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致力于提供高速信號處理解決方案的北京拓目科技有限公司（Beijing Topmoo Tech Co. Ltd）在2011年推出基于FLASH陣列存儲的高端固態存儲產品TMS-F231-160G之后，近日宣布推出其入門級固態存儲產品TMS-S231-512G。 在容量選擇上，TMS-F231-160G可以通過更換PIN2PIN的FLASH芯片而達到擴容目的,但是SLC FLASH成本高居不下，在目前高速發展的工業相機領域，難以推廣普及。為了推動高速工業相機存儲市場的發展，拓目科技發布了基于SATA接口的SSD盤存儲系統TMS-S231-512G，隨著消費電子的發展，SSD的單盤容量不斷的擴大，價格不斷的降低，必然能使TMS-S231-512G得到廣泛的應用。 “TMS-S231-512G是一款專門針對航空拍攝、工業照相、汽車碰撞實驗等需要高速圖像采集、存儲的場合而開發的固態存儲設備”拓目科技產品經理Lemon Chan介紹道，“該產品的單盤存儲容量最高可達512GB，單盤存儲帶寬則最高可達250MB/s，在該帶寬支持條件下，TMS-S231-512G最高能支持1280x1024@200fps的連續拍照模式，幾乎適用于所有需要高速圖像采集的場合”。 “目前，Camera Link接口在航空相機、工業相機等領域得到廣泛應用。與此同時，TMS-S231-512G板載兩個SFP光纖接口，最高可支持5Gbps的有效數據吞吐率。”拓目科技研發總監Steven Wu介紹道，“除了硬件板卡以外，拓目科技還提供一整套完整的客戶端解決方案，以方便客戶能夠輕易地對設備進行管控，同時方便客戶對記錄下來的數據進行預覽、下載等操作”。 “與國外同類產品相比，TMS-S231-512G除了大容量、高帶寬等優點以外，另一大優勢在于其極強的可定制性。TMS-S231-512G從硬件設計到軟件開發，所有的核心技術都由拓目科技研發團隊自主開發，相比于國外同類產品，拓目科技無論在產品的可定制性還是售后技術支持方面，都具有較大的優勢”Steven Wu補充道。 同時，該款產品所有器件均采用工業級寬溫芯片，溫度、振動等環境適應性試驗均已順利通過，能最大程度地保證產品在惡劣環境下的可靠性。 TMS-S231系列產品特點 1， 采用業界領先的掉電保護技術，令您的數據安全無憂 2， 性能卓越，擁有單盤高達250MB/s的寫帶寬 3， 單盤64GB~512GB大容量可選，存儲容量大小也可以根據用戶需求定制 4， 支持Camera Link視頻輸入接口 5， 支持DVI顯示接口 6， 支持SFP光纖接口 7， 支持2個SSD盤 8， 支持1個千兆以太網口 9， 滿足各種惡劣環境應用要求，能在高溫度、多灰塵、高海拔、強振動等應用場合下正常使用 TMS-S231采用12V電源適配器供電，功耗小于10W，TMS-S231集成度非常高，產品體積僅為260mm x 180mm x 45mm，如上圖所示。TMS-S231現已進入大批量生產階段并隨時接受客戶試用申請與訂貨。
標簽： TMS-S 231 512
上傳時間： 2013-11-12
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電子發燒友訊： 飛思卡爾是全球嵌入式處理解決方案、高級汽車電子、消費電子、工業控制和網絡市場的領導者。從微處理器和微控制器到傳感器、模擬集成電路(IC)和連接，我們的技術為創新奠定基礎，構建更加環保、安全、健康和互連的世界 MC9S12XHY系列是飛思卡爾公司的經過優化的，汽車16位微控制器產品系列，具有低成本，高性能的特點。該系列是聯接低端16位微控制器(如：MC9S12HY系列)，和高性能32位解決方案的橋梁。MC9S12XHY系列定位于低端汽車儀器群集應用，它包括支持CAN和LIN/J2602通信，并傳送典型的群集請求，如步進失速檢測(SSD)和LCD驅動器的步進電機控制。 MC9S12XHY系列具有16位微控制器的所有優點和效率，同時又保持了飛思卡爾公司現有的8位和16位MCU系列的優勢，即低成本、低功耗、EMC和代碼尺寸效率等優點。與MC9S12HY系列相同，MC9S12XHY系列可以運行16位寬的訪問，而不會出現外設和存儲器的等待狀態。MC9S12XHY系列為100引腳LQFP和112引腳LQFP封裝，旨在最大限度地與100LQFP，MC9S12HY系列兼容。除了每個模塊具有I/O端口外，還可提供更多的，具有中斷功能的I/O端口，具有從停止或等待模式喚醒功能。 圖1 MC9S12XHY系列方框圖截圖
標簽： MC9 S12 XHY MC
上傳時間： 2014-12-31
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ASSSDBenchmark-2.0.6485.19676 SSD硬盤測試軟件
標簽： ASSSDBenchmark 19676 6485
上傳時間： 2020-09-21
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SSD1306中文手冊，所有SSD相關命令齊全，解釋通俗易懂。
標簽： SSD1306
上傳時間： 2021-10-24
紅外圖像檢測技術因具有非接觸、快速等優點，被廣泛應用于電力設備的監測與診斷 中，而對設備快速精確地檢測定位是實現自動檢測與診斷的前提。與普通目標的可見光圖像相比， 電力設備的紅外圖像可能存在背景復雜、對比度低、目標特征相近、長寬比偏大等特征，采用原 始的 YOLOv3 模型難以精確定位到目標。針對此問題，該文對 YOLOv3 模型進行改進：在其骨干 網絡中引入跨階段局部模塊；將路徑聚合網絡融合到原模型的特征金字塔結構中；加入馬賽克 （Mosaic）數據增強技術和 Complete-IoU（CIoU）損失函數。將改進后的模型在四類具有相似波紋 外觀結構的電力設備紅外圖像數據集上進行訓練測試，每類的檢測精度均能達到 92%以上。最后， 將該文方法的測試結果與其他三個主流目標檢測模型進行對比評估。結果表明：不同閾值下，該 文提出的改進模型獲得的平均精度均值優于 Faster R-CNN、SSD 和 YOLOv3 模型。改進后的 YOLOv3 模型盡管在檢測速度上相比原 YOLOv3 模型有所犧牲，但仍明顯高于其他兩種模型。對 比結果進一步驗證了所提模型的有效性。
標簽： 電力設備 紅外目標檢測
上傳時間： 2021-10-30
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