差异是关键,TI首款隔离式CAN收发器评析           “无论是在日常生活还是媒体报道中, CAN接口对大家来说已经司空见惯了,然而将CAN接口和隔离功能整合在同一产品里,这还是业界头一遭,”近日,TI公司模拟器件业务拓展经理王胜在介绍新产品-- ISO1050收发器时说道.据介绍,这款隔离式CAN收发器可将工业应用所需组建数减少50%,而且能够极大限度简化工业自动化.电机控制以及医疗设备等复杂电路板设计周期. CAN+隔离,还是头一回 随着用户需要的设备越来越小,电子类工程师面临的设计

Time Series Anomaly Detection in Network Traffic: A Use Case for Deep Neural Networks from:https://jask.com/time-series-anomaly-detection-in-network-traffic-a-use-case-for-deep-neural-networks/ Introduction As the waves of the big data revolution cas

转载请声明转载地址:http://www.cnblogs.com/Rodolfo/,违者必究. 一.国内研究现状 我国虚拟现实技术研究起步较晚,与发达国家还有一定的差距. 随着计算机图形学.计算机系统工程等技术的告诉发展,虚拟现实已得到国家有关部门和科学家们的高度重视,引起我过各界人士的关注,研究与应用. 根据我国的国情,九五规划.国家自然科学基金会.国家高技术研究发展计划已将虚拟现实技术的研究列为重点研究项目.国内许多研究机构和高校也都在进行虚拟现实技术的研究和应用并取得了一些不错的研究成果.

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第三章 语篇分析研究进展.现状及趋势>P21 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP+词法系列(二)︱中文分词技术及词性标注研究现状(CIPS2016) NLP+句法结构(三)︱中文句法结构研究现状(CIPS2016) NLP+语义分析(四)

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第二章 语义分析研究进展. 现状及趋势>P14 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 任何对语言的理解都可以归为语义分析的范畴.一段文本通常由词.句子和段落来构成,根据理解对象的语言单位不同, 语义分析又可进一步分解为词汇级语义分析.句子级语义分析以及篇章级语义分析. 语义分析的目标就是通过建立有效的模型和系统, 实现在各个语言单位 (包括词汇.

此篇文章深入浅出介绍了关于高速串行收发器的几个重要概念和注意事项,为方便知识点复习总结和后续查阅特此转载,原文标题及链接为:xilinx 高速收发器Serdes深入研究 - CSDN博客   https://blog.csdn.net/u010161493/article/details/77688024 一.为什么要用Serdes 传统的源同步传输,时钟和数据分离.在速率比较低时(<1000M),没有问题.  在速率越来越高时,这样会有问题  由于传输线的时延不一致和抖动存在,接收端不能正确的

博客转载自:https://blog.csdn.net/xiaoxiaowenqiang/article/details/81051010 原文标题:深度学习结合SLAM 语义slam 语义分割 端到端SLAM CNN-SLAM DenseSLAM orbslam2 + ssd LSD-SLAM + CNN SemanticFusion Mask 深度学习结合SLAM 研究现状总结 本文github链接 1. 用深度学习方法替换传统slam中的一个/几个模块: 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定

RNA测序研究现状与发展 1 2,584 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 通常来说,某一个物种体内所有细胞里含有的DNA都应该是一模一样的,只是因为每一种细胞里所表达的RNA之间存在差异,才使这些细胞有所区别.诸如“为什么肿瘤细胞与正常细胞会不一样?”这样的重要问题都可以通过对这些不同细胞里的RNA进行研究来解决,比如转录组学(transcriptome)研究就是一个很好的方法,而这就需要用到RNA测序技术.本期的<自然 方法>(Nature Methods)杂志

http://www.ti.com.cn/product/cn/iso1050 http://www.deyisupport.com/question_answer/dsp_arm/sitara_arm/f/25/t/76052.aspx

论文 技术分析<关于网络分层信息泄漏点快速检测仿真> "1.基于动态阈值的泄露点快速检测方法,采样Mallat算法对网络分层信息的离散采样数据进行离散小波变换;利用滑动窗口对该尺度上的小波系数进行加窗处理,计算离散采样数据窗函数包含区间的小波熵,实现有效去噪和特征提取.2.将泄露点检测值和滑动窗口中平均熵值之间的差与动态阈值作比较,判断是否存在泄露点.""<基于云计算入侵检测数据集的内网用户异常行为分类算法研究>" "采用Weka机

