類比資料的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦李金洪寫的 PyTorch深度學習和圖神經網路(卷1)--基礎知識 和岩﨑美苗子的 概念股夯什麼?從零開始的IT圖鑑:蘋果概念股、AI概念股、雲端概念股、半導體供應鏈、虛擬貨幣……從基礎入門到上下游整合,一次看懂。都 可以從中找到所需的評價。
另外網站第四章音訊媒體也說明:聲音是由物體振動造成,並透過如空氣般的介質而產生的類比訊號,. 也是一種具有波長及頻率的波形資料。以物理學的角度而言,可分為. 音量、音調、音色三種組成要素。其中「 ...
這兩本書分別來自人民郵電 和大是文化所出版 。
明新科技大學 電子工程系碩士在職專班 莊正所指導 黃國書的 使用LSTM模型進行洗滌器異常檢測分析-半導體設備AI化案例研究 (2021),提出類比資料關鍵因素是什麼,來自於洗滌器、深度學習、LSTM。
而第二篇論文國立虎尾科技大學 資訊工程系碩士班 許永和所指導 吳泓霖的 應用於MIL-STD-1553與ARINC 429異質網路之環控系統記錄器 (2020),提出因為有 異質網路、現場可程式閘陣列、ARINC 429、MIL-STD-1553B的重點而找出了 類比資料的解答。
最後網站神盾研發類比運算AI晶片瞄準超高速感測市場 - iThome則補充:類比 AI辨識晶片的最大優勢,是因不需轉換為數位資料儲存在記憶體中,所以可以省去用數位資料執行AI運算時,數位資料在記憶體與CPU之間傳輸所產生的 ...
PyTorch深度學習和圖神經網路(卷1)--基礎知識
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為了解決類比資料 的問題,作者李金洪 這樣論述:
本書從基礎知識開始,介紹深度學習與圖神經網路相關的一系列技術與實現方法,主要內容包括PyTorch的使用、神經網路的原理、神經網路的基礎模型、圖神經網路的基礎模型。書中側重講述與深度學習基礎相關的網路模型和演算法思想,以及圖神經網路的原理,且針對這些知識點給出在PyTorch框架上的實現代碼。本書適合想學習圖神經網路的技術人員、人工智慧從業人員閱讀,也適合作為大專院校相關專業的師生用書和培訓班的教材。 李金洪 精通C、Python、Java語言,擅長神經網路、演算、協定分析、移動互聯網安全架構等技術,先後擔任過CAD演算工程師、架構師、專案經理、部門經理等職位。參與過深度
學習領域某移動互聯網後臺的OCR項目,某娛樂節目機器人的語音辨識、聲紋識別專案,金融領域的若干分類專案。 第一篇 入門——PyTorch基礎 第1章 快速瞭解人工智慧與PyTorch 3 1.1 圖神經網路與深度學習 4 1.1.1 深度神經網路 4 1.1.2 圖神經網路 4 1.2 PyTorch是做什麼的 4 1.3 PyTorch的特點 5 1.4 PyTorch與TensorFlow各有所長 6 1.5 如何使用本書學好深度學習 8 第2章 搭建開發環境 9 2.1 下載及安裝Anaconda 10 2.1.1 下載Anaconda開發工具 10 2.1.2
安裝Anaconda開發工具 10 2.1.3 安裝Anaconda開發工具時的注意事項 11 2.2 安裝PyTorch 11 2.2.1 打開PyTorch官網 12 2.2.2 配置PyTorch安裝命令 12 2.2.3 使用配置好的命令安裝PyTorch 12 2.2.4 配置PyTorch的鏡像源 13 2.3 熟悉Anaconda 3的開發工具 15 2.3.1 快速瞭解Spyder 15 2.3.2 快速瞭解Jupyter Notebook 17 2.4 測試開發環境 18 第3章 PyTorch基本開發步驟——用邏輯回歸擬合二維資料 19 3.1 實例1:從一組看似混亂的資
料中找出規律 20 3.1.1 準備數據 20 3.1.2 定義網路模型 21 3.1.3 搭建網路模型 22 3.1.4 訓練模型 23 3.1.5 視覺化訓練結果 23 3.1.6 使用及評估模型 24 3.1.7 視覺化模型 25 3.2 模型是如何訓練出來的 26 3.2.1 模型裡的內容及意義 26 3.2.2 模型內部資料流程向 27 3.3 總結 27 第4章 快速上手PyTorch 29 4.1 神經網路中的幾個基底資料型別 30 4.2 張量類的基礎 30 4.2.1 定義張量的方法 30 4.2.2 張量的類型 32 4.2.3 張量的type()方法 33 4.3 張量
與NumPy 34 4.3.1 張量與NumPy類型資料的相互轉換 34 4.3.2 張量與NumPy各自的形狀獲取 34 4.3.3 張量與NumPy各自的切片操作 34 4.3.4 張量與NumPy類型資料相互轉換間的陷阱 35 4.4 在CPU和GPU控制的記憶體中定義張量 36 4.4.1 將CPU記憶體中的張量轉化到GPU記憶體中 36 4.4.2 直接在GPU記憶體中定義張量 36 4.4.3 使用to()方法來 設備 36 4.4.4 使用環境變數CUDA_VISIBLE_DEVICES來 設備 36 4.5 生成隨機值張量 37 4.5.1 設置隨機值種子 37 4.5.2 按
照 形狀生成隨機值 37 4.5.3 生成線性空間的隨機值 37 4.5.4 生成對數空間的隨機值 38 4.5.5 生成未初始化的矩陣 38 4.5.6 多的隨機值生成函數 38 4.6 張量間的數學運算 38 4.6.1 PyTorch的運算函數 39 4.6.2 PyTorch的自變化運算函數 39 4.7 張量間的資料操作 39 4.7.1 用torch.reshape()函數實現資料維度變換 39 4.7.2 實現張量資料的矩陣轉置 40 4.7.3 view()方法與contiguous()方法 40 4.7.4 用torch.cat()函數實現資料連接 41 4.7.5 用to
rch.chunk()函數實現資料均勻分割 41 4.7.6 用torch.split()函數實現資料不均勻分割 42 4.7.7 用torch.gather()函數對張量資料進行檢索 42 4.7.8 按照 閾值對張量進行過濾 42 4.7.9 找出張量中的非零值索引 43 4.7.10 根據條件進行多張量取值 43 4.7.11 根據閾值進行資料截斷 43 4.7.12 獲取資料中 值、 小值的索引 43 4.8 Variable類型與自動微分模組 44 4.8.1 自動微分模組簡介 44 4.8.2 Variable物件與張量物件之間的轉化 44 4.8.3 用no_grad()與ena
ble_grad()控制梯度計算 45 4.8.4 函數torch.no_grad()介紹 45 4.8.5 函數enable_grad()與no_grad()的嵌套 46 4.8.6 用set_grad_enabled()函數統一管理梯度計算 47 4.8.7 Variable物件的grad_fn屬性 47 4.8.8 Variable物件的is_leaf屬性 48 4.8.9 用backward()方法自動求導 48 4.8.10 自動求導的作用 49 4.8.11 用detach()方法將Variable物件分離成葉子節點 49 4.8.12 volatile屬性擴展 50 4.9 定義
模型結構的步驟與方法 50 4.9.1 代碼實現: Module類的使用方法 50 4.9.2 模型中的參數Parameters類 52 4.9.3 為模型添加參數 53 4.9.4 從模型中獲取參數 53 4.9.5 保存與載入模型 56 4.9.6 模型結構中的鉤子函數 57 4.10 模型的網路層 58 第5章 神經網路的基本原理與實現 59 5.1 瞭解深度學習中的神經網路與神經元 60 5.1.1 瞭解單個神經元 60 5.1.2 生物神經元與電腦神經元模型的結構相似性 62 5.1.3 生物神經元與電腦神經元模型的工作流程相似性 63 5.1.4 神經網路的形成 63 5.2 深
