《知识图谱选型与实施指南》是一份由中国电子技术标准化研究院全国信标委人工智能分委会知识图谱工作组编制的文档，旨在为知识图谱的选型与实施提供全面的指导。知识图谱是一种用于描述实体及其之间关系的语义网络，它通过结构化的方式呈现知识，从而支持智能应用中的数据检索、查询、推理等功能。知识图谱在大数据分析、自然语言处理、推荐系统等领域具有广泛的应用。 选型部分通常涉及对知识图谱的基本要求分析，比如数据的来源、规模，以及应用场景的特点等。在这个环节，实施者需要明确知识图谱项目的目标和预期成果，选择适合的图谱构建工具和算法，同时也要考虑计算资源和存储容量的限制。选型不仅涉及到技术层面，还包括团队能力、项目预算等非技术因素。 实施指南部分则侧重于指导实施者如何将知识图谱从理论转化为实际项目。这包括数据采集、预处理、实体识别、关系抽取、知识融合、存储和查询等关键技术环节。实施者需要对数据进行高质量的处理，确保图谱的准确性和完整性。图谱的更新和维护机制也是实施过程中的关键部分，因为知识图谱需要定期更新以适应环境变化。 知识图谱的构建涉及到复杂的技术栈，需要跨领域的专业知识。例如，自然语言处理用于从非结构化数据中提取实体和关系，而数据库技术用于高效的图谱存储和快速查询。机器学习技术可以用来增强关系抽取的准确性，而本体论则提供一种形式化描述知识的方法。 由于知识图谱的实施是一项系统工程，因此在实际操作中可能会遇到诸多挑战。比如在数据预处理阶段可能面临数据不一致、不完整等问题。在实体识别和关系抽取阶段，如何准确地从大规模文本中提取知识，需要先进的算法和技术。此外，知识图谱的维护同样是一个长期且持续的过程，需要不断地对图谱进行扩展和完善。 在知识图谱的应用开发过程中，选型与实施指南将提供一系列的建议和最佳实践，帮助开发者和企业更好地规划项目，解决实施中遇到的实际问题。通过这份指南，组织能够更加系统地掌握如何构建、部署和维护知识图谱，从而实现数据驱动的智能决策。 知识图谱技术在近年来得到了快速发展，其应用前景十分广阔。随着人工智能技术的不断进步，知识图谱在知识管理和智能应用中的重要性日益凸显。因此，对于任何有意发展智能技术的企业和机构来说，一份详尽的知识图谱选型与实施指南显得尤为关键。

在数字化文档领域，PDF文件由于其跨平台的兼容性和固定的格式，在各个领域得到广泛应用。在使用和分享PDF文件的过程中，有时我们需要修改文件的一些元数据信息，如作者、标题、创建日期等。在这些元数据中，作者信息是反映文档归属和责任的重要属性。对于PDF文件的元属性，特别是作者信息的修改，往往需要借助特定的工具或编程语言实现。 Python是一种广泛使用的高级编程语言，因其语法简洁、功能强大，尤其在文本处理和数据操作方面表现出色。利用Python及其库对PDF文件进行操作，可以实现对PDF元属性的精确控制和修改。常见的处理PDF的库包括但不限于PyPDF2、PyMuPDF、PDFMiner和ReportLab等。这些库提供了丰富的API接口，可以帮助开发者完成包括阅读、创建、修改PDF文件在内的各种任务。 修改PDF文件的元属性作者信息，通常需要读取PDF文件内容、解析文件结构、修改元数据并保存回新的PDF文件的步骤。以PyPDF2库为例，首先需要安装该库，然后加载需要修改的PDF文件，接着利用提供的接口读取并修改元数据中的作者信息，最后将修改后的PDF保存下来。这些操作涉及到PDF文件结构的理解，例如PDF文件可以被理解为一个对象的集合，包括文档元数据、页面对象、字体资源等。 PyPDF2库通过一系列的方法和函数提供了对PDF文件元数据的读写能力。例如，通过调用PdfFileReader类来加载PDF文件，并使用getMetadata()方法获取元数据；再通过PdfFileWriter类和setMetadata()方法来实现元数据的写入和更新。在修改元数据时，需要按照PDF标准中的元数据格式构建新的作者信息数据结构，然后通过setMetadata()方法将其写入PDF文件。 需要注意的是，修改PDF文件的元数据可能会受到一些限制，如某些PDF文件创建者使用了加密或者权限限制，这可能会阻止元数据的修改。因此，在修改元数据之前，可能还需要处理文件的权限问题，例如通过其他库（如PyPDF4）来解密或调整PDF文件的权限设置。 此外，由于PDF格式的复杂性，操作PDF文件时可能会遇到各种预料之外的问题，例如对象结构的不一致性、内容流的复杂编码等。因此，在进行元属性修改时，需要对PDF的内部结构有较深入的了解，并采取相应的错误处理措施。 修改PDF文件的元属性作者信息是数字文档处理中的一个实用技能，通过Python及其相关库能够有效地实现这一需求。然而，实际操作时要兼顾代码的健壮性、异常处理以及PDF文件的特定约束条件，以确保修改操作的正确性和文件的完整性。