1.前言 如何进行迭代和进化式分析和设计?将采用案例研究的方式贯穿始终.案例研究所包含的内容: UI元素 核心应用逻辑层 数据库访问 与外部软硬构件的协作 本章关于OOA/D主要介绍核心应用逻辑层 2. 重点探讨核心应用逻辑层的OOA/D的原因 图 OOA/D层举例及重点关注层 其它层对技术平台具有较大依赖性: 核心应用逻辑层的OO设计对各种技术来说是类似的: 应用逻辑层语境中学习到的基本OO设计技巧适用于所有其它层或构件 其它层的设计方法和模式呈现出快速变化的趋势 3. 案例研究策略 迭代开发

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EVC8001 是 XiaomaGee 团队打造的精品级 USB 转 RS-485 隔离转换器,全部采用最优方案,每个细节均做到最优化.最佳化.亮点举不胜举: ======================================== 1.采用口碑最好的USB转串口芯片 FT232RL,完美支持常用操作系统(不要再问系统支持问题,我敢说您用的肯定都会支持): 2.采用 ADI 公司高性能的磁耦隔离方案: 3.采用名牌 3000V 隔离电压的隔离电源模块(市场上大多数为 1000V): 4.

一.为什么要用Serdes 传统的源同步传输,时钟和数据分离.在速率比较低时(<1000M),没有问题. 在速率越来越高时,这样会有问题 由于传输线的时延不一致和抖动存在,接收端不能正确的采样数据,对不准眼图中点. 然后就想到了从数据里面恢复出时钟去采样数据,即CDR 这样就不存在延迟不一致的情况,有轻微的抖动也不会影响采样(恢复的时钟会随着数据一起抖动). 二 .为什么要用8b10b,64b66b? 1 提供足够的跳变来恢复时钟 这样还有问题,收发两端必须共地,但往往很难实现. 于是采样差分信

网络层ddos 是让去往银行的道路交通变得拥堵,无法使正真要去银行的人到达:常利用协议为网络层的,如tcp(利用三次握手的响应等待及电脑tcp 连接数限制)等应用层ddos 则是在到达银行后通过增办.询问业务等等各种“合法要求”来消耗银行的业务资源,如利用http(查看所有网页.占用资源大的网页如:视频等或让网站处理复杂数据如:校验.计算等)两者本质都是消耗资源,使服务器无法为真实用户提供服务Mitigation 缓和hijacked 被劫持,被绑架1 很严重,检测的难度很大,很难预先阻止,不同

class的"operator 返回类型 ()" 的重载 就是对(class)的重载,这个重载符不用参数,参数就是自身,并且与函数传递的参数括号等价 如 func(c), 并且多个参数也适用 如 void func(class c, int i ) 等价 void func( (c), ( i ) ) class的 "operator()" 的重载 是对 class()的重载,两者不同.如 class(1), class(2) -- #include <ios

from: https://jyx.jyu.fi/bitstream/handle/123456789/52275/1/URN%3ANBN%3Afi%3Ajyu-201612125051.pdf 相关文献汇总如下: S1 Eliseev and Gurina (2016) Algorithms for network server anomaly behavior detection without traffic content inspection ACM 1 S2 Zolotukhin e

摘要 随着信息技术的不断发展,人类可以很容易地收集和储存大量的数据,然而,如何在海量的数据中提取对用户有用的信息逐渐地成为巨大挑战.为了应对这种挑战,数据挖掘技术应运而生,成为了最近一段时期数据科学的和人工智能领域内的研究热点.数据集中的频繁模式作为一种有价值的信息,受到了人们的广泛关注,成为了数据挖掘技术研究领域内的热门话题和研究重点. 传统的频繁模式挖掘技术被用来在事务数据集中发现频繁项集,然而随着数据挖掘技术应用到非传统领域,单纯的事务数据结构很难对新的领域的数据进行有效的建模.因此,频繁

Abstract SSD(Solid State Drive),因其超高的读写性能,以及价格的走低趋势逐渐占据市场,为人们带来更好的用户体验,也为企业级的高并行业务需要提供了一定支持,近几年来SSD的应用越来越广泛.随着数据量的增大,2D NAND flash 芯片已经无法满足大规模的存储需要,3D 结构SSD应运而生,这里面涉及到用户的请求分配问题,传统的排队算法是基于2D闪存的,没有体现3D闪存的层速度差异特征,这样现有算法的有效性降低,性能降低.本项目提出一种新的排队算法,在请求时间评估时

Java代码: package com.thinkgem.jeesite.test; import org.dom4j.Attribute; import org.dom4j.Document; import org.dom4j.DocumentException; import org.dom4j.Element; import org.dom4j.io.SAXReader; import java.io.File; import java.util.List; import static o