度學習中的基礎神經網路模型 63 5.3 什麼是全連接神經網路 64 5.3.1 全連接神經網路的結構 64 5.3.2 實例2:分析全連接神經網路中每個神經元的作用 64 5.3.3 全連接神經網路的擬合原理 66 5.3.4 全連接神經網路的設計思想 67 5.4 啟動函數——加入非線性因素,彌補線性模型缺陷 68 5.4.1 Sigmoid函數 68 5.4.2 tanh函數 69 5.4.3 ReLU函數 70 5.4.4 啟動函數的多種形式 72 5.4.5 擴展1: 好的啟動函數(Swish與Mish) 73 5.4.6 擴展2: 適合NLP任務的啟動函數(GELU) 74 5.5
啟動函數總結 75 5.6 訓練模型的步驟與方法 76 5.7 神經網路模組(nn)中的損失函數 76 5.7.1 L1損失函數 76 5.7.2 均值平方差(MSE)損失函數 77 5.7.3 交叉熵損失(CrossEntropyLoss)函數 77 5.7.4 其他的損失函數 78 5.7.5 總結:損失演算法的選取 79 5.8 Softmax演算法——處理分類問題 79 5.8.1 什麼是Softmax 80 5.8.2 Softmax原理 80 5.8.3 常用的Softmax介面 80 5.8.4 實例3:Softmax與交叉熵的應用 81 5.8.5 總結: 好地認識Softm
ax 82 5.9 優化器模組 82 5.9.1 瞭解反向傳播與BP演算法 82 5.9.2 優化器與梯度下降 83 5.9.3 優化器的類別 83 5.9.4 優化器的使用方法 83 5.9.5 查看優化器的參數結構 84 5.9.6 常用的優化器——Adam 85 5.9.7 好的優化器——Ranger 85 5.9.8 如何選取優化器 85 5.10 退化學習率——在訓練的速度與精度之間找到平衡 86 5.10.1 設置學習率的方法——退化學習率 86 5.10.2 退化學習率介面(lr_scheduler) 87 5.10.3 使用lr_scheduler介面實現多種退化學習率 88
5.11 實例4:預測泰坦尼克號船上的生存乘客 91 5.11.1 載入樣本 91 5.11.2 樣本的特徵分析——離散資料與連續資料 92 5.11.3 處理樣本中的離散資料和Nan值 93 5.11.4 分離樣本和標籤並製作成資料集 95 5.11.5 定義Mish啟動函數與多層全連接網路 96 5.11.6 訓練模型並輸出結果 97 第二篇 基礎——神經網路的監督訓練與無監督訓練 第6章 實例5:識別黑白圖中的服裝圖案 101 6.1 熟悉樣本:瞭解Fashion-MNIST資料集 102 6.1.1 Fashion-MNIST的起源 102 6.1.2 Fashion-MNI
ST的結構 102 6.1.3 手動下載Fashion-MNIST資料集 103 6.1.4 代碼實現:自動下載Fashion-MNIST資料集 103 6.1.5 代碼實現:讀取及顯示Fashion-MNIST中的資料 104 6.2 製作批次資料集 105 6.2.1 資料集封裝類DataLoader 105 6.2.2 代碼實現:按批次封裝Fashion-MNIST資料集 106 6.2.3 代碼實現:讀取批次資料集 107 6.3 構建並訓練模型 108 6.3.1 代碼實現:定義模型類 108 6.3.2 代碼實現:定義損失的計算方法及優化器 110 6.3.3 代碼實現:訓練模型
110 6.3.4 代碼實現:保存模型 111 6.4 載入模型,並用其進行預測 111 6.5 評估模型 112 6.6 擴展:多顯卡並行訓練 113 6.6.1 代碼實現:多顯卡訓練 113 6.6.2 多顯卡訓練過程中,保存與讀取模型檔的注意事項 115 6.6.3 在切換設備環境時,保存與讀取模型檔的注意事項 116 6.6.4 處理顯存殘留問題 116 第7章 監督學習中的神經網路 119 7.1 從視覺的角度理解卷積神經網路 120 7.1.1 生物視覺系統原理 120 7.1.2 微積分 120 7.1.3 離散微分與離散積分 120 7.1.4 視覺神經網路中的離散積分 12
1 7.2 卷積神經網路的結構 121 7.2.1 卷積神經網路的工作過程 122 7.2.2 卷積神經網路與全連接網路的區別 123 7.2.3 瞭解1D卷積、2D卷積和3D卷積 123 7.2.4 實例分析:Sobel運算元的原理 123 7.2.5 深層神經網路中的卷積核 126 7.2.6 理解卷積的數學意義——卷積分 126 7.3 卷積神經網路的實現 127 7.3.1 瞭解卷積介面 127 7.3.2 卷積操作的類型 129 7.3.3 卷積參數與卷積結果的計算規則 130 7.3.4 實例6:卷積函數的使用 130 7.3.5 實例7:使用卷積提取圖片的輪廓 135 7.4 深
層卷積神經網路 138 7.4.1 深層卷積神經網路組成 138 7.4.2 池化操作 140 7.4.3 瞭解池化介面 140 7.4.4 實例8:池化函數的使用 141 7.4.5 實例9:搭建卷積神經網路 143 7.5 迴圈神經網路結構 145 7.5.1 瞭解人的記憶原理 145 7.5.2 迴圈神經網路的應用領域 146 7.5.3 迴圈神經網路的正向傳播過程 147 7.5.4 BP演算法與BPTT演算法的原理 148 7.5.5 實例10:簡單迴圈神經網路實現——設計一個退位減法器 149 7.6 常見的迴圈神經網路單元及結構 154 7.6.1 長短記憶(LSTM)單元 15
5 7.6.2 門控迴圈單元(GRU) 157 7.6.3 只有忘記門的LSTM(JANET)單元 158 7.6.4 獨立迴圈(IndRNN)單元 158 7.6.5 雙向RNN結構 159 7.7 實例11:用迴圈神經網路訓練語言模型 160 7.7.1 什麼是語言模型 161 7.7.2 詞表與詞向量 161 7.7.3 詞向量的原理與實現 161 7.7.4 NLP中多項式分佈 162 7.7.5 迴圈神經網路的實現 163 7.7.6 實現語言模型的思路與步驟 164 7.7.7 代碼實現:準備樣本 165 7.7.8 代碼實現:構建迴圈神經網路(RNN)模型 167 7.7.9 代
碼實現:產生實體模型類,並訓練模型 168 7.7.10 代碼實現:運行模型生成句子 171 7.8 過擬合問題及優化技巧 172 7.8.1 實例12:訓練具有過擬合問題的模型 172 7.8.2 改善模型過擬合的方法 175 7.8.3 瞭解正則化 175 7.8.4 實例13:用L2正則改善模型的過擬合狀況 176 7.8.5 實例14:通過增大資料集改善模型的過擬合狀況 178 7.8.6 Dropout方法 179 7.8.7 實例15: 通過Dropout方法改善模型的過擬合狀況 180 7.8.8 全連接網路的深淺與泛化能力的聯繫 182 7.8.9 瞭解批量歸一化(BN)演算法
182 7.8.10 實例16: 手動實現批量歸一化的計算方法 185 7.8.11 實例17: 通過批量歸一化方法改善模型的過擬合狀況 187 7.8.12 使用批量歸一化方法時的注意 事項 188 7.8.13 擴展:多種批量歸一化演算法介紹 188 7.9 神經網路中的注意力機制 189 7.9.1 注意力機制的實現 189 7.9.2 注意力機制的軟、硬模式 190 7.9.3 注意力機制模型的原理 190 7.9.4 多頭注意力機制 191 7.9.5 自注意力機制 192 7.10 實例18:利用注意力迴圈神經網路對圖片分類 192 7.10.1 迴圈神經網路處理圖片分類任務的原
理 192 7.10.2 代碼實現:搭建LSTM網路模型 193 7.10.3 代碼實現:構建注意力機制類 193 7.10.4 代碼實現:構建輸入資料並訓練模型 196 7.10.5 使用並評估模型 197 7.10.6 擴展1:使用梯度剪輯技巧優化訓練過程 197 7.10.7 擴展2:使用JANET單元完成RNN 198 7.10.8 擴展3:使用IndRNN單元實現RNN 198 第8章 無監督學習中的神經網路 199 8.1 快速瞭解資訊熵 200 8.1.1 資訊熵與概率的計算關係 200 8.1.2 聯合熵 202 8.1.3 條件熵 202 8.1.4 交叉熵 203 8.1