本文主要探讨了在IEEE P802.3cd任务组中，关于50 Gb/s、100 Gb/s和200 Gb/s以太网标准的讨论内容，特别是有关返回损耗（Return Loss，简称RL）、有效返回损耗（Effective Return Loss，简称ERL）和COM（Component Outline Model，组件轮廓模型）参数变化的问题。文章作者Richard Mellitz来自Samtec公司，其在2017年9月于夏洛特举行的会议上向任务组展示了相关内容，并试图解答与会者提出的问题25、26、27和28。 文档内容涵盖了ERL与返回损耗向量之间的关系、ERL与封装参数之间的相关性、以及封装参数（COM）与ERL/RL之间的联系。具体来说，文中讨论了ERL在何种条件下连接至返回损耗向量，并探讨了ERL与封装参数的相关性。同时，文章也试图分析封装参数（COM）与通道的ERL/RL之间是否存在某种相关性，并给出了针对DOE方法、定义以及相关图形解释的参考资料链接。 此外，文档还详细描述了一个关于ERL的实验。实验中，使用了不同的变量X和Y，其中X变量代表COM封装参数，中心点D为2.1，而Y变量则是计算所得的ERL值。通过实验数据，例如Zc（特征阻抗）、Zd（设备阻抗）、Zp（端口阻抗）、Zt（测试阻抗）、Cd（设备电容）、Cp（端口电容）和ERL（分贝单位），记录了在不同的阻抗和电容值下的ERL结果。 实验结果展示了不同参数设置对ERL的影响，例如Zc、Zd、Zp、Zt的变化对ERL的影响，以及Cd和Cp的变化对ERL的影响。文中通过实验数据的表格形式提供了具体的数值示例，并试图解释这些数值背后的物理意义及其在以太网性能评估中的重要性。 文档最终的目的是为了提出具体的建议，即如何根据实验数据和分析结果，对IEEE 802.3的以太网标准的封装参数进行优化，以期提高传输速率和链路性能。

这份文档是浙江大学能源学院赵阳博士于2025年2月发表的学术报告，聚焦大语言模型（如DeepSeek、ChatGPT）在建筑与能源领域的技术突破与应用前景。报告指出，2024年以DeepSeek为代表的开源大模型在数学推理、科学问题解答等任务中实现阶跃式发展，部分能力超越人类专家，为能源行业带来智能化新范式——通过人机协同交互、多源数据深度挖掘、自动化报告生成、智能故障诊断及实时碳排管控等场景，驱动建筑能耗优化、设备运维和工业流程的精细化转型。报告同时展望通用人工智能（AGI）临近技术奇点可能引发的行业颠覆性变革，强调大模型与数字孪生技术的融合将加速能源系统从粗放运行向数据驱动的智慧化升级，助力碳中和目标的实现。

《Swift Objective Cocoa》是一本深度探讨Swift编程语言与Objective-C框架Cocoa的集成使用的书籍。这本书旨在帮助开发者熟练掌握在Swift环境下使用Objective-C的Cocoa框架进行iOS和macOS应用开发，结合两种语言的优点，提升开发效率和软件质量。通过高清PDF格式，读者可以清晰地阅读每一行代码和细节解释，方便学习和查阅。 Swift是Apple于2014年推出的一种现代化编程语言，设计简洁、安全且高效，旨在替代Objective-C成为Apple平台的主要开发语言。Swift的特点包括类型推断、可选类型、闭包、泛型等，这些特性使得编写代码更加简洁，同时减少了出错的可能性。 Objective-C，作为Apple的早期开发语言，拥有强大的Cocoa框架，包含了大量的API和工具，用于构建用户界面和实现各种功能。Cocoa框架是iOS和macOS开发的核心，提供了事件处理、数据模型、视图控制等一系列组件和服务。Objective-C与Cocoa的结合，让开发者能够构建功能丰富、性能卓越的应用程序。 