ATEN瞄准专业级影音市场,发表全新VanCryst™视频系列产品线

宏正自动科技正式发表全新视频方案产品线VanCryst™,提供专业级影音方案,覆盖HDMI方案、多媒体播映整合方案、视频切换器、分配器与矩阵式切换器等,适用于企业会议、医疗、金融、工业、家庭娱乐等多领域。
整合齐全完善的产品方案、市场通路布局与售后服务优势,充分满足各产业应用需求

         
全球数字信息分享领导厂商 – 宏正自动科技( ATEN  International,6277)正式发表全新视频方案产品线–VanCryst™,针对各产业广大的视频应用需求,提供专业级影音方案。目前VanCryst™旗下的产品涵盖HDMI方案、多媒体播映整合方案、视频 切换器 、视频分配器与矩阵式视频切换器、视频延长器、视频转换器等,完整的产品布局与客制化优势,能针对所有视频相关应用需求提供高弹性与整合性的多元方案。

 

VanCryst™产品线的发表,展现了ATEN跨足视频应用领域的决心。ATEN凭借超过30年的强大研发实力、多项先进视频传输专利技术、齐全与弹性化的产品方案、高稳定度的产品质量,以及完整的全球市场通路布局与产品售后服务,进一步扩大ATEN于数字信息连接分享领域的版图,并将其创新技术应用于更多元的范畴。

宏正自动科技总经理陈尚仲表示:"VanCryst™系列产品线的诞生象征我们对于跨足专业级影音市场的承诺与信心,ATEN自1993年第一款视频切换器问世后,即持续研发视频应用相关技术,每年亦陆续推出多款创新产品。随着视频系列产品的不断扩充,以及市场对于我们的高度期待,进而促使ATEN正式成立VanCryst™视频系列产品线,不论是企业会议、医疗、金融机构、工业、信息,以及家庭剧院、数字电子广告牌、娱乐产业等环境,我们所拥有的完整专业级影音方案,可弹性整合满足不同产业的应用需求。"


陈尚仲进一步指出:"VanCryst™专业级影音方案即是凭借着ATEN在 KVM 领域多年的成功经验,将高质量视频传输与管理技术进一步拓展至视频应用的新市场。目前我们在全球正积极与各专业级影音设备的系统整合商与加值服务商缔结合作伙伴关系,以期有效且迅速的布署市场通路,全面打通VanCryst™于市场上的能见度。"

VanCryst™系列具备完整齐全的产品阵容,包括HDMI方案、多媒体播映整合方案,并提供矩阵式视频切换器、视频切换器、视频分配器、视频延长器、视频转换器等产品,其可将高质量的影像/声音信号来源,实时传送至多个显示屏幕,或是在一台屏幕进行多组影音频号切换,同时确保信号来源传送与切换的流畅性与稳定度,通过视频延长器则可将影音信号延伸达数百米。 

VanCryst™系列专业级影音方案锁定数字电子广告牌、教育、制业、医疗、交通运输、企业会议、金融机构及家庭娱乐等产业,其整合现今所有主流视频接口并提供优越的影音质量,针对各种不同环境的视频应用需求,提供具备高弹性与整合性的多元化解决方案,全面落实"完美视界,真实传递"的核心精神。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本项目是本人参加BAT等其他公司电话、现场面试之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题,每个点或题目都是在面试中被问过的。 除开知识点,一定要准备好以下套路: 个人介绍,需要准备一个1分钟的介绍,包括学习经历、工作经历、项目经历、个人优势、一句话总结。 一定要自己背得滚瓜烂熟,张口就来 抽象概念,当面试官问你是如何理解多线程的时候,你要知道从定义、来源、实现、问题、优化、应用方面系统性地回答 项目强化,至少与知识点的比例是五五开,所以必须针对简历中的两个以上的项目,形成包括【架构和实现细节】,【正常流程和异常流程的处理】,【难点+坑+复盘优化】三位一体的组合拳 压力练习,面试的时候难免紧张,可能会严重影响发挥,通过平时多找机会参与交流分享,或找人做压力面试来改善 表达练习,表达能力非常影响在面试中的表现,能否简练地将答案告诉面试官,可以通过给自己讲解的方式刻意练习 重点针对,面试官会针对简历提问,所以请针对简历上写的所有技术点进行重点准备 Java基础 JVM原理 集合 多线程 IO 问题排查 Web框架、数据库 Spring MySQL Redis 通用基础 操作系统 网络通信协议 排序算法 常用设计模式 从URL到看到网页的过程 分布式 CAP理论 锁 事务 消息队列 协调器 ID生成方式 一致性hash 限流 微服务 微服务介绍 服务发现 API网关 服务容错保护 服务配置中心 算法 数组-快速排序-第k大个数 数组-对撞指针-最大蓄水 数组-滑动窗口-最小连续子数组 数组-归并排序-合并有序数组 数组-顺时针打印矩形 数组-24点游戏 链表-链表反转-链表相加 链表-...
### PyTorch ATen 库信息及其使用 ATen 是 PyTorch 的核心库之一,主要用于提供张量操作的支持。该库独立于 PyTorch 构建,并被设计成可以轻松集成到其他项目中[^1]。 #### ATen 库的主要特点 - **跨平台支持**:ATen 支持多种操作系统和硬件架构,包括 Linux、Windows 和 macOS。 - **高效性能**:通过优化底层实现,确保高效的计算能力。 - **灵活性强**:不仅限于 Python 接口,还提供了 C++ API 以便更灵活的应用开发[^2]。 #### 安装与配置 对于希望从源码安装带有自定义选项的 PyTorch 用户来说,在构建过程中会自动编译并链接 ATen 库。具体步骤可参照官方文档提供的指南: ```bash git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch.git cd pytorch pip install -r requirements.txt python setup.py install ``` 上述命令将会下载必要的依赖项并通过 `setup.py` 来完成整个项目的编译工作,其中包括了 ATen 库的部分。 #### 使用示例 下面是一个简单的例子来展示如何利用 ATen 进行基本运算: ```cpp #include <iostream> #include <ATen/ATen.h> int main() { at::Tensor tensor_a = at::CUDA(at::kFloat).rand({2, 3}); std::cout << "Random Tensor A:\n" << tensor_a << "\n"; at::Tensor tensor_b = at::ones_like(tensor_a); auto result_tensor = tensor_a.add_(tensor_b); std::cout << "Result after adding ones to Tensor A:\n" << result_tensor << "\n"; } ``` 这段代码展示了创建随机数矩阵以及对其进行加法操作的过程。注意这里使用的是 CUDA 设备上的浮点型数据类型(`at::kFloat`)来进行演示。
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