.5 相對熵——KL散度 203 8.1.6 JS散度 204 8.1.7 互信息 204 8.2 通用的無監督模型——自編碼神經網路與對抗神經網路 205 8.3 自編碼神經網路 206 8.3.1 自編碼神經網路的結構 206 8.3.2 自編碼神經網路的計算過程 206 8.3.3 自編碼神經網路的作用與意義 207 8.3.4 變分自編碼神經網路 207 8.3.5 條件變分自編碼神經網路 208 8.4 實例19:用變分自編碼神經網路模型生成類比資料 208 8.4.1 變分自編碼神經網路模型的結構介紹 208 8.4.2 代碼實現:引入模組並載入樣本 209 8.4.3 代碼實現:
定義變分自編碼神經網路模型的正向結構 210 8.4.4 變分自編碼神經網路模型的反向傳播與KL散度的應用 211 8.4.5 代碼實現:完成損失函數和訓練函數 212 8.4.6 代碼實現:訓練模型並輸出視覺化結果 213 8.4.7 代碼實現:提取樣本的低維特徵並進行視覺化 214 8.4.8 代碼實現:視覺化模型的輸出空間 215 8.5 實例20:用條件變分自編碼神經網路生成可控類比資料 216 8.5.1 條件變分自編碼神經網路的實現 216 8.5.2 代碼實現:定義條件變分自編碼神經網路模型的正向結構 217 8.5.3 代碼實現:訓練模型並輸出視覺化結果 218 8.6 對抗神
經網路 219 8.6.1 對抗神經網路的工作過程 219 8.6.2 對抗神經網路的作用 220 8.6.3 GAN模型難以訓練的原因 220 8.6.4 WGAN模型——解決GAN難以訓練的問題 221 8.6.5 分析WGAN的不足 222 8.6.6 WGAN-gp模型—— 容易訓練的GAN模型 223 8.6.7 條件GAN 2248.6.8 帶有W散度的GAN——WGAN-div 225 8.7 實例21:用WGAN-gp模型生成類比資料 226 8.7.1 DCGAN中的全卷積 226 8.7.2 上採樣與下採樣 227 8.7.3 實例歸一化 228 8.7.4 代碼實現:引入
模組並載入樣本 228 8.7.5 代碼實現:定義生成器與判別器 229 8.7.6 啟動函數與歸一化層的位置關係 231 8.7.7 代碼實現:定義數完成梯度懲罰項 234 8.7.8 代碼實現:定義模型的訓練函數 235 8.7.9 代碼實現:定義函數,視覺化模型結果 237 8.7.10 代碼實現:調用函數並訓練模型 237 8.7.11 練習題 238 8.8 實例22:用條件GAN生成可控類比資料 239 8.8.1 代碼實現:定義條件GAN模型的正向結構 239 8.8.2 代碼實現:調用函數並訓練模型 240 8.9 實例23:實現帶有W散度的GAN——WGAN-div模型 24
1 8.9.1 代碼實現:完成W散度的損失函數 241 8.9.2 代碼實現:定義訓練函數來訓練模型 242 8.10 散度在神經網路中的應用 243 8.10.1 f-GAN框架 243 8.10.2 基於f散度的變分散度 小化方法 243 8.10.3 用Fenchel共軛函數實現f-GAN 244 8.10.4 f-GAN中判別器的啟動函數 246 8.10.5 互資訊神經估計 247 8.10.6 實例24:用神經網路估計互資訊 249 8.10.7 穩定訓練GAN模型的經驗和技巧 252 8.11 實例25:用 化深度互資訊模型執行圖片搜索器 253 8.11.1 DIM模型的原理
254 8.11.2 DIM模型的結構 254 8.11.3 代碼實現:載入CIFAR資料集 257 8.11.4 代碼實現:定義DIM模型 260 8.11.5 代碼實現:產生實體DIM模型並進行訓練 262 8.11.6 代碼實現:載入模型搜索圖片 264 第9章 快速瞭解圖神經網路——少量樣本也可以訓練模型 269 9.1 圖神經網路的相關基礎知識 270 9.1.1 歐氏空間與非歐氏空間 270 9.1.2 圖 270 9.1.3 圖相關的術語和度量 270 9.1.4 圖神經網路 271 9.1.5 GNN的動機 271 9.2 矩陣的基礎 272 9.2.1 轉置矩陣 272 9
.2.2 對稱矩陣及其特性 272 9.2.3 對角矩陣與單位矩陣 272 9.2.4 哈達馬積 273 9.2.5 點積 273 9.2.6 對角矩陣的特性與操作方法 273 9.2.7 度矩陣與鄰接矩陣 275 9.3 鄰接矩陣的幾種操作 275 9.3.1 獲取有向圖的短邊和長邊 276 9.3.2 將有向圖的鄰接矩陣轉成無向圖的鄰接矩陣 277 9.4 實例26:用圖卷積神經網路為論文分類 278 9.4.1 CORA資料集 278 9.4.2 代碼實現:引入基礎模組並設置運行環境 279 9.4.3 代碼實現:讀取並解析論文數據 279 9.4.4 代碼實現:讀取並解析論文關係資料
281 9.4.5 代碼實現:加工圖結構的矩陣資料 283 9.4.6 代碼實現:將資料轉為張量,並分配運算資源 284 9.4.7 代碼實現:定義Mish啟動函數與圖卷積操作類 284 9.4.8 代碼實現:搭建多層圖卷積網路 286 9.4.9 代碼實現:用Ranger優化器訓練模型並視覺化結果 287 9.5 圖卷積神經網路 290 9.5.1 圖結構與拉普拉斯矩陣的關係 290 9.5.2 拉普拉斯矩陣的3種形式 291 9.6 擴展實例:用Multi-sample Dropout優化模型的訓練速度 291 9.6.1 Multi-sample Dropout方法 292 9.6.2
代碼實現:為圖卷積模型添加 Multi-sample Dropout方法 292 9.6.3 代碼實現:使用帶有Multi-sample Dropout方法的圖卷積模型 293 9.7 從圖神經網路的視角看待深度學習 294 9.8 圖神經網路使用拉普拉斯矩陣的原因 295 9.8.1 節點與鄰接矩陣的點積作用 295 9.8.2 拉普拉斯矩陣的點積作用 296 9.8.3 重新審視圖卷積的擬合本質 296 9.8.4 點積計算並不是 方法 296 第10章 基於空間域的圖神經網路實現 297 10.1 重新認識圖卷積神經網路 298 10.1.1 基於譜域的圖處理 298 10.1.2 基
於頂點域的圖處理 298 10.1.3 基於頂點域的圖卷積 298 10.1.4 圖卷積的特性 299 10.2 實例27:用圖注意力神經網路為論文分類 300 10.2.1 圖注意力網路 300 10.2.2 工程部署 301 10.2.3 代碼實現:對鄰接矩陣進行對稱歸一化拉普拉斯矩陣轉化 301 10.2.4 代碼實現:搭建圖注意力神經網路層 301 10.2.5 代碼實現:搭建圖注意力模型類 302 10.2.6 代碼實現:產生實體圖注意力模型,並進行訓練與評估 303 10.2.7 常用的圖神經網路庫 304 10.3 圖神經網路常用庫——DGL庫 305 10.3.1 DGL庫的實
現與性能 305 10.3.2 安裝DGL庫的方法及注意事項 305 10.3.3 DGL庫中的資料集 306 10.3.4 DGL庫中的圖 307 10.3.5 DGL庫中的內聯函數 307 10.3.6 擴展:瞭解PyG庫 307 10.4 DGLGraph圖的基本操作 308 10.4.1 DGLGraph圖的創建與維護 308 10.4.2 查看DGLGraph圖中的度 309 10.4.3 DGLGraph圖與NetWorkx圖的相互轉化 310 10.4.4 NetWorkx庫 311 10.4.5 DGLGraph圖中頂點屬性的操作 313 10.4.6 DGLGraph圖中邊屬
性的操作 314 10.4.7 DGLGraph圖屬性操作中的注意事項 314 10.4.8 使用函數對圖的頂點和邊進行計算 315 10.4.9 使用函數對圖的頂點和邊進行過濾 315 10.4.10 DGLGraph圖的消息傳播 316 10.4.11 DGL庫中的多圖處理 317 10.5 實例28:用帶有殘差結構的多層GAT模型實現論文分類 318 10.5.1 代碼實現:使用DGL資料集載入CORA樣本 319 10.5.2 用鄰居聚合策略實現GATConv 321 10.5.3 代碼實現:用DGL庫中的GATConv搭建多層GAT模型 323 10.5.4 代碼實現:使用早停方式訓
