在本書中，作者生動地講述了相互聯系的系統的歷史：從瑞士數學家萊奧哈爾德·歐拉18世紀末對圖論的開創性研究，至現代生物學家基于對細胞網絡的了解而展開的治療癌癥藥物的研究等。本書的思想核心是：鏈接是無處不在的，復雜網絡的本質是無尺度網絡。抓住復雜網絡中的樞紐節點，是我們處理復雜數據的基本原則，也是人工智能背后的深度神經網絡的重要基礎。
標簽： 互聯網
上傳時間： 2021-09-16
上傳用戶：清川澹如此
華為開關電源電感器設計 正激式開關電源變壓器設計步驟
上傳時間： 2021-12-03
上傳用戶：fliang
那么我們可以進行如下計算：1，輸出電流Iout=Pout/Udc=600/400=1.5A2，最大輸入功率Pin=Pout/η=600/0.92=652W3，輸入電流最大有效值Iinrmsmax=Pin/Umin=652/85=7.67A4，那么輸入電流有效值峰值為Iinrmsmax*1.414=10.85A5，高頻紋波電流取輸入電流峰值的20%，那么Ihf=0.2*Iinrmsmax=0.2*10.85=2.17A6，那么輸入電感電流最大峰值為：ILpk=Iinrmsmax+0.5*Ihf=10.85+0.5*2.17=11.94A7，那么升壓電感最小值為Lmin=(0.25*Uout)/(Ihf*fs)=(0.25*400)/(2.17*65KHz)=709uH8，輸出電容最小值為：Cmin=Iout/(3.14*2*fac*Voutp-p)=1.5/(3.14*2*50*10)=477.7uF，實際電路中還要考慮hold up時間，所以電容容量可能需要重新按照hold up的時間要求來重新計算。實際的電路中，我用了1320uF，4只330uF的并聯。
標簽： 變壓器
上傳時間： 2021-12-04
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Multisim仿真Multisim數電模電仿真實例源碼100例,08數控本二 07.ms1010-10-4串聯型直流穩壓電路(2).ms724小時時鐘（full）改.ms104位數字頻率計.ms10559.ms10ADC電壓顯示1.ms12BIN2BCD電路.ms10FM解調.ms14FM解調.ms14 (Security copy)LED調光電路.pdsprjLM324簡-易-電-子-琴-.ms10MC1496應用2.ms10Multisim 13.0仿真OP07CP兩級放大.rarMUltisim 仿真作品集.zipOCL功率放大器電路.ms12OP07CP兩級差動放大.ms13TL494 5V DC-DC.ms14UC3843升壓控制電路.ms14UC3843芯片的DC-DC升壓電路.ms14XUNKE936防靜電焊臺電路圖.ms12zhongji電路.ms10三極管單按鈕開關電路.ms10三極管線性穩壓電路.ms10三相電源錯相、斷相保護電路.ms10乘法器.ms14交流電源防盜報警器.ms14交通信號燈_X.ms12交通燈（74LS163、74LS153、74LS74）.ms13倒計時定時器 (1).ms10倒計時定時器.ms10倒計時定時器A【74LS161 74LS192】.ms10六路20秒聲光顯示計分搶答器.ms14減法.ms12四種波形發生器-741.ms14四路20秒聲光顯示計分搶答器.ms14四路帶計分系統搶答器.rar四路流水燈.ms10四階帶通濾波.ms14四階帶通濾波.ms14 (Security copy)多色流水燈.ms10字發生+共陽數碼管顯示電路.ms10小信號放大電路.ms10差分比例電路+比例放大.ms14搶答器 (1).ms10搶答器.ms10數字時鐘設計2.ms12數字電子鐘仿真電路圖.ms10數字電子鐘仿真電路圖2X.ms10數字鐘X.ms10數字頻率計(帶量程).ms14數字頻率計.ms10李薩如圖.ms10模擬打兵乓球電路.ms10汽車尾燈控制電路2.ms10汽車尾燈顯示控制電路.ms10汽車指示燈設計孫昱.docx混沌電路.ms10火災報警.jpg電容測量電路.ms10電機正反轉接觸器應用.ms12電路2.ms10電路3.ms10電風扇.ms10簡易洗衣機.ms10簡易洗衣機2.ms10簡易洗衣機2當.ms14籃球30秒計時器_X.ms13設計1.ms14設計2.ms14設計2.ms14 (Security copy)設計201405292100八路搶答器.ms10設計201405301500骰子模擬電路.ms10設計201406252300多色流水燈.ms10設計21.ms14設計3.ms14設計3.ms14 (Security copy)路燈節能控制.ms10輸出電壓可調的穩壓源.ms14輸出電壓可調的穩壓源.ms14 (Security copy)鎖相環.ms7音量控制電路.ms10音頻IRF610耳放.ms13音頻功率放大器.ms14
標簽： multisim
上傳時間： 2021-12-12
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臺灣數能NU510ES是 一款低壓線性恒流驅動芯片，高達30V耐壓，高精度恒流，低壓差，功率電流可外掛電阻任意調節電流至最大350mA,NU510恒流芯片主要應用場景如下： 一般 LED 照明 LCD 背光 商業照明 燈條、燈帶 RGB 裝飾燈 LED 手電筒 RGB 顯示器/指示燈/裝飾燈 LED車燈照明/轉向流星燈備註：雙色溫調光調色主要是通過改變 C1、C2 容量的大小，造成 VDD 的上電時間延時不同。多顆電容順序增大，就能產流量燈效果。 NU510提供SOT23-6封裝、SOP-8封裝兩種形式，用戶可以根據實際情況靈活選用，通常150mA 以下采用SOT23-6封裝，150-350mA采用SOP-8封裝。
上傳時間： 2022-01-07
上傳用戶：shjgzh
準確量化和預測陸地生態系統碳水通量對于理解陸氣間相互作用，預測未來氣候變化和控制溫室效應具有重要意義。通量觀測和模型模擬是目前研究碳水通量的兩種主要方法。通量觀測精度較高，但觀測范圍局限、站點分布不均勻，易受環境影響，難以區域擴展；模型模擬可實現不同尺度參量估算，但由于理想化假設、模型參數和驅動數據等限制，導致其模擬結果往往與真實值存在較大偏差。模型-數據融合方法主要是通過參數估計和數據同化兩種技術集成觀測和模型信息，建立兩者相互制約調節的優化關系，以提高模型結果與真實值之間的匹配程度。基于該思路，本研究在地面觀測數據、遙感衛星資料以及相關氣候環境數據基礎上，重點突破全球動態植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感參數優化方法，獲取適宜中國的參數化方案：在此基礎上，引入數據同化算法，將遙感衛星產品信息與模型相融合，在模擬過程中不斷校正原有模型模擬軌跡，提高模型適用性。將以上改進的模型推廣至中國區域，實現對20002015年中國地區總初級生產力（Gross Primary Productivity GPP）和敬發（Evapotranspiration，ET的空間格局模擬及分析。主要結論如下1）將LP」DGwM中所選出的22個可調參數（涉及光合、呼吸、水平衡異速生長、死亡、建立以及土壤和掉落物分解共七個作用領域）在各自取值范圍內隨機獲得不同的參數組合，結果表明22個參數可引起GPP和ET模擬結果產生較大的不確定性，尤其集中在生長季。所有站點GPP相對不確定性（Relative Uncertainty，RU）基本保持在09-1.25之間，不具有明顯的年際變異性：ET相對不確定性RU月變化趨勢明顯，且基本處于0.5以下，明顯低于GPP，說明所篩選的22個參數對GP模擬產生的影響更為顯著。
標簽： 數據融合
上傳時間： 2022-03-16
上傳用戶：shjgzh
