电脑常用缩略词(四)

该博客汇总了众多信息技术术语的缩写及含义,包括自动化语音识别(ASR)、平均寻道/访问时间(AST)、自动系统故障分析(ASTA)等,还涉及接口标准、传输方式、编码技术、主板结构规范等多方面内容。

181   ASR:(Automatic Speech Recognition)
自动化语音识别

182   AST:(Average Seek Time/Access Time)
平均寻道/访问时间

183   ASTA:(Automatic System Trouble Analysis)
自动系统故障分析

184   ASTAP:(Advanced STatistical Analysis Program)
高级统计分析程序(用于分析电子线路)

185   ASTROC:(Automatic Stellar Tracking Recognition and Orientation Computer)
天体自动跟踪、辨认和定位计算机

186   ASVD:(Analog Simultaneous Voice and Data)
模拟数据/语音同传

187   ATA:(Advanced Technology Architecture)
一种接口标准,常说的IDE接口也叫ATA接口

188   ATAPI:(ATAteachmenxt Packet Interface)
硬盘接口标准

189   ATC:(Advanced Transfer Cache)
高级传输缓存

190   ATD:(Assembly Technology Development)
装配技术发展

191   ATIS:(Automatic Terminal InFORMation Service)
自动终端信息业务

192   ATM:(Asynchronous Transfers Mode)
异步传输方式

193   ATRAC:(Adaptive TRansFORM Acoustic Coding)
自适应声学转换编码

194   ATSC:(Advanced Television System Committee)
美国高级电视广播系统协会

195   ATX:(AT eXternal)
是Intel公司提出并得到广大主板厂商响应的主板结构规范
196   AUI:(Attachment Unit Interface)
连接单元接口(以太网标准的一部份)/粗缆接口

197   AUX:(AUX)
辅助设备的逻辑设备名

198   AV:(Analog Video)
模拟视频

199   AVG:(Adventure Game)
冒险游戏

200   AVI:(Audio Video Interleave)
Video for windows的多媒体文件格式(音频视频交错)

201   BAC:(Binary Analog Conversion)
二进制模拟转换

202   BACE:(Basic Automatic Checkout Equipment)
基本自动检验装置

203   BAK:(BAK)
备份文件的扩展名

204   BALM:(Block And List Manipulator)
块与表处理程序(一种可扩充的表处理语言)

205   BAR:(Backup Address Register)
后备地址寄存器

206   BAS:(BAS)
BASIC程序的扩展名

207   BASIC:(Beginners All-purpose Symbolic Instruction Code )
BASIC语言(初学者通用指令码)

208   BBS:(Bulletin Board System)
电子公告板系统

209   BBUL:(Bumpless Build-Up Layer)
内建非凹凸层封装技术

210   BCF:(Backup Configuration Files)
备份配置文件

211   BDTR:(Burst Data Transfer Rate)
突发数据传输率

212   BEDO DRAM:(Burst Extended Data Output DRAM)
突发方式扩展数据输出动态存储器

213   BER:(Block Error Rate)
块误码率

214   BFU:(Block Floating Units)
块浮动单元

215   BGA:(Ball Grid Array)
球状矩阵排列

216   uBGA:(Micro Ball Grid Array)
微型球栅阵列封装

217   BIOS:(Basic Input/Output System)
微机的基本输入/输出系统

218   BIT:(Binary Digit)
位,二进制

219   BLP:(Bottom Leader Package)
底部导向封装

220   BMC:(Baseboard Management Controller)
基于主板的管理控制器

221   BMP:(Bank Merchant Pos)
信用卡收付系统

222   BMP:(Bit Map Picture)
位图文件

223   BMT:(Base Memory Test)
基本内存测试

224   BNC:(Bayonet Nut Connector)(British Naval Connector)
同轴电缆接插件(细缆接口)

225   BPB:(Bios Parameter Block)
本分区参数记录表

226   BRI:(Basic Rate Interface)
基本速率接口

227   BSD:(Berkeley Software Distribution)
加州大学柏克利分校软件

228   BTB:(Branch Target Buffer)
分支目标缓冲区

229   BTS:(Batch Terminal Simulator Unit)
批终端模拟程序,成批终端仿真器

230   BURN_Proof:(Buffer Under RuN_Proof)
一项用于刻录机的技术

231   3C:(Computer Communication Consume)
计算机;通讯;消费类电子

232   CA:(Communication Automation)
通讯自动化系统

233   CA:(Computer Associates International Inc.)
联合电脑国际有限公司

234   CAA:(Computer Aided Assemble)
计算机辅助装配

235   CAA:(Computer Aided Analysis)
计算机辅助分析

236   CAA:(Computer Amplifier Alarm)
计算机放大器报警装置

237   CAAD:(Computer Aided Architecture Design)
计算机辅助体系结构设计

238   CAC:(aCcount Administer Center)
帐户管理中心

239   CAD:(Computer Aided Design)
计算机辅助设计

240   CAD:(Computer Access Device)
计算机存取装置

【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 图片数量: 训练集:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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