?? EPIA-ML技術(shù)資料

?? 資源總數(shù)：58

?? 技術(shù)文檔：1

?? 源代碼：5445

?? 電路圖：1

EPIA-ML平臺(tái)，專為嵌入式計(jì)算設(shè)計(jì)，以其卓越的性能、低功耗及緊湊尺寸著稱。廣泛應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化、數(shù)字標(biāo)牌、醫(yī)療設(shè)備等領(lǐng)域，是構(gòu)建高效能解決方案的理想選擇。本頁(yè)面匯集了58個(gè)精選資源，涵蓋從基礎(chǔ)入門到高級(jí)應(yīng)用的全方位資料，助力工程師快速掌握EPIA-ML技術(shù)精髓，提升項(xiàng)目開(kāi)發(fā)效率與創(chuàng)新能力。立即探索，開(kāi)啟您的智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)之旅！

?? EPIA-ML熱門資料

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ML的方法在ofdm中的應(yīng)用

ML的方法在ofdm中的應(yīng)用，是最大似然在ofdm中的仿真...

?? 2017-07-22 ?? franktu

ofdm 中的應(yīng)用

ML的方法在ofdm中的應(yīng)用

ML的方法在ofdm中的應(yīng)用，是最大似然在ofdm中的仿真...

?? 2017-07-22 ?? qb1993225

ofdm 中的應(yīng)用

從ML-EM 重建算法入手

從ML-EM 重建算法入手，分析了貝葉斯模型的一些關(guān)鍵點(diǎn)，針對(duì)采用傳統(tǒng)方法求解MAP問(wèn)題的局限性，提出一種用于正電子成像的貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重建算法，為了保留邊緣信息，引入了二進(jìn)制的保邊緣變量，并應(yīng)用共軛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解，模擬的重建結(jié)果表明，應(yīng)用這種算法可以得到比ML-EM 算法更好的重建圖像@...

?? 2013-12-03 ?? ztj182002

ML-EM 重建算法