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差分逻辑电平——LVDS、CML、LVPECL、HCSL互连
首先了解差分逻辑电平结构,也包括单端逻辑电平常见的逻辑电平_常用的逻辑电平-优快云博客注:ECL >> PECL >> LVPECL演变而来;QDR(Quad Data Rate):四倍数据倍率本文章只涉及差分逻辑电平:LVDS 、LVPECL、CML (高速)(最常用)在任何给定的系统设计中,必须设计驱动器侧和接收器侧之间的时钟逻辑转换。通过在它们之间增加衰减电阻和偏置电路来将一个差分时钟转换为其他类型的差分逻辑,来衰减摆幅电平并重新偏置共模输入接收器。
AI论文探讨室·A+·第22期 SurfelMeshing Online Surfel-Based Mesh Reconstruction
论文地址 摘要
ABAQUS中CDP模型在钢筋混凝土节点低周反复荷载模拟的关键技术解析
本文深入解析了ABAQUS中CDP模型在钢筋混凝土节点低周反复荷载模拟中的关键技术。通过详细介绍CDP模型的核心价值、建模关键技术、滞回曲线优化方法及典型问题排查指南,帮助工程师精准模拟混凝土的拉伸开裂和压缩压碎行为,提升抗震分析效率。文章还提供了实用的工程应用技巧,如快速建模模板和后处理自动化脚本。
windows10系统查看NVIDIA显卡GPU使用情况——解决方法
目录 一、前言 二、解决方法 一、前言 1.随着深度学习的快速发展,GPU的优劣也决定模型训练速度的快慢,而了解GPU的使用情况可以让我们合理的分配GPU。 2.现在普遍的深度学习的GPU采用的都是NVIDIA显卡,而企业也提供了专门的方式供我们去查看GPU的使用情况。对于一些windows10系统的用户,他们可以在任务管理器的性能界面查看到GPU的使用情况,但是有些用户就不可以,例如博...
当windows安装git时出现以下错误提示
Windows安装Git时出现多个系统配置设置失败错误(exit code 4294967295),提示包括无法设置textconv、LFS过滤器和SSL等配置项。关键问题在于scalar.exe版本不兼容,系统提示"该版本的scalar.exe与你运行的Windows版本不兼容"。解决方案是检查程序版本是否正确,下载与Windows系统兼容的正确版本重新安装即可。
图解说明JLink驱动与目标板电源匹配的关键细节
深入讲解JLink驱动安装及使用过程中,如何正确匹配目标板电源,避免常见通信故障。通过图解方式清晰展示关键连接细节,确保调试稳定可靠,是嵌入式开发中不可或缺的实战经验分享。
图像三维重建第三期-HybridFusion: Real-Time Performance Capture Using a Single Depth Sensor and Sparse IMUs
论文链接 摘要 我们提出一个轻量权重具有较高的稳定性对实时的人体行为捕获基于一个单深度图像和稀疏的惯导测量单元(IMUs)。我们的方法结合非刚体表面跟踪和立体融合来同时的重建挑战运动,细致的几何和内部人体对衣服主题。提出的混合运动跟踪方法和有效的每帧传感器标定技术能够对非刚体表面重建快速移动和严重情况的姿态挑战。重要的融合人工被减少使用一个新的可信的测量对我们适应基于TSDF的融...
【论文阅读|小目标分割算法ASF-YOLO】
论文题目:ASF-YOLO: A novel YOLO model with attentional scale sequence fusion for cell instance segmentation 论文链接: https://arxiv.org/abs/2312.06458 代码链接:https://github.com/mkang315/ASF-YOLO 摘要(Abstract) 作者提出了一种新颖的基于 "You Only Look Once"(YOLO)的注意力尺度序列融合框架(ASF-YO
厦大MRI,OLED双回波序列设计
告别安装报错!保姆级教程:用阿狸狗破戒大师V3.2.6搞定Cadence 17.4完整安装与补丁
本文提供Cadence 17.4的完整安装与破解教程,特别针对国内用户常见问题优化。从前期准备、镜像处理到阿狸狗破戒大师V3.2.6的智能破解,再到补丁管理与性能调优,详细指导每一步操作,确保一次性安装成功并提升设计效率。
雷达参数的设置
采样率又可以叫做采样速率或者,顾名思义就是每秒采集的次数。该值越高,单位时间内对信号的采集越多,采样率的单位可以用Hz或者sps表示(sps是采样率,是每秒采样点的数量,sp表示采样点数),一般1sps=1Hz。采样时间是采样点数和采样周期的乘积得到的结果。假设实际采样率为4560ksps,采样点数为256,那么采样周期为1/4560(ms),那么ADC的采样时间就为256*(1/4560)(ms)=0.056ms=56微秒。
3D人体重建从单张图中-DeepHuman: 3D Human Reconstruction from a Single Image
论文链接:http://www.liuyebin.com/deephuman/assets/DeepHuman.pdf 摘要 我们提出深度人体,一个图像导向立体到立体的转换CNN对3D人体重建从一个单张RGB图像。为减少干扰涉及在表面几何重建,即使对不可见的区域也可以进行重建,我们提出和利用一个稠密的语义展示形成从SMPL模型作为一个外部的输入。一个关键特征在我们的网络融合不同...
