廣州國保科技有限公司第三代保密機簡介移動通信是由許多服務(wù)區(qū)組成的,而每個服務(wù)區(qū)又由若干個基站劃分成若干小區(qū),位于服務(wù)區(qū)內(nèi)任意位置的手機通過不斷接收來自基站的廣播信號,同時向基站發(fā)送應(yīng)答信號來保持入網(wǎng)狀態(tài).
標簽： 保密機
上傳時間： 2013-11-21
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測試貼片熱阻小軟件
上傳時間： 2013-10-17
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測試貼片熱阻小軟件
上傳時間： 2013-11-03
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新代系統(tǒng)電控調(diào)試文件。
上傳時間： 2013-11-15
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新代數(shù)控系統(tǒng)OpenCNC_PLC發(fā)展工具操作手冊V2.5。
標簽： OpenCNC_PLC 2.5 數(shù)控系統(tǒng) 操作
上傳時間： 2013-11-07
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在某系統(tǒng)碼相關(guān)測距中，每一個飛機的詢問信號都可能會成為其他飛機的干擾。在有限的可用功率下，就需要一個可靠和高效的功率控制策略。納什博弈（非合作博弈）理論是適合于功率控制問題的一種理論，是飛機在信噪比和功率利用之間選擇一種均衡。文獻[1]研究了這個問題的納什博弈論策略，得到了一個非線性系統(tǒng)代數(shù)方程，并提出了一種定點迭代的功率控制算法。文中研究了一種新的基于牛頓迭代的功率控制策略來解決此類代數(shù)方程。仿真結(jié)果說明了牛頓迭代算法的效率明顯提高。
上傳時間： 2013-10-13
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微電腦型單相交流集合式電表（單相二線系統(tǒng)） 特點： 精確度0.25%滿刻度±1位數(shù) 可同時量測與顯示交流電壓,電流,頻率,瓦特,(功率因數(shù)/視在功率) 交流電壓,電流,瓦特皆為真正有效值(TRMS) 交流電流,瓦特之小數(shù)點可任意設(shè)定 瓦特單位W或KW可任意設(shè)定 CT比可任意設(shè)定(1至999) 輸入與輸出絕緣耐壓 2仟伏特/1分鐘( 突波測試強度4仟伏特(1.2x50us) 數(shù)位RS-485界面 (Optional) 主要規(guī)格： 精確度: 0.1% F.S.±1 digit (Frequency) 0.25% F.S.±1 digit(ACA,ACV,Watt,VA) 0.25% F.S. ±0.25o(Power Factor) (-.300~+.300) 輸入負載: <0.2VA (Voltage) <0.2VA (Current) 最大過載能力: Current related input: 3 x rated continuous 10 x rated 30 sec. 25 x rated 3sec. 50 x rated 1sec. Voltage related input: maximum 2 x rated continuous 過載顯示: "doFL" 顯示值范圍: 0~600.0V(Voltage) 0~999.9Hz(Frequency)(<20% for voltage input) 0~19999 digit adjustable(Current,Watt,VA) 取樣時間: 2 cycles/sec. RS-485通訊位址: "01"-"FF" RS-485傳輸速度: 19200/9600/4800/2400 selective RS-485通信協(xié)議: Modbus RTU mode 溫度系數(shù): 100ppm/℃ (0-50℃) 顯示幕: Red high efficiency LEDs high 10.16 mm(0.4") 參數(shù)設(shè)定方式: Touch switches 記憶型式: Non-volatile E²PROM memory 絕緣抗阻: >100Mohm with 500V DC 絕緣耐壓能力: 2KVac/1 min. (input/output/power) 1600 Vdc (input/output) 突波測試: ANSI c37.90a/1974,DIN-IEC 255-4 impulse voltage 4KV(1.2x50us) 使用環(huán)境條件: 0-50℃(20 to 90% RH non-condensed) 存放環(huán)境條件: 0-70℃(20 to 90% RH non-condensed) CE認證: EN 55022:1998/A1:2000 Class A EN 61000-3-2:2000 EN 61000-3-3:1995/A1:2001 EN 55024:1998/A1:2001
上傳時間： 2015-01-03
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使用第二代身份證照片作為訓練樣本進行人臉識別屬于典型的單樣本問題，由于沒有充分數(shù)量的訓練樣本，會造成常規(guī)的人臉識別算法識別率低下，甚至無效的問題。為此采用虛擬樣本生成方法，并針對遇到姿態(tài)變化較復(fù)雜的人臉時，識別率不高的問題，提出了一種新的多姿態(tài)的虛擬樣本生成方法，通過模擬人臉側(cè)向旋轉(zhuǎn)、俯仰和立體旋轉(zhuǎn)等增加有效的訓練樣本，再使用魯棒性較好的HMM進行人臉識別。在自建的身份證人臉庫上進行測試，實驗結(jié)果顯示，該方法在一定程度上減弱了人臉姿態(tài)的變化對識別率的影響，并取得了較好的識別效果。
上傳時間： 2013-10-17
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電位器阻型特性線性說明
上傳時間： 2013-10-15
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線性方程組的超松弛迭代
上傳時間： 2014-01-19
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