DPR500超声波高压脉冲发生接收器

DPR500是一款集发射接收于一体的双通道超声波仪器,具备多种可调参数,适用于声学显微镜、厚度测量等领域。其特点是高信噪比和远程脉冲发生器设计,减少干扰并优化探头性能。
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DPR500超声波高压脉冲发生接收器

DPR500超声波高压脉冲发射接收器是首个将两套完整脉冲发射接收装置整合为一体的双通道模块化仪器,接收模块的有效带宽有三种规格: 50 MH、300 MHz、500 MHz。同时DPR500也可以选择单通道模式。

DPR500的功能包括可调阻尼,增益,脉冲幅度,脉冲能量,脉冲重复率,高通滤波器,低通滤波器,反射或通过模式选择(基于脉冲发生器选择),和脉冲发生器的触发源。
快速响应的接收器和脉冲发生器电路完全屏蔽电磁噪声和干扰,确保高信噪比。
DPR500包括一个基于Windows的软件控制程序。 可存储和检索无限数量的仪器设置。Windows 98/95 和 NT .dll’s, 和 LabVIEW .vi 的驱动程序,可以用于开发定制软件。
DPR500利用远程脉冲发生器,这种方法可以使脉冲发生器更接近探头。通过缩短脉冲发射器和探头之间电缆的长度,可以使各种干扰达到最小化。多种可互换的远程脉冲发生器,可以适应不同频率和能量需求的探头。
应用领域包括声学显微镜,薄料或涂层厚度计,计算机控制的影像和测量系统,材料分析与表征,和探头评估。

 

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### DPR编码器的框架与架构说明 DPR(Dense Passage Retriever)是一种用于信息检索的深度学习模型,其核心目标是从大量文档中高效检索相关信息。DPR通过双向编码器架构分别对查询和文档进行编码[^1]。 #### 1. DPR的整体架构 DPR由两个主要组件构成:查询编码器(Query Encoder)和段落编码器(Passage Encoder)。这两个编码器均基于Transformer架构实现,通常使用预训练的BERT模型作为基础[^2]。查询和段落被独立编码为固定维度的向量表示,随后通过计算两者的相似度来衡量匹配程度。 #### 2. 查询编码器(Query Encoder) 查询编码器负责将输入的查询文本转换为一个低维稠密向量表示。该编码器采用BERT或其变体作为主干网络,通过对查询文本的语义建模,生成能够反映查询意图的向量[^3]。 #### 3. 段落编码器(Passage Encoder) 段落编码器的功能是对每个候选段落进行编码,生成对应的稠密向量表示。与查询编码器类似,段落编码器也基于BERT或其他Transformer模型构建[^4]。每个段落的编码过程独立于其他段落,确保了并行化处理的高效性。 #### 4. 相似度计算 在推理阶段,查询向量和所有段落向量通过内积或余弦相似度计算匹配分数。得分最高的段落被视为最相关的检索结果[^5]。 #### 5. 训练过程 DPR的训练依赖于监督信号,即已知查询及其相关段落的标注数据。模型通过对比学习优化目标函数,最大化正样本对之间的相似度,同时最小化负样本对之间的相似度[^6]。 以下是一个简单的DPR编码器实现示例: ```python from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch class DPR: def __init__(self): self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') self.query_encoder = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') self.passage_encoder = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') def encode_query(self, query): inputs = self.tokenizer(query, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True) with torch.no_grad(): outputs = self.query_encoder(**inputs) return outputs.last_hidden_state[:, 0, :].squeeze() def encode_passage(self, passage): inputs = self.tokenizer(passage, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True) with torch.no_grad(): outputs = self.passage_encoder(**inputs) return outputs.last_hidden_state[:, 0, :].squeeze() ``` #### 6. 架构图参考 虽然无法直接提供图像,但可以描述DPR的架构图布局: - 输入层分为查询和段落两条路径。 - 查询和段落分别经过各自的编码器,输出为固定维度的向量。 - 向量通过相似度计算模块生成匹配分数。
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