重點介紹了數據采集模塊，數據處理模塊的接口設計，無線訊模塊的板上天線設計、巴倫電路和高頻電路設計要點。軟件方面重點介紹了測量程序的設計，CC2420無線通訊程序的設計，板上移植的 Z-Stack結構，以及針對環境監測的應用所進行的開發。最后對節點進行了組網實驗，將設計節點和CC2430節點故在一起組網，通過 Packet Stiller工具對通訊信息進行監控和解析。實驗證明了混合組網的完全可行性，并且通訊良好，信號穩定關鍵詞：無線傳感器網絡，ZigBee，，環境監測，MSP43，CC2420
上傳時間： 2022-03-14
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人口老齡化是世界各國正在面對的一個普遍問題。隨著我國老齡化程度的持續加劇，對于老年人群體的醫療資源投入會不斷提高。而與此同時，跌倒已經成為老年人日常生活中最為常見的危險行為活動。所以，跌倒檢測系統的研究和應用對降低老年人受到的身心傷害和醫療成本具有顯著的意義。目前解決老年人跌倒檢測的方案仍存在許多不足。其中，基于計算機視覺的跌倒檢測技術在無干擾的場景下檢測較為有效，但其易受環境變化（如背景光線影響、人遮擋問題等）影響。此外，基于可穿戴計算的跌倒檢測技術受限于算法穩定性和識別準確率，系統的靈敏度和特異性難以同時得到保證。針對上述問題本文提出一種融合計算機視覺和可穿戴計算數據的跌倒檢測新的方法。首先，設計并開發了集成三軸加速度計、三軸陀螺儀和藍牙的活動感知模塊，實現實時采集、傳輸人體活動數據：其次，使用深度學習算法從攝像頭采集的圖像數據提取人體姿態特征數據：最后，對采集的人體活動數據和姿態數據進行規范化和時序化處理，設計了兩個深度學習網絡分別對數據進行特征提取，并將兩特征進行特征層數據融合，在此基礎上構建神經網絡對融合數據進行活動本文搭建了實驗平臺并進行了算法測試，其中，本文跌倒檢測算法針對離線測試數據的準確率為992%，平均敏感度為995%、平均特異性為99.8%：針對在線數據系統測試準確率為98.9%、平均敏感度為99.2%、平均特異性為99.5%實驗結果證明了利用計算機視覺和可穿戴計算數據融合的跌倒檢測具有較高的準確率和魯棒性。
上傳時間： 2022-03-14
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虛擬現實技術的國內外研究現狀與發展-許微虛擬現實技術的國內外研究現狀與發展 許 微 (中國地質大學(武漢) 信息工程學院 ,湖北 武漢 430074) 摘 要 :虛擬現實技術是一門新興邊緣的技術 ,研究內容涉及多個領域 ,應用十分廣泛 ,被公認為是 21 世紀重要的發 展學科以及影響人們生活的重要技術之一。從虛擬現實的概念出發 ,對虛擬現實技術的國內外研究現狀進行了充分論述 , 并展望了虛擬現實的發展趨勢。 關鍵詞 :虛擬現實 ;研究現況 ;發展趨勢 中圖分類號 : F061. 3 文獻標識碼 :A 文章編號 :167223198 (2009) 0220279202 1 虛擬現實 虛擬現實(Virtual Reality ,簡稱 VR) ,又譯為臨境 , 靈 境等。從應用上看它是一種綜合計算機圖形技術、多媒體 技術、人機交互技術、網絡技術、立體顯示技術及仿真技術 等多種科學技術綜合發展起來的計算機領域的最新技術 , 也是力學、數學、光學、機構運動學等各種學科的綜合應用。 這種計算機領域最新技術的特點在于以模仿的方式為用戶 創造一種虛擬的環境 ,通過視、聽、觸等感知行為使得用戶 產生一種沉浸于虛擬環境的感覺 ,并與虛擬環境相互作用 從而引起虛擬環境的實時變化。