練模型並輸出評估結果 324 10.6 圖卷積模型的缺陷 327 10.6.1 全連接網路的特徵與缺陷 327 10.6.2 圖卷積模型的缺陷 328 10.6.3 彌補圖卷積模型缺陷的方法 328 10.6.4 從圖結構角度理解圖卷積原理及缺陷 328 10.7 實例29:用簡化圖卷積模型實現論文分類 329 10.7.1 SGC的網路結構 330 10.7.2 DGL庫中SGC模型的實現方式 331 10.7.3 代碼實現:搭建SGC模型並進行訓練 333 10.7.4 擴展: SGC模型的不足 334 10.8 實例30:用圖濾波神經網路模型實現論文分類 334 10.8.1 GfNN的
結構 334 10.8.2 代碼實現:搭建GfNN模型並進行訓練 335 10.9 實例31:用深度圖互資訊模型實現論文分類 337 10.9.1 DGI模型的原理與READOUT函數 337 10.9.2 代碼實現:搭建多層SGC網路 338 10.9.3 代碼實現:搭建編碼器和判別器 339 10.9.4 代碼實現:搭建DGI模型並進行訓練 340 10.9.5 代碼實現:利用DGI模型提取特徵並進行分類 342 10.10 實例32:用圖同構網路模型實現論文分類 344 10.10.1 多重集與單射 344 10.10.2 GIN模型的原理與實現 344 10.10.3 代碼實現:搭建多
層GIN模型並進行訓練 346 10.11 實例33:用APPNP模型實現論文分類 347 10.11.1 APPNP模型的原理與實現 347 10.11.2 代碼實現:搭建APPNP模型並進行訓練 349 10.12 實例34:用JKNet模型實現論文分類 351 10.12.1 JKNet模型結構 351 10.12.2 代碼實現:修改圖資料的預處理部分 352 10.12.3 代碼實現:搭建JKNet模型並進行訓練 352 10.13 總結 355
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使用LSTM模型進行洗滌器異常檢測分析-半導體設備AI化案例研究
為了解決類比資料 的問題,作者黃國書 這樣論述:
隨著全球科技創新潮流,持續帶動各產業的轉型與成長,受益於物聯網、AI人工智慧、5G通訊、雲端運算及電動車等新技術的興起,其中的核心產業-半導體,需求持續擴大呈顯著成長趨勢。根據SEMI(國際半導體產業協會)5月公布數據顯示,截至今年4月,半導體設備出貨量持續創新高,較去年同期成長49.5%。SEMI分析,主要受益於AI人工智慧、5G、物聯網、電動車對晶片的需求提升,全球矽晶圓出貨量預計保持成長趨勢,自2020年以來增長2.4%,提升到2021、2022年的5%與5.3%,並延續到2023年。據研究機構公布預測指出,基於晶片供應缺口,半導體供不應求的局勢可能將延續,至2022年晶片報價仍有10
~20%的上漲空間。回溯半導體業的歷史軌跡,每當在市場停滯時期,由創新技術及應用所推動而再度大幅成長,如90年代的網際網路的興起、2007年iPhone的出現,而如今隨著AI人工智慧的持續推展、以及5G與電動車的興起,將有望長期帶動半導體業的產值持續成長。其中AI人工智慧在全球資訊科學研究已成未來趨勢,「深度學習(deep learning)」與「機器學習(Machine learning)」便是人工智慧其中重要的一塊,透過深度學習建立LSTM模型,將模型訓練後狀況與測試資料進行比對,然後與半導體設備洗滌器資料進行異常檢測分析。
概念股夯什麼?從零開始的IT圖鑑:蘋果概念股、AI概念股、雲端概念股、半導體供應鏈、虛擬貨幣……從基礎入門到上下游整合,一次看懂。
![](/images/books/052ea67ad76d3f24b15f896eb42263da.webp)
為了解決類比資料 的問題,作者岩﨑美苗子 這樣論述:
概念股是什麼? 指依靠相同題材,將同類型股票列入選股標的組合。 那……正夯的概念股有哪些? 哪些被低估(或者還沒夯)的好股票可以先關注、先入手? ‧伴隨5G網路發展,5G網路手機的市占率已達四成,之後會越來越高。 ‧虛擬貨幣可規避弱勢美元風險,成為未來支付工具之一,連特斯拉都大舉投資。 ‧受COVID-19影響,遠端工作帶動電子商務,龐大商機背後仰賴伺服器提供服務。 ‧遊戲族群數量不斷上升,「宅經濟」題材備受市場注目,包括電競、遊戲機等。 你喜歡網購嗎?用《精靈寶可夢GO》抓過寶嗎?你的手機可以無線充電嗎? 還有,電競可能納入奧運項目,帶動相關
市場;雙十一活動帶來大量獲利…… 這些都是某一種概念股。 本書由專業IT顧問三津田治夫精選出100個科技關鍵字, 從基本入門到上下游整合,告訴你,概念股為什麼這麼夯, 再搭配臺灣相關上市櫃公司總整理,選股不再霧煞煞。 ◎概念股背後的隱藏技術: 半導體可製作電晶體或IC(積體電路),使用在各種產品上, 如智慧型手機、個人電腦、遊戲機、電視、冰箱、汽車、醫療設備…… 相關公司如台積電(2330)、富鼎(8261)、漢磊(3707)等。 ◎概念股如何影響你我生活: ‧電商實力與規模已凌駕傳統零售業者,節慶限定活動(例如雙十一)也是商機。 線上零售業龍
頭momo的富邦媒(8454),就是概念股之一。 ‧5G(第五代行動通訊系統)發展,逐漸取代目前市占率六成的4G手機。 概念股有哪些?鴻海(2317)、宏碁(2353)、聯發科(2454)都是。 ◎AI、金融都是最夯概念股: 人工智慧(AI)越來越有智慧,例如智能喇叭、AI機器人,還有人臉辨識。 宏碁(2353)、華晶科(3059)、浩鑫(2405)……都因AI產業受矚目; 許多金融股,如玉山金(2884)、富邦金(2881)等,也是理財機器人概念股。 蘋果概念股、AI概念股、5G概念股、半導體、虛擬貨幣…… 等到媒體報導才查、等到分析師推薦了才跟,往往買
貴了。 本書從基礎入門,帶你搶在趨勢路人皆知之前,趁早布局。 各界推薦 竹謙科技研發工程師、資工心理人/洪碩廷 「紀老師程式教學網」粉專版主/紀俊男 泛科知識公司知識長/鄭國威
應用於MIL-STD-1553與ARINC 429異質網路之環控系統記錄器
為了解決類比資料 的問題,作者吳泓霖 這樣論述:
飛機中的環控系統雖有自我診斷功能,但僅會將錯誤記錄於內部隨機存取記憶體(RAM)中。當飛機落地關閉引擎電源後,故障紀錄也隨之消失,使得維修人員無法取得航行過程中所蒐集的錯誤資料,作進一步的分析,並利用這些資料來做維修與測試。因此,本研究以現場可程式閘陣列(Field Programmable Gate Array, FPGA)來實現該環控系統紀錄器之紀錄、儲存與傳輸之功能。此外,隨著航空電子技術的發展,使得越來越多航空通訊技術標準誕生。為考量到其日後能夠廣泛應用,本研究亦使用FPGA來實現異質網路之連結,使民用客機廣泛應用之ARINC 429與MIL-STD-1553B匯流排協定之間能夠相互
傳輸資料。本研究藉由MIL-STD-1553B匯流排的遠距終端(RT)建置出異質網路閘道器。除接收匯流排控制器(BC)所下達的命令外,並將資料以ARINC 429協定傳送至環控系統紀錄器。當環控系統紀錄器收到資料後,會將RTC時間及資料紀錄於快閃記憶體中,並透過電腦端的使用者應用程式將資料讀出並加以解析。此外,本研究以FPGA實現的環控系統紀錄器,使用了3314邏輯單元與3321組暫存器。而異質網路閘道器,則使用到4901邏輯單元與5386組暫存器。FPGA有著高靈活性及擴充性,能夠大幅的降低開發時間及成本,對比於航空電子系統複雜性而言,運用FPGA來開發,就能夠簡單的建置出一套易於擴充的環控
系統紀錄器及異質網路閘道器。
類比資料的網路口碑排行榜
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#1.R2R 與電阻串列數位類比轉換器之間的差異究竟為何?
