SIMO EMS 技术支持

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单电感多输出(SIMO)开关稳压器技术-综合文档
05-23
SIMO技术允许单个电感器支持多个输出通道，这在便携式电子设备和集成电路设计中提供了显著的优势。SIMO技术可实现更高集成度和更低的系统成本，同时保持了高效率和良好的电性能。 在SIMO开关稳压器设计中，关键知识...
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单电感多输出(SIMO)开关稳压器技术
01-20
传统的 DC-DC 方案相比，单电感多输出(SIMO)电源转换器架构在节省空间的同时仍然保持高效率，有效延长电池寿命。通过单电感提供多路输出，SIMO 架构与低静态电流稳压器 IC 有效延长空间受限、电池供电产品的电池寿命...
基于 Anomalib和英特尔开发套件 的SIMOTECH在线缺陷检测系统
英特尔开发人员专区
08-30 1858
Anomalib 是一个深度学习库，旨在收集最先进的异常检测算法，以便在公共和私有数据集上进行基准测试。Anomalib 提供了近期文献中描述的异常检测算法的几种即用型实现，以及一套便于开发和实现自定义模型的工具。该库重点关注基于图像的异常检测，算法的目标是识别异常图像或数据集中图像的异常像素区域。
通信领域术语大全
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10-28 2万+
ITU：International Telecommunication Union国际电信联盟，联合国的一个重要专门机构，也是联合国机构中历史最长的一个国际组织。简称“国际电联”、“电联”或“ITU”。 IMT-2020：国际电联无线电通信部门(ITU-R)正式批准了三项有利于推进未来5G研究进程的决议，并正式确定了5G的法定名称是“IMT-2020”。 IMT：国际移动通信(International Mobile Telecommunications)，智能多模式终端(Intelligent Mul
通信术语及综合题
这是博客描述
06-13 6014
ITU：International Telecommunication Union国际电信联盟，联合国的一个重要专门机构，也是联合国机构中历史最长的一个国际组织。简称“国际电联”、“电联”或“ITU”。IMT-2020：国际电联无线电通信部门(ITU-R)正式批准了三项有利于推进未来5G研究进程的决议，并正式确定了5G的法定名称是“IMT-2020”。IMT：国际移动通信(International Mobile Telecommunications)，智能多模式终端(Intelligent Multimo
5G专业词汇缩略表
Linzerox的博客
01-09 7397
此文整理了5G常用的缩略词，方便诸位查阅
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SIMO_SIMO仿真_numeralkx5_simo_LTE下行链路系统级仿真_brasssj4
09-11
SIMO (Single Input Multiple Output) 是一种无线通信技术，它在单个发射器与多个接收器之间进行数据传输。在LTE（Long Term Evolution）网络中，SIMO技术被广泛应用于提高链路性能和数据速率。"numeralkx5"可能指的...
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SIMO_simo_SIMULINK_mimo_
09-30
SIMO（Single Input Multiple Output）和MIMO（Multiple Input Multiple Output）是无线通信系统中的两种关键技术，它们在提高数据传输速率和系统可靠性方面扮演着重要角色。本项目着重于SIMO链路的仿真以及MATLAB...