Swift与Objective-C的混合编程是《Swift Objective Cocoa》的重点内容。书中会详细讲解如何在Swift项目中导入Objective-C代码，使用bridging header来桥接两种语言，以及如何调用Objective-C的类和方法。此外，还会涉及Cocoa设计模式，如MVC（Model-View-Controller）、KVO（Key-Value Observing）和Delegation，这些都是Cocoa框架中常见的编程模式，对于理解和编写高质量的iOS和macOS应用至关重要。 书中的章节可能包括Swift的基础语法，如变量、函数、类和结构体，然后逐步深入到Swift与Objective-C的互操作性，如协议、分类和Category，以及如何使用Swift优化Cocoa的API。还会介绍Cocoa的UI元素，如UIView、UILabel、UIButton等，以及数据持久化技术，如Core Data。 《Swift Objective Cocoa》这本书是Swift开发者深入理解并有效利用Objective-C和Cocoa框架的宝贵资源。通过学习，开发者不仅可以掌握Swift语言，还能了解到如何在Swift项目中充分利用Objective-C的成熟库和工具，从而提升开发效率，创造出更优秀的Apple平台应用程序。高清PDF版本的提供，使得学习过程更为便捷，随时随地都能沉浸在Swift与Objective-C的精彩世界中。

泰坦尼克号幸存者预测是一个经典的机器学习问题，旨在根据乘客的特征来预测他们是否在泰坦尼克号的沉船事故中幸存下来。 为了进行预测，可以使用以下步骤： 1. 数据收集：收集包含乘客信息的数据集，其中包括特征（如年龄、性别、船票等级等）以及标签（幸存与否）。 2. 数据预处理：对数据进行清洗和处理，包括处理缺失值、特征编码、标准化等操作。 泰坦尼克号幸存者预测是一个著名的机器学习案例，它涉及到数据科学中的多个核心环节，包括数据收集、预处理、特征工程、模型选择与训练、评估与优化，以及最终的应用。下面将详细阐述这些环节： 1. **数据收集**：在解决任何机器学习问题时，第一步都是获取相关数据。对于泰坦尼克号的问题，我们需要一个包含乘客信息的数据集。这个数据集通常来源于历史记录，包含了乘客的年龄、性别、船票等级、票价、登船港口等信息，以及关键的标签——乘客是否幸存。 2. **数据预处理**：数据预处理是至关重要的一步，因为它确保了模型训练的质量。这个阶段包括处理缺失值（如使用平均值、中位数或模式填充），特征编码（将分类变量转换为数值，如性别可以用0表示男性，1表示女性），以及标准化（如对数值特征进行Z-score标准化，使得它们具有相同的尺度）。 3. **特征选择**：特征选择旨在确定对预测目标最有影响的输入变量。这可以通过统计分析（如相关性分析）或领域知识来完成。在泰坦尼克号的例子中，年龄、性别、船票等级可能与生存率高度相关。 4. **模型选择和训练**：选择合适的机器学习模型是关键。常见的模型有决策树、随机森林、逻辑回归、支持向量机（SVM）、神经网络等。模型在训练集上通过优化算法（如梯度下降）学习权重，以最小化预测误差。 5. **模型评估**：评估模型的性能通常使用测试集，计算各种指标如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数等。此外，绘制混淆矩阵可以帮助我们理解模型在各个类别上的表现。 6. **模型优化**：根据评估结果，可能需要调整模型参数（如学习率、正则化参数等），或者进行特征工程的进一步改进。网格搜索、随机搜索等方法可以帮助找到最佳参数组合。 7. **模型应用**：训练好的模型可以用于预测新乘客的生存状态。在实际应用中，模型的预测结果可能会用于制定救援策略或其他历史分析。 在实际操作中，还可以采用更复杂的技术，如交叉验证（提高模型泛化能力）、集成学习（如bagging、boosting）以提升模型的稳定性和准确性。同时，泰坦尼克号问题也是初学者学习机器学习流程的一个绝佳案例，因为它数据量适中，特征清晰，结果可解释性强。