我們在工學院上受過紮實的課程,學習類比數位轉換器(ADC)、運算放大器 ... 人而言,DAC就是個黑盒子,輸入數位資料後,即輸出代表該資料的類比訊號, ... 於 www.compotechasia.com -
#2.類比資料- 教育百科
名詞解釋: 指以連續的物理變量表示的資料,例如角速度、位置、電流、電壓、電阻等。 於 pedia.cloud.edu.tw -
#3.第四章音訊媒體
聲音是由物體振動造成,並透過如空氣般的介質而產生的類比訊號,. 也是一種具有波長及頻率的波形資料。以物理學的角度而言,可分為. 音量、音調、音色三種組成要素。其中「 ... 於 www.csim.scu.edu.tw -
#4.神盾研發類比運算AI晶片瞄準超高速感測市場 - iThome
類比 AI辨識晶片的最大優勢,是因不需轉換為數位資料儲存在記憶體中,所以可以省去用數位資料執行AI運算時,數位資料在記憶體與CPU之間傳輸所產生的 ... 於 www.ithome.com.tw -
#5.類比科(3438) - 公司資料- 台股 - 玩股網
類比 科(3438)公司基本資料,主要經營業務:積體電路之設計. 於 www.wantgoo.com -
#6.高速數位類比轉換子板 - Terasic
主要特性介紹 此資料用HSMC 子板可支援數位轉類比與類比轉數位介面,其中包含音效編解碼介面。High Speed Mezzanine Card (HSMC) 系列子卡可搭配任何配有HSMC 接頭的Altera ... 於 www.terasic.com.tw -
#7.產品介紹∣類比信號資料蒐集系統
適用於電池與燃料電池測試診斷。在每個通道上有16位元A/D轉換器。通道精度:≤ 0.05% f.s.輸入型組態配置。1000VDC共模。在電壓輸入端上具1MΩ輸入阻抗。 於 www.yinjin.com.tw -
#9.數位訊號類比訊號 - Zhewang
類比 Analog 簡單地說,連續性資料訊號,就叫做類比,生活中的資料,其實大部份都是屬於這種,聲音的聲波也是。 將類比訊號轉換為數位訊號的過程稱為「訊號數位化(Signal ... 於 www.thefde.co -
#10.類比與數位的觀念與方法
然而,音響數位化固然有許多好處,其所面臨的困難卻非毫無數位概念的人所能想像的,這困難就是前面我們一再提及的資料密度的問題。 由前面的討論,我們知道CD ... 於 subig1957.pixnet.net -
#11.MELSEC iQ-R 類比-數位轉換模組用戶手冊(入門篇)
誤輸出或誤動作可能導致事故。 ○ 將外部設備連接到CPU模組或智能功能模組上,對運行中的可程式控制器進行控制(資料 ... 於 www.fapro.com.tw -
#12.類比搜尋結果- 教育百科| 教育雲線上字典
用物理量表示數的裝置。例如類比計算機中,用電壓和電流表示數,而計算尺中用長度表示數。 計算機所處理之資料的形式可概分為兩大類:類比和數位。所謂類比訊號就是指經由 ... 於 163.28.84.215 -
#13.連類比物[編輯總資料庫] - 成語典
詞語, 連類比物. 本文連結, 附錄. 頻次, 2. 工具書. 漢語成語考釋詞典; 中國成語大辭典. 附錄, 編輯總資料庫. 列印. ︿. 回頂端. 國家教育研究院 通過AA檢測等級無障礙 ... 於 dict.idioms.moe.edu.tw -
#14.數位類比耦合器- 適用於資料記錄儀模組 - Testo
通過TUC 介面輕鬆連接到testo 150 TUC4 資料記錄儀. 該元件是testo Saveris Pharma 環境監測系統的一部分。模組化系統可以記錄和分析您的關鍵環境參數,如果違反限值, ... 於 www.testo.com -
#15.什麼是無線?調變方式 - ROHM
利用變換有無類比訊號,來傳送資料的數位調變方式。 FSK (Frequency Shift Keying): 利用類比訊號振幅的不同,調變數位訊號的方式,對於二進位資料0和1, ... 於 www.rohm.com.tw -
#16.ADC (Analog-to-Digital Converter) - 成大資工Wiki
多久對輸入的類比訊號進行一次轉換。取樣率越高,所得到的數位訊號越連續,但要求較大空間存放資料及較快的資料處理速率。 解析度(Resolution). 能將當下的類比值轉為 ... 於 wiki.csie.ncku.edu.tw -
#17.類比資料- 通訊工程- 英文翻譯 - 三度漢語網
中文詞彙 英文翻譯 出處/學術領域 燃料消耗比;燃料消耗率 specific fuel consumption 【電機工程】 類比資料傳輸 Analog Data Transmission 【圖書館學與資訊科學大辭典】 類比資料 analog data 【資訊與通信術語辭典】 於 www.3du.tw -
#18.王裕德| 數位VS類比- 訊號處理
類比 訊號(Analog signal). 大自然裡一切的訊號,包括我們聽到的聲音、光線的強弱,都屬於類比訊號。 例如 ... 於 itcgs.tcgs.tc.edu.tw -
#19.數位資料與類比訊號 - 翻轉工作室
(1) 『頻率偏移調變』(Frequency Shift Key Modulation, FSK):利用載波的頻率高低來區分二進位中的 0或 1。例如用Asin(2πf1t) 表示0(f1),以另一個頻率Asin(2πf2t) ... 於 www.tsnien.idv.tw -
#20.潛力無窮的類比IC 設計產業 - 亞東證券
用議題逐漸備受重視,電源管理IC 的重要性與日遽增,台灣類比. IC 設計業者著重在電源 ... 料轉換的訊號介面(Interface)及資料轉換(Data Conversion),. 等五項。 於 www.osc.com.tw -
#21.What is Digital - 音匠網站Sound Pro
而跟數位常常一起被提到的字眼是類比( Analog / Analogue )。類比的意思是一種隨時間而改變的線性 記錄原則,它無法在現有的資料及設備內,獨立創造一樣的資料,它可用 ... 於 www.sounderpro.com.tw -
#22.PXI 類比輸入模組- NI
此模組具有更高的準確度與高資料傳輸率,適合用於低通道數與高通道數的可擴充量測系統。PXI 類比輸入模組包含NI-DAQmx 驅動程式與設定 ... 於 www.ni.com -
#23.ADI發表较快速的四通道IF數位類比資料轉換器-美通社PR-Newswire
ADI發表较快速的四通道IF數位類比資料轉換器 ... AD 9144 四通道、16位元、2.8 GSPS D/A轉換器支援高資料速率以及超寬廣的信號頻寬,能夠實現新興的寬頻與多重頻段無線 ... 於 hk.prnasia.com -
#24.驅動高精度類比數位轉換器 - Analog Devices
此類系統對精度和速度的要求越來越高。這些資料擷取系統由放大器電路和類比數位轉換器(ADC)組成,其性能對系統具有決定性的影響。然而,ADC ... 於 www.analog.com -
#25.數位類比
類比 Analog 簡單地說,連續性資料訊號,就叫做類比,生活中的資料,其實大部份都是屬於 ... Full HD 1080P HDMI 視訊影像轉AV 端子(RCA 紅白黃) 影音數位類比訊號轉接 ... 於 www.tanglhn.co -
#26.Arduino Basic (6) - AnalogRead 類比輸入 - Single.9
設定RS232. Serial.begin(9600);. // 設定A0 輸入. pinMode(A0, INPUT);. } void loop(). {. // 讀值. int val = analogRead(A0);. // 傳送資料至電腦. 於 single9.net -
#27.類比科(3438.TWO) 基本資料 - 奇摩股市
類比 科(3438.TWO),Yahoo奇摩股市提供公司基本資料、統一編號、股務相關基本資料、實收資本額、普通股數、特別股、變更、與重要行事曆如董事會、股東常會、除權日、 ... 於 tw.stock.yahoo.com -
#28.你真的都搞懂了嗎?數位通訊新世代- 科學月刊Science Monthly
大自然裡一切的訊號,包括聲音和影像,都屬於類比訊號。 ... 數位訊號可以進行加密與解密,確保重要的資料安全,例如:銀行帳號密碼、戰爭機密情報不被別人竊取或盜用 ... 於 www.scimonth.com.tw -
#29.PCIe-6208 | 類比輸出資料擷取模組| 凌華科技ADLINK