以MAX77650为例详细讨论SIMO电源技术以及设计技巧.pdf
07-23
物联网(IoT)、可穿戴产品是当前...Maxim最新推出的SIMO电源技术可以帮助工程师解除烦恼，有效地解决上述问题。本次讲座将详细讨论SIMO电源技术以及设计技巧，并以MAX77650为例，介绍可穿戴等便携应用的供电方案。……
富士施乐专用文档浏览器，查看dw格式
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/516ea913e59d 的源码改编 该软件较为少见，主要用于处理xerox设备扫描生成的文档，同时也适用于基于此工具创建的文件
地级市-信息消费试点政策DID（2000-2024年）.xlsx
01-03
2013年国务院发布《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》，明确提出要推动信息消费，有效拉动需求，催生新的经济增长点 工信部于2013年、2015年分两批次遴选出104个信息消费试点城市：2013 年确定北京市等68个城市为首批国家信息消费试点市（县、区）；2015年确定上海市等36个城市为第二批国家信息消费试点市（县、区）并于2016年印发了《2016年国家信息消费示范城市建设指南》，将北京、上海、大连等25个城市作为信息消费示范城市 信息消费试点政策DID：该变量为虚拟变量，若某城市在某年被列入试点城市，那么该城市在当年及之后均赋值为1，反之则为0 ## 一、数据介绍 数据名称：信息消费试点政策DID 数据范围：297个地级以上城市 时间范围：2000-2024年 样本数量：7426条 数据来源：工信部 更新时间：2025年11月
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）
01-03
边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“边缘计算环境中基于启发式算法的深度神经网络卸载策略”展开，提出了一种利用启发式算法优化深度神经网络任务在边缘计算环境中的计算卸载方案。通过Matlab代码实现，研究如何将复杂的神经网络任务合理分配到边缘设备与云端，以降低延迟、节省能耗并提高系统效率。文中重点探讨了任务分割、资源调度、通信开销与计算能力之间的权衡，并借助启发式算法（如遗传算法、粒子群优化等）寻找近似最优的卸载决策。该方法适用于资源受限的边缘计算场景，具有较强的工程应用价值。; 适合人群：具备一定编程基础和算法知识，熟悉Matlab工具，从事边缘计算、物联网、人工智能或智能优化方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于解决边缘智能中深度学习任务的高效部署问题；②为移动端或嵌入式设备上的AI应用提供低延迟、低功耗的任务卸载策略；③支撑智慧城市、自动驾驶、工业物联网等实时性要求高的应用场景。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实验复现，深入理解算法实现细节与系统建模过程，同时可尝试替换不同启发式算法或调整网络结构以进一步优化性能。
航拍图像多类别实例分割数据集-20251116-121603.zip
01-03
航拍图像多类别实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称：航拍图像多类别实例分割数据集 • 图片数量： 训练集：1283张图片 验证集：416张图片 总计：1699张航拍图片 • 训练集：1283张图片 • 验证集：416张图片 • 总计：1699张航拍图片 • 分类类别： 桥梁（Bridge） 田径场（GroundTrackField） 港口（Harbor） 直升机（Helicopter） 大型车辆（LargeVehicle） 环岛（Roundabout） 小型车辆（SmallVehicle） 足球场（Soccerballfield） 游泳池（Swimmingpool） 棒球场（baseballdiamond） 篮球场（basketballcourt） 飞机（plane） 船只（ship） 储罐（storagetank） 网球场（tennis_court） • 桥梁（Bridge） • 田径场（GroundTrackField） • 港口（Harbor） • 直升机（Helicopter） • 大型车辆（LargeVehicle） • 环岛（Roundabout） • 小型车辆（SmallVehicle） • 足球场（Soccerballfield） • 游泳池（Swimmingpool） • 棒球场（baseballdiamond） • 篮球场（basketballcourt） • 飞机（plane） • 船只（ship） • 储罐（storagetank） • 网球场（tennis_court） • 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形坐标，适用于实例分割任务。 • 数据格式：航拍图像数据。 二、适用场景 • 航拍图像分析系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别和分割航拍图像中各种物体的AI模型，用于地理信息系统、环境监测等。 • 城市
