大数据下MR和信令数据的联合分析方法资料.pdf
2022-02-13 19:08:34 4.05MB 网络文档
(3) 试运行・调试 注意 ● 在操作之前,请检查参数设置。不正确的设置可能导致部分机器执行不可预知的操作。 ● 不能过度改变参数设置。操作将不稳定。 (4) 使用方法 注意 ● 请在外部设置紧急停止回路,以便能够立即停止运行,切断电源。 ● 请勿分解、修理以及改造设备。 ● 在报警复位前,确保输入到伺服放大器的运行信号为断开状态。如果在运行信号接通时,报警复位发 生,则会造成伺服放大器突然再起动,可能会造成事故发生。 ● 采用噪声滤波器等使电磁干扰的影响 小化,电磁干扰可能由伺服放大器附近的电子设备引起。 ● 请勿燃烧和分解伺服放大器,可能会产生有毒气体。 ● 请按指定组合使用伺服放大器和伺服电机。 ● 伺服电机上的电磁制动是用于对伺服电机轴进行抱闸固定的,不能用于一般制动。 伺服驱动器 伺服电机 伺服驱动器 伺服电机 伺服驱动器 伺服驱动器 控制输出信号 控制输出信号 漏型输出 接口的情况 源型输出 接口的情况
2022-02-09 00:00:20 7.19MB 三菱伺服驱动 MR-J4
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(3)试运行和调整 注意 ● 在运行前请进行各参数的确认和调整。但由于机械关系可能会出现不能预期的动作。 ● 极端地改变参数会使运行不稳定,所以一定要避免。 (4)使用方法 注意 ● 为了能够立即停止运行,切断电源,请在外部设置紧急停止电路。 ● 不要进行拆卸修理。 ● 运行信号已经输入到伺服放大器时如果进行报警复位会突然重新启动,所以请确认运行信号已经解除 后再进行。否则可能会发生事故。 ● 不要进行改装。 ● 请采用噪声滤波器等减小电磁危害。有可能对伺服放大器附近使用的端子装置产生电磁干扰。 ● 请使用指定的伺服电机和伺服放大器的组合。 ● 伺服电机的电磁制动器是用于保持的,请不要用于普通的制动。 ● 电磁制动器可能会由于寿命和机械结构(通过同步皮带连接滚珠丝杆和伺服电机等情况)的原因而不 能正常工作。为了包装机械一侧的安全请设置停止装置。 A - 4 www.plcworld.cn
2022-01-29 11:53:31 12.25MB MR-J3-A手册
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Mask RCNN源代码,附有数据集,可以直接在windows中运行亲测好用,挺不错的资源,大家快来下载吧!挺有用的!需要的话可以来下载哦!
2022-01-25 14:22:07 49.35MB mr
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一、设计的题目: 基于CC2530设计的智能风扇 二、设计目的 一是随着空调降温设备的频繁使用,全球气候不断变暖空调降温设备排放出的物质对环境的影响越来越大。二是人们在熟睡之后经常因为温度太低而感冒或者温度升高而不适,风扇相比空调更加适用于老人儿童和体质较弱的人使用。 通过物联网技术的智能风扇设计可以解决因为睡熟导致降温设备依旧运行工作,实现更加节能更加智能的控制。 二、设计要求 通过温度传感器对环境温度进行数据采集和语音控制模块来调节风速实现对风扇的智能控制,使风扇随温度变化来自动调节风力大小。 1: 实现语音控制,可以识别到语音命令并自动做出相应的工作; 2: 实现温度实时监测; 3: 实现通过实时温度来自动控制风扇转数; 4: 实现通电后可以进行风扇的开光和转数调节: 三、功能总结 采用DHT11温湿度传感器,采集环境温度,根据设置的温度阀值与采集的环境温度做对比,控制风扇的开关,风扇就是5V的散热风扇。 实现的功能总结如下: 1.按下开发板上的按键控制风扇的开关(LED灯的开关) 2.通过语音控制风扇的开关(LED灯的开关) 语音由语音模块进行识别。 3.在主函数里每500ms采集一次DHT11温度,然后通过OLED显示屏显示。 四、硬件介绍 语音识别模块采用: MR-LD3320 温湿度模块采用: DHT11 OLED采用0.96寸的SPI接口OLED显示屏,分辨率是128x64。 资料包里包含了项目完整源代码,硬件资料手册、原理图、项目设计完整说明书等。
2022-01-11 19:02:21 6.24MB cc2530 MR-LD3320 dht11 智能风扇
一本关于飞利浦磁共振操作的书,比较详细。
2022-01-09 14:37:29 2.52MB MR 磁共振 操作手册
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matlab代码黄色MR脑组织分割 MR脑组织分割是生物医学图像处理中的重要问题。 目标是将图像分为三个组织,即白质(WM),灰质(GM)和脑脊髓液(CSF)。 我们使用具有多模态和邻接约束的LSTM方法进行脑图像分割。 我们从大脑图像生成特征序列,并将其输入经过训练的LSTM / BiLSTM模型中以获得语义标签。 该方法实现了有希望的分割结果以及对噪声的鲁棒性。 纸 谢凯,应雯。 LSTM-MA:一种具有多模态和邻接约束的LSTM方法,用于脑图像分割。 (提交给ICIP 2019) 代码 用于实现我们的方法的Matlab代码:LSTM-MA和BiLSTM-MA。 数据集 :包含正常脑的MRI模拟量,具有三种模式:T1,T2和PD。 :包含T1,T1反向恢复和FLAIR序列。 管道 我们建议的细分渠道的说明。 给定多模态切片的输入,遵循两个阶段以获得最终的分割结果。 首先是序列构建阶段,以两种方式生成特征序列,即逐像素约束和超逐像素约束。 其次是分类阶段,将特征序列分别输入LSTM或BiLSTM层,然后再输入完全连接的层和s​​oftmax层。 正常的大脑 在BrainWeb上的三个
2022-01-05 18:09:10 3.37MB 系统开源
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variantal_bayesian_clusterings:用于脑部MR图像分割的变分贝叶斯算法
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2021-12-26 17:16:46 29.44MB Hadoop Java
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