【WRF安装第三期(Ubuntu)】搭建WRF编译所需系统-第三方依赖库安装
WRF安装第三期:搭建WRF编译所需系统-第三方依赖库安装
单张图人体重建Convolutional Mesh Regression for Single-Image Human Shape Reconstruction
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1905.03244.pdf 工程地址:https://www.seas.upenn.edu/~nkolot/projects/cmr/ 摘要 这篇文章目的解决问题3D人体姿态和形状估计从单张图像上。先前的方法考虑一个参数模型的人体框架,SMPL以及使用回归模型参数给上升到mesh一致图像证明。这个参数回归是一个非常具有挑...
STM32F407中文手册
STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
图像三维重建第六期-Scan2CAD: Learning CAD Model Alignment in RGB-D Scans
论文地址 项目地址 摘要 我们展示Scan2CAD,一个新颖数据驱动方法学习一个对准的3D CAD模型从一个基础数据对噪声和不完整几何的RGB-D扫描。对于一个3D重建一个室内场景,我们的输入一系列的CAD模型,和预测一个9维姿态能够对齐每个模型的基本扫描几何。为解决这个问题,我们创建一个新的扫描到CAD对齐数据集基于1506扫描网络扫描97607来注释关键点对在14224C...
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/
AI论文探讨室·A+·第10期 DeepStereo: Learning to Predict New Views from the World’s Imagery
《DeepStereo: Learning to Predict New Views from the World’s Imagery》 论文链接 主要解决的问题:首次使用神经网络预测新的视点图 主要描述 新视点的像素生成是使用将临近视点的图像输入到卷积神经网络中,最后生成新视点的图像。它的有优势主要在,只需要一系列的不同位姿下的图像,然后就可以在不同场景下生成新的视点。 ...
锂电池充电器电路设计 里面有电路
锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。
PVNet: A Joint Convolutional Network of Point Cloud and Multi-View for 3D Shape Recognition
论文链接:http://gaoyue.org/paper/PVNet.pdf 摘要 3D目标识别已经吸引研究者们的注意在领域多媒体和计算机视觉。随着最近涌入的深度学习,各种深度模型使用不同的展示形式实现先进的表现。大部分它们,点云和多视点基于3D模型展示正在引进在最近,它们对应的深度模型已经展示出重要性在3D模型识别。然而,有较少集中在点云数据和多视点数据对于3D模型展示,在我们...
AI论文探讨室·A+·第17期 Motion2Fusion: Real-time Volumetric Performance Capture
欢迎志同道合的朋友,在下方留言,大家相互学习。 论文链接 摘要 这是一个360度实时的对非刚性进行三维重建的系统Motion2Fusion。作者主要贡献:(1)提出一个新的非刚性融合系统能够实现高精度立体细节融合,来避免先前的过度平滑和视觉效果;(2)使用机器学习对3D对应区域进行估计来减少跟踪错误来自快速运动造成的结果;(3)一个反向和前向对齐策略能够鲁棒处理拓扑结构改变...
AI论文探讨室·A+·第11期 DeepMVS: Learning Multi-view Stereopsis
《DeepMVS: Learning Multi-view Stereopsis》 主要解决的问题:输入任意数量的姿态图像来预测高质量的视差图 主要描述 主要包含三部分:(1)在真实统一数据集上进行有监督的预训练;(2)提出一个有效的方法在无序的图像数据集中收集信息;(3)使用预训练的VGG-19网络来融入多层的特征。通过在ETH3D数据集上对论文中提出的DeepMVS网络,...
基于图像的3D目标重建 State-of-the-Art and Trends in the Deep Learning Era
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1906.06543.pdf 摘要 先进的3D目标重建使用深度学习的分类 编码阶段分类
AI论文探讨室·A+·第2期 DISN: Deep Implicit Surface Network for High-quality Single-view 3D Reconstruction
NeurIPS2019 《DISN: Deep Implicit Surface Network for High-quality Single-view 3D Reconstruction》 论文链接 代码链接 主要解决的问题:从单张图像中重建3D模型,即给定一张图像预测有符号距离域 具体描述 除了使用全局图像特征,DISN也预测局部块的每个3D点投影和提取局部特征从...
图像三维重建第七期-Real-time Non-rigid Reconstruction using an RGB-D Camera
论文链接 效果图 摘要 我们展示一个结合硬件和软件来解决无标记重建非刚性形变目标,对于任意形状实时实现。我们的系统使用了一个简单自包含立体相机单元建造从成品的组成和消费 ...
AI论文探讨室·A+·第20期 SurfelWarp: Efficient Non-Volumetric Single View Dynamic Reconstruction
论文主页 摘要 作者贡献了一个稠密的SLAM系统,将一系列的深度图作为输入和实时的重建非刚性形变目标,没有模板和先验模型 。相对于存在的方法,本论文没有使用任何体素数据结构,例如截断符号距离函数(TSDF)区域或者非形变区域,它们是性能和内存密集型。我们的系统运行在一个平点(surfel)基于几何的展示,它能够直接从商业深度传感器获得。标准的图像流程和生成建议GPU(GPGPU)...
AI论文探讨室·A ·第9期 MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo
《MVSNet: Depth Inference for Unstructured Multi-view Stereo》 论文链接 主要解决的问题:使用端到端到的神经网络解决从多个视点图像来推断深度图 系统架构 MVSNet网络架构:输入图像将经过2D特征提取网络和可微单应性矩阵变化到形成损失体积。最后深度图输出通过从正则化可能的体积和精炼参考图得到。 效果展示 ...
AI论文探讨室·A+·第24期 Deep Closest Point: Learning Representations for Point Cloud Registration
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MarchingCube算法汇总
MarchingCube汇总 图像数据到网格数据-1——MarchingCubes算法 一个极简的Marching Cubes算法实现 Marching Cube
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