類比 輸出資料擷取模組,8 通道16 位元PCI Express 類比輸出卡. 於 www.adlinktech.com -
#30.類比訊號_百度百科
類比 訊號(英語:analog signal)是指在時域上數學形式為連續函式的訊號。與類比訊號對應的是數位訊號, ... 類似的,當數位系統變得複雜時,數位資料流裏會產生錯誤。 於 baike.baidu.hk -
#31.类比资料- Translation into English - examples Chinese
Translations in context of "类比资料" in Chinese-English from Reverso Context: 有关非经营技术方案的类比资料很难获得。 於 context.reverso.net -
#32.擴增或抵消?在數位與類比的拉扯間
數位╱類比是並存的,因此,總是存在著一定程度上的張力與矛盾, ... 為對象,透過視覺感知的撩撥來探索從幻象、資料化到控制反饋等多重面向的褶皺。 於 www.digiarts.org.tw -
#33.如何將經由ioLogik E2000 的類比輸入(AI)通道接收到的原始 ...
您可使用下列任一公式,將原始資料(AI 通道值; N 位元解析度)轉換為工程單位:. 如果原始資料為> 2(N-1) 的平方,請使用以下的公式: 1-4.png; 但如果原始資料為< ... 於 www.moxa.com -
#34.類比數位轉換器設計指南
只用像是在PIC微控制器上找. 到的快速連續漸進暫存器(SAR) A/D轉換器進行超取樣,平均後. 的資料將無法達到Delta-Sigma ADC的解析度效能。超取樣與平. 均 ... 於 ww1.microchip.com -
#35.強勢來襲的數位潮流:你不可不知的DAC(上)—《音響入門誌》
DAC( Digital to Analog Converter)又稱為數位類比轉換器,是數位播放系統中不可或 ... 但高取樣率與高解析度伴隨而來的就是較大的資料量,需要較大的記憶體來儲存。 於 pansci.asia -
#36.ICS組實驗室介紹 - NTU GIEE|國立臺灣大學電子工程學研究所
本實驗室位於電機二館333A室,主要研究領域著重在高速混合訊號及類比電路設計、資料轉換器、等化器、鎖相迴路系統及射頻電路等方面。 IC研發實驗室, 林宗賢. 於 giee.ntu.edu.tw -
#37.資料收集通訊模組4組直流類比輸入(0-5V,0-10V,0-20mA,0-40mA)
資料 收集通訊模組4組直流類比輸入(0-5V,0-10V,0-20mA,0-40mA). 即插即用 高效率多工轉換功能 體積小,安裝空間不設限 可靠度高,通訊訊號穩定,使用方便 於 www.pcstore.com.tw -
#38.analog data - 類比資料 - 國家教育研究院雙語詞彙
類比資料. analog data. 2003年6月 資訊與通信術語辭典. 名詞解釋: 指以連續的物理變量表示的資料,例如角速度、位置、電流、電壓、電阻等。 於 terms.naer.edu.tw -
#39.樹莓派讀取類比資訊– MCP3008 - CH.Tseng
SPI(Serial Peripheral Interface). 大部份的ADC IC都是使用SPI介面。這是一種高速、全雙工、同步的資料傳輸技術,最早 ... 於 chtseng.wordpress.com -
#40.類比輸入模組CPX-E-4AI-U-I | Festo TW
類比 輸入超載 超過上限值 上溢/下溢 超出下限值; 測得變量: 電壓 電流; 模組參數: 參數設定錯誤診斷 感測器電源短路診斷 短路/超載後的表現 資料格式,類比輸入 於 www.festo.com -
#41.3438類比科- 公司資料- 基本資料- 個股資訊
類比 科(3438)個股即時資訊- 成交價: 47.50, 漲跌: -0.10, PChome Online股市提供 ... 公司資料. 公司名稱, 台灣類比科技股份有限公司. 個股分類, 上櫃股 - 半導體業 於 pchome.megatime.com.tw -
#42.VT2301:AD7606同步採樣、類比數位資料擷取系統系列概覽
影片介紹: 本影片介紹AD7606精密ADC產品系列中的不同產品。並特別介紹產品之間的重要區別,以及每個產品在協助客戶解決測量需求時的價值。 於 compotech.com.tw -
#43.<知識家> 搭起數位類比的橋樑,你不可不知的DAC
DAC(Digital to Analog Converter)又稱為「數位類比轉換器」,是數位播放系統 ... 好,但高取樣率與高解析度伴隨而來的就是較大的資料量,需要較大的記憶體來儲存。 於 soundbody-audio.com -
#44.模擬信號- 维基百科,自由的百科全书
模拟信号(英語:analog signal)是指在時域上數學形式為連續函數的訊號。與類比訊號對應的是數位訊號,後者採取分立的邏輯值,而前者可以取得連續值。類比訊號的概念 ... 於 zh.m.wikipedia.org -
#45.8或32通道類比資料擷取模組-博全國際 - 物理實驗設備
8或32通道類比資料擷取模組. AOiP Analogue Data Acquisition Module with 8 / 32 channels in 2 or 4 wires 型號:SA 32. 專用於測量、監控及記錄2線32通道或4線8通道 ... 於 www.poquan.com.tw -
#46.新趨勢網路概論(第四版)(電子書) - 第 3-3 頁 - Google 圖書結果
3-2資料與訊號資料(data)指的是要傳送的東西,例如文字、圖形、聲音或視訊, ... 轉換資料與訊號 3-3類比與數位資料與訊號都有類比與數位之分,類比資料(analogdata)具有 ... 於 books.google.com.tw -
#47.利用SHIPS 開發資料改進颱風強度類比預報模式之研究
本研究嘗試改進颱風強度類比預報模式,採用Tsai and Elsberry(2014)之颱風強度類比預報 ... Intensity Prediction;WAIP),配合SHIPS 開發資料(Statistical Hurricane. 於 conf.cwb.gov.tw -
#48.(3438) 類比科個股基本資料- Goodinfo!台灣股市資訊網
公 司 基 本 資 料. 股票代號, 3438, 股票名稱, 類比科. 產業別, 半導體業, 上市/上櫃, 上櫃. 公司名稱, 台灣類比科技股份有限公司. 英文簡稱, AAT. 於 goodinfo.tw -
#49.NI推線上狀態監控方案克服巨量類比資料挑戰 - 電子時報
NI發揮15年以上的狀態監控經驗,首度開發出NI InsightCM Enterprise端對端軟體解決方案,有助於克服類比數位資料的挑戰,並且充分運用工業級物聯網。 於 www.digitimes.com.tw -
#50.滿足高速系統應用資料轉換器提高頻寬/動態範圍 - 新通訊
各式各樣的轉換器架構被用來實現這種更高的速度,每一種架構都具有其獨特的優點。以高速度在類比域與數位域之間來回的穿梭,對於訊號的整合也會產生一些 ... 於 www.2cm.com.tw -
#51.資料擷取與控制 - 研華
透過眾多的終端模組與軟體支援,研華的PCI 介面卡給您高速、高品質且節省成本的產品選擇,適用於要求多功能、類比I/O、隔離式與非隔離式I/O 及計數器的工業環境。 研華的插 ... 於 www.advantech.tw -
#52.ANALOG COMPUTER - 勞動部勞動及職業安全衛生研究所
一種用來處理任何連續變化如溫度、電壓、壓力、速度等物理現象,並以所希望的數據表示來顯示或轉換成所希望的數據的計算機。 加油站利用類比計算機將泵出的油料流量轉換成( ... 於 www.ilosh.gov.tw -
#53.JYTEK USB DAQ 61902 LabVIEW AI(類比資料擷取)
Trigger source: Software, External analog or digital 接腳定義: 類比資料擷取時要先決定量測方式Referenced Single-End (RSE) (如下圖) ... 於 www.cfocus.com.tw -
#54.類比輸入轉乙太網 - 網路郵局
它配備8 通道差動式類比輸入和2 個數位輸出在一個模組內。 能輕易轉換AI 和DO 控制到乙太網路, 應用在工廠自動化設備中,任何低速率傳輸或安全資料傳輸都可用來當做 ... 於 www.adtek.com.tw -
#55.【LattePanda教學】lattepanda + Azure #2 上傳類比資料到 ...