主要內容介紹 Allegro 如何載入 Netlist，進而認識新式轉法和舊式轉法有何不同及優缺點的分析，透過本章學習可以對 Allegro 和 Capture 之間的互動關係，同時也能體驗出 Allegro 和 Capture 同步變更屬性等強大功能。Netlist 是連接線路圖和 Allegro Layout 圖檔的橋樑。在這裏所介紹的 Netlist 資料的轉入動作只是針對由 Capture（線路圖部分）產生的 Netlist 轉入 Allegro（Layout部分）1． 在 OrCAD Capture 中設計好線路圖。2． 然後由 OrCAD Capture 產生 Netlist（annotate 是在進行線路圖根據第五步產生的資料進行編改）。 3． 把產生的 Netlist 轉入 Allegro（layout 工作系統）。 4． 在 Allegro 中進行 PCB 的 layout。 5． 把在 Allegro 中產生的 back annotate（Logic）轉出（在實際 layout 時可能對原有的 Netlist 有改動過），並轉入 OrCAD Capture 裏進行回編。
上傳時間： 2022-04-28
上傳用戶：kingwide
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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新版本無人機.刷機用借助此實際應用程序，管理無人機的所有區域，例如電動機，GPS，傳感器，陀螺儀，接收器，端口和固件INAV-Chrome 的配置器中的新功能：修復了導致加速度計校準失敗的錯誤支持DJI FPV系統配置輸出選項卡中的怠速節氣門和馬達極現在可以在“混合器”選項卡中選擇“漫遊者”和“船用”平臺。 固件方面的支持仍然有限！閱讀完整的變更日誌 在過去的幾年中，無人駕駛飛機取得了相當大的進步，越來越多的人能夠獲取和使用無人機。 不用說，無人機可以基於特定固件在一組命令上運行。 在這方面， 用於Chrome的INAV-Configurator隨附的工具可幫助您輕鬆配置無人機的各個方面。支持多種硬件配置首先要提到的一件事是，要求Google Chrome瀏覽器能夠訪問INAV-Chrome的配置器功能。 儘管它已集成到Chrome中，但它可以作為獨立應用程序運行，甚至可以脫機使用，而與瀏覽器無關。 您甚至可以從Google Apps菜單為其創建桌面快捷方式。不用說，另一個要求是實際的飛行裝置。 該應用程序支持所有支持INAV的硬件配置，例如Sirius AIR3，SPRacingF3，Vortex，Sparky，DoDo，CC3D / EVO，Flip32 / + / Deluxe，DragonFly32，CJMCU Microquad，Chebuzz F3，STM32F3Discovery，Hermit ，Naze32 Tricopter框架和Skyline32。該窗口非常直觀，並提供各種令人印象深刻的提示和文檔。 在上方的工具欄上，您可以找到連接選項，這些選項可以通過COM端口，手動選擇或無線模式進行。 您也可以選擇自動連接。 連接後，您可以在上方的工具欄中查看設備的功能，並在側面板中輕鬆瀏覽配置選項。管理傳感器，電機，端口和固件本。
標簽： configurator 無人機
上傳時間： 2022-06-09
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【摘要】首先，文中指出一般對于“微弱信號”的理解有兩個方面的含義以及微弱信號檢測技術的應用，提到了微弱信號檢測技術的首要任務是提高信噪比。文章介紹了一些傳統微弱量的檢測方法，詳細介紹了基于Duffing振子的混沌弱信號檢測方法。利用統計信號檢測的理論對混沌檢測系統的虛警概率、檢測概率和檢測信噪比進行分析，進而利用上述特性研究了混沌弱信號幅度的估計方法；本文還講述了Lyapunov指數的統計特性與弱信號檢測和估計之間的關系。【關鍵字】微弱信號 非線性 Duffing振子 信號檢測與估計1.1引言這些天在網上搜集了一些關于用非線性系統進行微弱信號檢測的一些資料，讀了幾遍之后也若有所思。最初看的是基于非線性系統的微弱通信信號檢測關鍵技術研究的項目計劃申報書，老實說，讀第一遍時很多都是云里霧里，由于每天讀幾頁斷斷續續加上以前本科沒有接觸過這方面的內容導致第一遍讀下來在腦海中并沒有形成整體的輪廓，但強烈的求知欲和好奇心讓我又讀了第二遍，接著看了混沌振子檢測引論，這才對非線性系統進行微弱信號的檢測有了初步的認識。
標簽： 微弱信號檢測
上傳時間： 2022-06-19
上傳用戶：xsr1983