合肥员工终面需知.docx
01-03
合肥员工终面需知.docx
【计算机视觉】基于YOLOv5/v8/v10的球场设备检测系统设计：体育场馆智能运维应用
01-03
内容概要：本文是一份关于基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的体育场内球场设备检测系统的完整实践指南，旨在帮助学生完成毕业设计。文章详细介绍了目标检测模型YOLO系列的基本原理与差异，指导读者从环境搭建、数据采集与标注、模型训练到实时检测和可视化界面开发的全流程。通过构建一个能识别篮球架、球门、球网等体育设施的智能系统，实现场馆运维、赛事保障等实际场景的应用，并建议进行多模型对比实验以提升毕设深度。配套代码与数据配置链接也已提供，便于快速上手。; 适合人群：计算机相关专业、具备一定Python编程基础、正在准备毕业设计的学生，尤其是对人工智能、计算机视觉方向感兴趣的研发初学者。; 使用场景及目标：① 掌握YOLO系列模型在真实场景中的应用方法；② 完成一套可运行的球场设备自动检测系统用于毕设展示；③ 通过模型对比实验提升项目科研深度，增强答辩竞争力； 阅读建议：建议按照文档步骤循序渐进操作，重点理解数据准备与模型训练的关键环节，同时结合提供的代码链接进行实践调试，确保各模块顺利运行，最终集成完整系统并做好演示准备。
【计算机视觉】基于YOLO系列的目标检测模型在交通事故识别中的应用：智能交通监控与实时报警系统设计
01-03
内容概要：本文详细介绍了一个基于YOLO系列模型（YOLOv5/YOLOv8/YOLOv10）的车祸检测与事故报警系统的设计与实现，适用于毕业设计项目。文章从项目背景出发，阐述了传统人工监控的局限性和智能车祸检测的社会价值，随后对比分析了YOLO不同版本的特点，指导读者根据需求选择合适的模型。接着，系统明确了核心功能目标，包括车祸识别、实时报警、多场景适配和可视化界面开发。在技术实现部分，文章讲解了数据集获取与标注方法、数据增强策略、模型训练与评估流程，并提供了完整的代码示例，涵盖环境搭建、训练指令、推理测试以及基于Tkinter的图形界面开发，实现了视频加载、实时检测与弹窗报警功能。最后，文章总结了项目的全流程实践意义，并展望了未来在智慧城市、车联网等方向的扩展潜力。; 适合人群：计算机相关专业本科毕业生，具备一定Python编程基础和机器学习基础知识，正在进行毕业设计的学生；; 使用场景及目标：①完成一个具有实际社会价值的毕设项目，展示从数据处理到模型部署的全流程能力；②掌握YOLO目标检测模型的应用与优化技巧；③开发具备实时检测与报警功能的交通监控系统，用于答辩演示或科研展示； 阅读建议：建议按照“背景—数据—模型—界面—总结”的顺序逐步实践，结合提供的代码链接进行动手操作，在训练模型时注意调整参数以适应本地硬件条件，同时可在基础上拓展更多功能如短信报警、多摄像头接入等以提升项目创新性。
ZPW-2000 轨道电路信号的FSK调制发码实验
最新发布
01-03
ZPW-2000 轨道电路信号的FSK调制发码实验
边缘计算基于昇腾310的深度学习模型移植：Atlas 200DK上ONNX模型转OM及推理部署全流程
01-03
内容概要：本文详细介绍了在华为昇腾310 Atlas 200DK开发板上完成深度学习模型移植与推理的全流程，涵盖从环境搭建、模型转换、推理代码开发到部署运行的核心步骤。重点使用华为ATC模型转换工具将ONNX等格式模型转为昇腾专用的.om格式，并通过AscendCL编程接口实现Python端的推理应用。文中以ResNet50图像分类为例，提供了完整的预处理、推理执行和后处理代码，并附带常见问题解决与性能优化建议，帮助开发者高效实现边缘侧AI部署。; 适合人群：具备一定深度学习基础和Python编程能力，从事边缘计算、嵌入式AI开发的工程师或学生，尤其是希望将模型部署到国产AI芯片平台的技术人员； 使用场景及目标：①在工业质检、智能监控等场景中实现本地化AI推理；②掌握昇腾平台的模型转换（ATC）与推理开发（AscendCL）核心技术；③提升在国产化硬件上部署AI模型的实战能力； 阅读建议：建议结合飞书链接中的代码和文档同步实践，严格按照流程配置环境、转换模型并调试推理程序，重点关注输入形状匹配、资源管理与性能优化细节，以确保部署成功。
基于Java的校学生会招新报名系统的设计与实现源码.zip
01-03
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MIMO/SIMO/MISO技术下BER性能的仿真研究
在这部分内容中，我们将详细探讨多输入多输出（MIMO）、单输入多输出（SIMO）、多输入单输出（MISO）技术，以及空时块编码（STBC）在不同算法实现下的比特误码率（BER）性能表现。这些技术均属于无线通信领域的先进...
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