現在與虛擬現實有關的內 容已經擴大到與之相關的許多方面 ,如“人工現實”(Artifi2 cial Reality) 、“遙在”( Telepresence) 、“虛擬環境”( Virtual Environment) “、賽博空間”(Cyberspace) 等等。 2 國外虛擬現實技術研究現狀 計算機的發展提供了一種計算工具和分析工具 ,并因 此導致了許多解決問題的新方法的產生。虛擬現實技術的 產生與發展也同樣如此 ,概括的國內外虛擬現實技術 ,它主 要涉及到三個研究領域 :通過計算圖形方式建立實時的三 維視覺效果 ;建立對虛擬世界的觀察界面 ;使用虛擬現實技 術加強諸如科學計算技術等方面的應用。 2. 1 VR 技術在美國的研究現狀 美國是虛擬現實技術研究的發源地 ,虛擬現實技術可 以追溯到上世紀 40 年代。最初的研究應用主要集中在美 國軍方對飛行駕駛員與宇航員的模擬訓練。然而 , 隨著冷 戰后美國軍費的削減 ,這些技術逐步轉為民用. 目前美國在 該領域的基礎研究主要集中在感知、用戶界面、后臺軟件和 硬件四個方面。 上世紀 80 年代 ,美國宇航局 (NASA) 及美國國防部組 織了一系列有關虛擬現實技術的研究 ,并取得了令人矚目 的研究成果 ,美國宇航局 Ames 實驗室致力于一個叫“虛擬 行星探索”(VPE) 的實驗計劃。現 NASA 已經建立了航空、
標簽： 虛擬現實
上傳時間： 2022-03-17
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第一章 機器學習革命學習算法入門為何商業擁護機器學習給科學方法增壓10億個比爾·克林頓學習算法與國家安全我們將走向何方第二章 終極算法來自神經科學的論證來自進化論的論證來自物理學的論證來自統計學的論證來自計算機科學的論證機器學習算法與知識工程師天鵝咬了機器人終極算法是狐貍，還是刺猬我們正面臨什么危機新的萬有理論未達標準的終極算法候選項機器學習的五大學派第三章 符號學派：休謨的歸納問題特別說明：僅作為愛好者學習使用（請勿商用）！本文檔由人工智能吧（QQ群 565128329）整理提供并更多學習分享，若覺得不錯請購買印刷版書籍。約不約“天下沒有免費的午餐”定理對知識泵進行預設如何征服世界在無知與幻覺之間你能信任的準確度歸納是逆向的演繹掌握治愈癌癥的方法20問游戲符號學派第四章 聯結學派：大腦如何學習感知器的興盛與衰亡物理學家用玻璃制作大腦世界上最重要的曲線攀登超空間里的高峰感知器的復仇一個完整的細胞模型大腦的更深處第五章 進化學派：自然的學習算法達爾文的算法探索：利用困境程序的適者生存法則性有何用先天與后天誰學得最快，誰就會贏第六章 貝葉斯學派：在貝葉斯教堂里統治世界的定理所有模型都是錯的，但有些卻有用從《尤金·奧涅金》到Siri所有東西都有關聯，但不是直接關聯推理問題掌握貝葉斯學派的方法馬爾可夫權衡證據邏輯與概率：一對不幸的組合第七章 類推學派：像什么就是什么完美另一半維數災難空中蛇災爬上梯子起床啦第八章 無師自通物以類聚，人以群分發現數據的形狀擁護享樂主義的機器人熟能生巧學會關聯第九章 解開迷惑萬里挑一終極算法之城馬爾科夫邏輯網絡從休謨到你的家用機器人行星尺度機器學習醫生馬上來看你第十章 建立在機器學習之上的世界性、謊言和機器學習數碼鏡子充滿模型的社會分享與否？方式、地點如何？神經網絡搶了我的工作戰爭不屬于人類谷歌＋終極算法=天網？進化的第二部分
上傳時間： 2022-05-07
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DC-DC Boost升壓型DC-DCPKG: SOT-23-6LIout: 3.0A
標簽： DC-DC
上傳時間： 2022-05-12
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