請參閱 [LattePanda教學] lattepanda + Azure #1 環境建置] 本文將介紹如何上傳類比資料(電位計)到Azure IoT hub,並可在Visual Studio 與Power BI ... 於 blog.cavedu.com -
#56.DAC8565 系列數位類比轉換器- DAC 資料表– Mouser 臺灣
DAC8565 系列數位類比轉換器- DAC 在Mouser Electronics有售。Mouser提供DAC8565 系列數位類比轉換器- DAC 的庫存、價格和資料表。 於 www.mouser.tw -
#57.130.下列何者為類比資料轉換成數位信號的技術? (A)曼徹斯特 ...
下列何者為類比資料轉換成數位信號的技術? (A)曼徹斯特(Manchester) (B)脈波振幅調變(PAM) (C)調相(PM) (D)相位移轉鍵式調變(PSK). 編輯私有筆記及自訂標籤. 於 yamol.tw -
#58.訊號的種類- StockFeel 股感
圖一類比訊號是連續的電壓。 資料來源:Winamp 多媒體播放器。 ❒ 數位訊號(Digital signal). 於 www.stockfeel.com.tw -
#59.數據採集- 類比數位轉換器(ADC) | 電子元件經銷商DigiKey
數據採集- 類比數位轉換器(ADC). Analog-to-digital converters (ADC, A/D, or A-to-D) sample an analog signal, such as a sound picked up by a microphone or the ... 於 www.digikey.tw -
#60.TWI411919B - 在記憶體裝置中之類比路徑及數位路徑之間切換之記憶 ...
此外,其為攜帶型電子裝置中之功率的相對大之使用者。 大容量儲存裝置之另一實例為固態驅動器(SSD)。代替在旋轉媒體上儲存資料,SSD利用半導體記憶體裝置來儲存其資料,但 ... 於 patents.google.com -
#61.數位+類比資料擷取卡(PCI介面) 支援Linux - 亞洲機械網
數位+類比資料擷取卡(PCI介面) 支援Linux. 產品型號:EX-94421;EX-94421A. 產品分類:自動化設備/產業機械 / 自動化設備 / 自動化控制系統. 於 tw.asiamachinery.net -
#62.第十六章連結0和1與真實世界- 數位與類比轉換IC
些資訊成為不可或缺的工具,而電腦真正能處理的資. 料其實是數位訊號模式;所以我們需要把類比訊號轉. 換成數位資料,以編輯聲音或是圖片影像。此過程就. 於 www.ee.nchu.edu.tw -
#63.NI:巨量類比資料商機加速OT與IT對話 - 電子工程專輯
Big Analog Data存在安全爭議 ... 針對巨量類比資料最關鍵的安全性,業界廠商們也討論了如何協助客戶克服安全議題的挑戰。Andy Timm指出,「安全是一個重要 ... 於 www.eettaiwan.com -
#64.NI狀態監控解決方案克服巨量類比資料挑戰- 產業動態- 新電子科技 ...
美商國家儀器(NI)推出線上狀態監控的軟體解決方案--InsightCM Enterprise。新產品有助於深入掌握企業的資本設備狀態,以便維護並操作機台。該公司首度開發出端對端軟體 ... 於 www.mem.com.tw -
#65.從數位到類比- 施典志(@tenz1225) - Matters
網路上也是有巨量的數位資料在傳來傳去。音樂變成數位資料存在光碟或你的MP3裡、影像不論動靜,也變成數位資料儲存起來、拿出來用。 於 matters.news -
#66.USB資料擷取卡:數位示波器,類比示波器,交流直流電源供應器 ...
USB資料擷取卡(DATA TRANSLATION). 產品1 到10 共20 項 ... 16 S單端/ 8 差分類比輸入總採樣率高達100 kHz 12 / 16 位解析度可選2通道類比輸出 8 通道數位信號輸入, ... 於 www.chawei.com.tw -
#67.類比數位 - omix38.ru
類比數位轉換器(英語: Analog-to-digital converter, ADC, ... 數位發射機數位信號:以電壓脈波序列表示資料類比資料數位資料22 信號與資料選擇數位 ... 於 563534433.omix38.ru -
#68.ControlLogix 類比I/O 模組使用手冊
本手冊說明如何進行ControlLogix 類比I/O 模組的安裝、設定與疑. 難排解。 本手冊適用對象 ... 類比I/O 模組提供IEEE 32 位元浮點或16 位元整數資料格式。 模組解析度. 於 literature.rockwellautomation.com -
#69.解密電路設計:精密數位類比轉換器(DAC) 應用秘笈Part1
dac的應用範圍非常廣泛,包含工業用process control、optical networking、無線通訊、資料擷取系統、測試設備以及plc 應用。本次課程以常見的dac 架構 ... 於 training.ti.com -
#70.啟芳Ch1-4(題目卷) 班級: 姓名
( ) 電腦處理輸入的資料,必須先轉換為二進位型態的何種性質的信號才能進行處理? (A) 類比. 訊號(B) 數位訊號(C) 電子訊號(D) 以上皆非. 3. ( ) 將類比資料轉為數位 ... 於 webftp.cogsh.tp.edu.tw -
#71.初步認識線材接頭(Audio Cable) | DigiLog 聲響實驗室
在類比訊號中,又有分平衡與非平衡,我們常常在購買線材時看到這樣的規格, ... MIDI 線所傳輸的MIDI 資料並沒有包含任何聲音訊號,它傳輸的是音高、 ... 於 digilog.tw -
#72.低功率迴圈式類比數位資料轉換器__臺灣博碩士論文知識加值系統
詳目顯示 ; OuYang, Yu-Yi · 低功率迴圈式類比數位資料轉換器 · Low Power Cyclic Analog to Digital Data Converter · 陳巍仁 · Chen, Wei-Zen. 於 ndltd.ncl.edu.tw -
#73.類比是否在機器學習世界佔一席之地? - 電子技術設計
這就是我們如何將技術整合至現有晶片以實現新產品的方式。」 對此,Aspinity的技術讓MCU和類比數位轉換器(ADC)保持睡眠模式,直到出現可用的相關資料。 於 www.edntaiwan.com -
#74.什麼是類比、什麼是數位? - 運算與程式設計 - GitBook
簡單地說,連續性資料訊號,就叫做類比,生活中的資料,其實大部份都是屬於這種,聲音的聲波也是。 · 下面這張圖形,則是聲波的例子: · 簡單地說,可以使用明確的數字顯示 ... 於 nkust.gitbook.io -
#75.ADC IC 研究-ADC0804LCN
ADC0804 是一個類比轉數位的IC 晶片,其規格如下:. 〃5V 工作電壓. 〃類比電壓輸入範圍為0 至5V ... 為Low 時,才能讀取ADC0804 上的資料. WR. 啟動ADC0804 作類比 ... 於 blog.ncue.edu.tw -
#76.數位訊號類比訊號
紘康科技成立於2007年,專精於高性能資料轉換器相關領域之開發,本公司提供的晶片 ... DVI接頭除包含DVI標準所規定的數位訊號腳位之外也可包含傳統類比訊號(VGA)的腳 ... 於 educationalday.ch -
