In this paper we present a classifier called bi-density twin support vector machines (BDTWSVMs) for data classification. In the training stage, BDTWSVMs first compute the relative density degrees for all training points using the intra-class graph whose weights are determined by a local scaling heuristic strategy, then optimize a pair of nonparallel hyperplanes through two smaller sized support vector machine (SVM)-typed problems. In the prediction stage, BDTWSVMs assign to the class label depending on the kernel density degree-based distances from each test point to the two hyperplanes. BDTWSVMs not only inherit good properties from twin support vector machines (TWSVMs) but also give good description for data points. The experimental results on toy as well as publicly available datasets indicate that BDTWSVMs compare favorably with classical SVMs and TWSVMs in terms of generalization
標(biāo)簽： recognition Bi-density machines support pattern vector twin for
上傳時間： 2019-06-09
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概述 VK36N7B具有7個觸摸按鍵，可用來檢測外部觸摸按鍵上人手的觸摸動作。該芯片具有較高的集成度，僅需極少的外部組件便可實現(xiàn)觸摸按鍵的檢測。提供了BCD輸出功能，可方便與外部 MCU 之間的通訊，實現(xiàn)設(shè)備安裝及觸摸引腳監(jiān)測目的。芯片內(nèi)部采用特殊的集成電路，具有高電源電壓抑制比，可減少按鍵檢測錯誤的發(fā)生，此特性保證在不利環(huán)境條件的應(yīng)用中芯片仍具有很高的可靠性。 此觸摸芯片具有自動校準(zhǔn)功能，低待機電流，抗電壓波動等特性，為各種觸摸按鍵的應(yīng)用提供了一種簡單而又有效的實現(xiàn)方法。 特性 ? 工作電壓：2.2V~5.5V ? 低待機電流10uA/3V ? 低壓重置(LVR)電壓2.0V ? 4S自動校準(zhǔn)功能 ? 可靠的觸摸按鍵檢測 ? 無鍵按下4S進入待機模式 ? 防呆功能長按10S復(fù)位 ? 具備抗電壓波動功能 ? 3位BCD輸出+INT中斷腳 ? 上電時OPT腳選擇輸出高有效還是低有效 ? 專用管腳外接電容(1nF-47nF)調(diào)整靈敏度 ? 極少的外圍組件
標(biāo)簽： 高抗干擾 防呆功能長按10S復(fù)位 具備抗電壓波動功能
上傳時間： 2020-02-25
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fds 選擇文件 X 飛行器半實物仿真初案_
上傳時間： 2020-03-06
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Today, our everyday life is almost impossible to detach from the influence of wireless mobile communication technologies. This global trend is growing exponentially, and the mobile-only data traffic is expected to exceed stationary data traffic. However, for further development of mobile communication, there is a major obstacle to overcome, which is the resource-paucity of portable devices relative to stationary hardware.
標(biāo)簽： LTE-Advanced Mechanism DRX
上傳時間： 2020-05-27
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VK0384是一個48x8的LCD駆動器. 可軟件程控使其適用于多樣化的LCD應(yīng)用線路. 僅用到3至4條訊號線便可控制LCD駆動器,除此之外亦可介由指令使其進入省電模式 ? 特色 ? 工作電壓 : 2.4V~5.2V ? 內(nèi)建 256KHz RC oscillator ? 提供 1/4 偏壓 1/8 COM 周期 ? 省電模式 ? 48x8 LCD駆動器 ? 內(nèi)建 48x8 bit 顯示內(nèi)存 ? 3-wire serial interface ? 軟件程控 ? 資料及指令模式 ? 自動增加讀寫地址
標(biāo)簽： LCD液晶驅(qū)動芯片 價格優(yōu)勢
上傳時間： 2020-06-05
上傳用戶：shubashushi66
The “bottom-line” metrics of cash flow, demand, price, and return on investment are driven by a second set of financial metrics represented by value to the customer, cost, and the pace of innovation. Get them right relative to competition and impressive bottom-line results should follow. Because of their importance, we call value to the customer, variable cost, and the pace of innovation the “fundamental metrics.”
標(biāo)簽： Planning Product Systems Driven Value and
上傳時間： 2020-06-06
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Visual Assembly是一個綠色免費的匯編語言編譯器，該軟件提供了編輯、編譯、運行、調(diào)試匯編語言程序的集成環(huán)境。目前支持MASM、TASM、MCS51三種編譯器。 匯編語言編譯器Visual Assembly目錄說明 bin目錄里為本軟件 files目錄為匯編語言寫的用于測試的程序 source目錄為本軟件的源代碼 masm為MASM類型的編譯器，其中：masm.exe為編譯器，link.exe為連接器
標(biāo)簽： 匯編
上傳時間： 2020-11-11
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選擇文件 X 雙色球彩票過濾器 綠色免費版
上傳時間： 2020-11-27
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選擇文件 X 雙色球彩票管理系統(tǒng)(LotterySystem)
標(biāo)簽： LotterySystem 雙色 管理系統(tǒng)
上傳時間： 2020-11-27
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準(zhǔn)確量化和預(yù)測陸地生態(tài)系統(tǒng)碳水通量對于理解陸氣間相互作用，預(yù)測未來氣候變化和控制溫室效應(yīng)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(huán)境影響，難以區(qū)域擴展；模型模擬可實現(xiàn)不同尺度參量估算，但由于理想化假設(shè)、模型參數(shù)和驅(qū)動數(shù)據(jù)等限制，導(dǎo)致其模擬結(jié)果往往與真實值存在較大偏差。模型-數(shù)據(jù)融合方法主要是通過參數(shù)估計和數(shù)據(jù)同化兩種技術(shù)集成觀測和模型信息，建立兩者相互制約調(diào)節(jié)的優(yōu)化關(guān)系，以提高模型結(jié)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(shù)據(jù)、遙感衛(wèi)星資料以及相關(guān)氣候環(huán)境數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，重點突破全球動態(tài)植被模型（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Globa Vegetation Model.LPJ-DGVM）敏感參數(shù)優(yōu)化方法，獲取適宜中國的參數(shù)化方案：在此基礎(chǔ)上，引入數(shù)據(jù)同化算法，將遙感衛(wèi)星產(chǎn)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(qū)域，實現(xiàn)對20002015年中國地區(qū)總初級生產(chǎn)力（Gross Primary Productivity GPP）和敬發(fā)（Evapotranspiration，ET的空間格局模擬及分析。主要結(jié)論如下1）將LP」DGwM中所選出的22個可調(diào)參數(shù)（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(lǐng)域）在各自取值范圍內(nèi)隨機獲得不同的參數(shù)組合，結(jié)果表明22個參數(shù)可引起GPP和ET模擬結(jié)果產(chǎn)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(shù)對GP模擬產(chǎn)生的影響更為顯著。
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)融合
上傳時間： 2022-03-16
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