电脑常用缩略词(五)

该博客列举了众多信息技术术语的中英文对照,包括计算机辅助教育、编码自动增益控制、通用汇编语言等,还涉及网络认证、光盘类型等相关内容,为信息技术领域的知识查询提供了便利。


241   CAE:(Computer Assisted Education)
计算机辅助教育

242   CAG:(Computer Assisted Guidance)
计算机辅助导引

243   CAGC:(Coded Automatic Gain Control)
编码自动增益控制

244   CAGC:(Common Automatic Gain Control)
公用自动增益控制

245   CAGD:(Computer Assistant Geometry Design)
计算机几何设计

246   CAGM:(Computer Assistant Geometry M)
计算机辅助几何造型

247   CAI:(Computer Assisted Instruction)
计算机辅助教学

248   CAI:(Computer Analog Input)
计算机模拟输入

249   CAIC:(Computer Assisted Indexing and Categorizing)
计算机辅助标引和分类

250   CAIP:(Computer Assistant Index Program)
计算机辅助索引程序

251   CAL:(Common Assembly Language)
通用汇编语言

252   CAL:(Computer Assisted Learning)
计算机辅助学习

253   CAO:(Chief Administrative Officer)
首席行政官

254   CAP:(Carrier-less Amplitude and Phase modulation)
抑制载波幅度和相位(线路编码技术)

255   CAS:(Column Address Strobe)
列地址控制器
256   CAS:(Chinese Academy of Science)
中 国科学院
257   ChinaASP:(China Application Service Provider)
中 国应用服务提供商
258   CAT:(Computer Assistant Translation)
计算机辅助翻译
259   CAV:(Constant Angular Velocity)
恒定角速度
260   CBE:(Computer Based Education)
计算机基础教育
261   CCA:(Common Communication Adapter)
通用通信适配器
262   CCCP:(Cisco Career Certification Program)
网络规划和网络支持工程师资格认证
263   CCD:(Charge Coupled Device)
电荷耦合器件
264   CCEE:(CCEE)
中 国电工产品认证委员会质量认证标志
265   CCFFMC:(Cross Century Full Function Multimedia Computer)
跨世纪全功能多媒体电脑
266   CCIS:(CCIS)
办公室间公用信道传输
267   CCITT:(International Telephone Telegraph Consultative Committee)
国际电话与电报顾问委员会
268   CCNA:(Cisco Certified Network Associate9900)
国际认证考试中心
269   CCP:(Communication Control Processor)
通信控制处理器
270   CCPIT:(China Council for the Promotion of International Trade)
中 国国 际贸易促进委员会
271   CCS:(Common Command Set)
指令集标准
272   CCSA:(Common Control Switching Arrangement)
公共控制交换设备
273   CCU:(Central Control Unit)
中 央控制器
274   CCW:(Channel Command Word)
通道命令字
275   CD:(Compact Disc)
CD光盘(数字音频激光唱片)
276   CD:(Carrier Detect)
载波检测
277   CDD:(Common Digital Dictionary)
公共数字字典
278   CD-DA:(CD-Digital Audio)
数字音乐CD
279   CDE:(CDE)
国际认证目录工程师(业界最高级别的网络认证)
280   CDG:(CDMA Development Group)
CDMA发展组
281   CDI:(Colligate D Index)
综合报告索引
282   CDMA:(Code Division Multiple Access)
码分多址联接方式
283  CDNC:(Computer assistant Design Number Control)
计算机辅助设计数字控制
284   CDP:(Certificate for Data Processing)
数据处理证书
285   CD-R:(Compact Disk- Recordable)
一次性可写光盘
286   CDRAM:(Cached Dynamic RAM)
高速缓存动态存储器
287   CD-ROM:(Compact Disk-Read Only Memory)
只读光盘
288   CD-RW:(Compact Disk-Rcwritable)
可擦写光盘
289   CEO:(Chief Executive Officer)
执行总裁
290   CERNET:(China Education scientific Research NET)
中 国教育科研网
291   CES:(Consumer Electronics Show)
民用设备展览会(消费电子展示会)
292   CESA:(Computer Entertainment Software Association)
计算机娱乐软件协会(日本)
293   CESA:(Canadian Engineering Standards Association)
加 拿 大工程标准协会
294   CF:(Compact Flash)
CF卡(数码相机用)
295   CFA:(Color Filter Array)
彩色滤镜阵列
296   CFML:(ColdFusion Markup Language)
可扩展的语言*
297   CFO:(Chief Finance Officer)
首席财务官
298   CFP:(Channel Frame Processor)
通道帧处理器
299   CGA:(Color Graphics adapter)
彩色图形适配器
300   CGI:(Computer Graphics Interface)
计算机图形接口

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI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植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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