#77.資料收集通訊模組/JM-4AD 直流接點/直流類比輸入模組
巨曜自動化致力於可程式控制器(PLC)、人機介面(HMI)、圖控系統、變頻器、CNC控制器、Banner感測器、振動盤變頻控制器等各項自動控制器材,提供客戶全方位的服務, ... 於 www.mmiplc.com.tw -
#78.類比資料in Italian - Chinese-Italian Dictionary | Glosbe
Check '類比資料' translations into Italian. Look through examples of 類比資料translation in sentences, listen to pronunciation and learn grammar. 於 glosbe.com -
#79.你真的都搞懂了嗎?數位通訊新世代 - 科學月刊
經由數位訊號的壓縮與解壓縮,可以減少資料的容量,更容易儲存或傳送。 我們可以想像,一段聲音(聲波)是空氣中一條連續不斷的曲線,稱為「類比訊號」; ... 於 scimonth.blogspot.com -
#80.將類比訊號轉換成數位訊號 - Phoenix Contact
現在,使用菲尼克斯電氣出品的MINI Analog Pro 產品範圍中的插拔式閘道器可將訊號整合到工業匯流排系統和網路中。這為設備營運方開闢出了新的發展空間。 於 www.phoenixcontact.com -
#81.多型式混合IO模組-2點類比輸入/1點類比輸出/4點數位輸入/2點 ...
此類模組可通過Modbus RTU協定,用於HMI(人機介面)、PLC或SCADA。IO Studio是執行通信設定所用的電腦軟體。Data Acquisition Studio是針對資料收集用途的電腦軟體。 於 www.brainchildtw.com -
#82.VT2301:AD7606同步採樣、類比數位資料擷取系統系列概覽
本影片介紹AD7606精密ADC產品系列中的不同產品。並特別介紹產品之間的重要區別,以及每個產品在協助客戶解決測量需求時的價值。瀏覽AD7606系列產品 ... 於 www.youtube.com -
#83.【樹年】幼兒蒙特梭利實用生活資料類比牙齒玩具刷牙教具竹刷 ...
更多關於【樹年】幼兒蒙特梭利實用生活資料類比牙齒玩具刷牙教具竹刷木託盤早教牙齒模型英語卡片牙齒認知模型匹配卡的熱門推薦商品-NT$195至NT$418比價結果,共有2筆, ... 於 www.findprice.com.tw -
#84.數位IC設計工程師」找工作職缺-2022年5月|104人力銀行
... 技股份有限公司】。104人力銀行提供全台最多工作職缺,及專業求職服務,更多「巨量資料、類比IC設計工程師、數位IC設計工程師」找工作職缺請上104人力銀行搜尋。 於 www.104.com.tw -
#85.大河馬科技有限公司- 多通道類比資料紀錄系統 - Facebook
多通道類比資料紀錄系統,提供各種類比資料(電壓、電流....等)即時記錄,即時曲線繪製,資料庫儲存,報表繪製等功能。 於 zh-tw.facebook.com -
#86.台灣類比科技股份有限公司 - MoneyDJ理財網
台灣類比科技股份有限公司(簡稱:類比科,代碼:3438)成立與1999年3月,為面板電源管理晶片廠。 2016年1月5日,類比科與遠翔科共同宣布合併,換股比例為1股遠翔科換 ... 於 www.moneydj.com -
#87.資料擷取卡
資料 擷取卡系列產品擁有多樣化的類比訊號與數位訊號的組合選擇。在大部分的Windows 電腦平台上支援即插即用安裝,也提供Linux 平台的驅動程式。 於 www.icpdas.com -
#88.基本傳輸原理類比信號與數位信號波形時域分析(I) 時域分析(II)
資料 傳輸速率? ▫ 在給定傳輸條件下,一個指定通訊路徑(通道). 的最大資料傳輸速率稱為 ... 於 www.cyut.edu.tw -
#89.類比科(3438) 財務報表-公司資料 - HiStock嗨投資
類比 科(3438) 主要業務有積體電路之設計, 統一編號16795912, 公司資本額471658150, ... 類比科. (3438). 可現股當沖 ... 類比科(3438) 財務報表-公司資料 ... 於 histock.tw -
#90.遠流字典通線上資料庫
類比加法器... Analog Amplifier 類比放大器... Analog Assignment of Variables 變數之類比指派... analog computer [n.]類比電腦;類比電腦... Analog Data 類比資料. 於 lib.swsh.ntpc.edu.tw -
#91.[資訊小知識] 類比訊號VS 數位訊號 - 資訊吐司
類比 訊號是屬於大自然所聽到的聲音或看到的影像等等, 數位訊號是屬於電腦 ... 例如: 類比轉數位、數位轉類比。 ... 例如: 電腦處理資料、網路傳輸。 於 ittoos25.pixnet.net -
#92.類比資料 - 海词词典
海詞詞典,最權威的學習詞典,專業出版類比資料的英文,類比資料翻譯,類比資料英語怎麼說等詳細講解。海詞詞典:學習變容易,記憶很深刻。 於 dict.cn -
#93.RLX40i 類比細分器IC - RLS
... 會透過可調整細分係數(1、2、3、4、5、8、10),將輸出正弦和餘弦信號及類比參考原點信號轉換為數位信號。 ... RLX40i 類比細分器IC ... 配置與購買 規格資料表 ... 於 www.rls.si -
#94.<HeadLine>ADI發表最快速的四通道IF數位類比資料轉換器 ...
AD 9144 四通道、16位元、2.8 GSPS D/A轉換器支援高資料速率以及超寬廣的信號頻寬,能夠實現新興的寬頻與多重頻段無線應用。 於 news.cnyes.com -
#95.[00S082-4]【第四堂】類比與數位資料轉換器設計實務
針對設計與應用工程師使其對於ADC and DAC在規格與設計方面有進一步的了解。首先將介紹資料轉換器(類比/數位轉換器及數位/類比轉換器)的效能參數,再來會提到資料 ... 於 edu.tcfst.org.tw -
#96.高精度A/D 轉換模組4個類比輸入通道- KV-AD40G - KEYENCE
同時性:CH_A0 到CH_B0 以及CH_A1 到CH_B1 有資料同時性. 特殊功能. 數值轉換、平均處理(指定次數、指定時間、移動平均、一階延遲濾波器)、數據補償、 於 www.keyence.com.tw -
#97.Data Converter ICs - 交大307 實驗室
資料 轉換器(Data Converter)包括類比數位轉換器(Analog-to-Digital Converter, ADC)以及數位類比轉換器(Digital-to-Analog Converter, DAC)。如下圖所示,ADC是將類比 ... 於 www.alab.ee.nctu.edu.tw -
#98.類比電視- Win32 apps
訊號可能包含垂直空白間隔(VBI) 的其他資料,例如隱藏式輔助字幕(CC) 、World Standard Teletext (WST) ,以及(XDS) 擴充資料服務。 下 ... 於 docs.microsoft.com