Versal 自适应 SoC SelectMAP 启动检查表

Versal 自适应 SoC SelectMAP 启动检查表

本文档提供了有关 SelectMAP 启动设置的技巧和指南。在提交个案服务请求之前,应认真查看以下检查表。

SelectMAP 启动模式的常规检查表:
 

  1. 是否已查看 SelectMAP 文档,了解连接和电源轨的用法?
  2. 通过上电释放 POR_B 之前,REF_CLK 是否稳定且正在运行?
    • 注:对于 SSIT 器件,需要连接 2 REF_CLK 专用管脚。
  3. Versal 自适应 SoC 启动模式管脚是否设置为 SelectMAP MODE[3:0] = 1010
  4. JTAG 的启动模式选项设置是否也可用于开发板初始化/调试?



注:建议在所有开发板上使用 JTAG 启动模式选项。选择 JTAG 启动模式选项可防止在调试期间出现长时间超时(即,如果 SelectMAP 数据接口无法正常工作,则可能需要等待

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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