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低释气镜头可波长范围的低释气1x-4x的LINOS UV扩束镜完美匹配

发布时间:2024/6/4 9:00:14 访问次数:59

一种混合卷积神经网络-支持向量机模型 (CNN-SVM) 的心音信号分类方法。

通过PASCAL挑战实验数据,整理出正常与不正常两类心音信号数据库,通过预处理滤波及MFCC、一二阶差分特征提取、PCA降维,输入CNN-SVM模型进行训练。并从准确率、召回率、特异性、精确率和F分数5个方面进行性能评估。为了验证此算法的有效性,将混合CNN-SVM模型与单一SVM、CNN模型分别进行了对比。

实验结果表明,该方法能够以较高识别率将两种心音信号区分开,其平均识别准确率接近于99%,相较于单一CNN方法提高了2.48%,同样高于单一SVM算法。

X Silent静音系列旗下Edge Platinum 850W及1100W产品、MAX Platinum 1300W产品以及X Mightly高功率系列Platinum 2000W产品,全系列皆符合Intel ATX 3.1规范。

X Mighty Platinum系列2000W高功率电源,通过电源组件并搭载PMBus接口与数字监测功能,可完全释放2000W的运算效能,峰值功率更可达到4000W,适用于专业级工作站或搭载更多显卡的设备,在满足AI时代下高算力所需功耗的同时,亦确保了高可靠、高质量的电源供应。


用于340nm-360nm波长范围的LINOS UV F-Theta Ronar低释气镜头可与适用于同样波长范围的低释气1x-4x的LINOS UV扩束镜完美匹配。

对于无需减少释气的应用,该新品还可提供成本优化的无色铝制版本。

CARLA为汽车制造商或PTI组织提供了最大的灵活性,带来了更多节省成本的机会和场景选择的巨大潜力。CARLA模拟器升级至Unreal Engine 5,预计将增强建模、模拟逼真度和性能,特别是通过监视器进行空间摄像模拟。


深圳市裕硕科技有限公司http://yushuo.51dzw.com

一种混合卷积神经网络-支持向量机模型 (CNN-SVM) 的心音信号分类方法。

通过PASCAL挑战实验数据,整理出正常与不正常两类心音信号数据库,通过预处理滤波及MFCC、一二阶差分特征提取、PCA降维,输入CNN-SVM模型进行训练。并从准确率、召回率、特异性、精确率和F分数5个方面进行性能评估。为了验证此算法的有效性,将混合CNN-SVM模型与单一SVM、CNN模型分别进行了对比。

实验结果表明,该方法能够以较高识别率将两种心音信号区分开,其平均识别准确率接近于99%,相较于单一CNN方法提高了2.48%,同样高于单一SVM算法。

X Silent静音系列旗下Edge Platinum 850W及1100W产品、MAX Platinum 1300W产品以及X Mightly高功率系列Platinum 2000W产品,全系列皆符合Intel ATX 3.1规范。

X Mighty Platinum系列2000W高功率电源,通过电源组件并搭载PMBus接口与数字监测功能,可完全释放2000W的运算效能,峰值功率更可达到4000W,适用于专业级工作站或搭载更多显卡的设备,在满足AI时代下高算力所需功耗的同时,亦确保了高可靠、高质量的电源供应。


用于340nm-360nm波长范围的LINOS UV F-Theta Ronar低释气镜头可与适用于同样波长范围的低释气1x-4x的LINOS UV扩束镜完美匹配。

对于无需减少释气的应用,该新品还可提供成本优化的无色铝制版本。

CARLA为汽车制造商或PTI组织提供了最大的灵活性,带来了更多节省成本的机会和场景选择的巨大潜力。CARLA模拟器升级至Unreal Engine 5,预计将增强建模、模拟逼真度和性能,特别是通过监视器进行空间摄像模拟。


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