### Linux系统移植知识点详解 #### 一、系统移植概述 **Linux系统移植**是指将Linux操作系统从一个硬件平台转移到另一个不同的硬件平台上，并确保其能够正常运行的过程。这通常涉及到对内核、Bootloader（引导加载程序）、文件系统以及其他相关软件进行适配与优化。 #### 二、硬件与软件环境 ##### 1. **硬件环境** - **主机硬件环境**：指的是进行Linux系统移植工作的计算机硬件环境。通常包括足够的处理器性能、内存大小以及存储空间等。 - **目标板硬件环境**：指的是将要移植Linux系统的嵌入式设备或计算机硬件平台。需要了解其处理器类型、内存大小、外设接口等信息。 ##### 2. **软件环境** - **主机软件环境**： - **Windows操作系统**：用于支持交叉编译环境下的开发工具安装与配置。 - **Linux操作系统**：作为开发主机时的主要操作系统，用于交叉编译工具链的构建与使用。 - **目标板最后运行的环境**：即目标硬件平台上的软件环境，包括内核版本、文件系统等。 - **Linux下工作用户及环境**： - **交叉工具的安装**：包括交叉编译器、链接器等工具的安装与配置。 - **u-boot移植工作目录**：用于存放u-boot源代码、配置文件等。 - **内核及应用程序移植工作**：涉及内核源代码、应用程序的编译与测试等。 - **配置系统服务**： - **tftp服务器的配置**：用于在目标板上启动时通过TFTP协议下载内核镜像等文件。 - **其他服务**：如串口通信服务等，以便于调试与监控。 #### 三、工具介绍与使用 ##### 1. **工具介绍** - **ADS命令行命令介绍**： - **armasm**：ARM汇编器。 - **armcc/armcpp**：ARM C/C++编译器。 - **armlink**：ARM链接器。 - **GNU交叉工具链**： - **设置环境变量**：如PATH等。 - **准备源码及相关补丁**： - **binuils**：二进制工具集。 - **gcc**：GNU编译器集合。 - **glibc**：GNU C库。 - **linuxkernel**：Linux内核源代码。 - **编译过程**：包括binutils、gcc、glibc等多个阶段。 - **u-boot的移植**： - **u-boot介绍及系统结构**：u-boot是一款开源的Bootloader，适用于多种嵌入式设备。 - **u-boot体系结构**：包括目录结构、启动过程等。 - **u-boot的启动过程及工作原理**：分为两个阶段，分别使用汇编语言和C语言实现。 - **u-boot的移植过程**：涉及Makefile修改、配置文件创建等步骤。 #### 四、具体技术细节 ##### 1. **Bootloader的编写(ADS)** - **基本原理**： - **可执行文件组成及内存映射**：包括程序的加载过程、内存布局等。 - **启动过程**：分为汇编部分和C语言部分。 - **源代码说明**： - **汇编源代码说明**：解释了汇编语言中的关键指令及其作用。 - **C语言源代码说明**：讲解了C语言部分的实现逻辑。 - **AXD的使用**： - **配置仿真器**：设置与目标硬件平台的连接参数。 - **启动AXD配置开发板**：用于调试和监控Bootloader的运行状态。 ##### 2. **GNU交叉工具链** - **设置环境变量**：配置交叉编译环境。 - **编译过程**：包括binutils、gcc、glibc等多个阶段。 - **常用工具介绍**： - **arm-linux-gcc的使用**：进行C/C++源代码的编译。 - **arm-linux-ar和arm-linux-ranlib的使用**：处理静态库文件。 - **arm-linux-objdump的使用**：反汇编二进制文件。 - **arm-linux-readelf的使用**：查看ELF文件格式信息。 - **arm-linux-copydump的使用**：复制调试信息。 - **ARM GNU常用汇编语言介绍**： - **伪指令介绍**：如数据定义、地址计算等。 - **专有符号**：表示特定含义的符号。 - **操作码**：执行特定功能的机器指令。 - **可执行生成说明**： - **lds文件说明**：定义了程序的内存布局。 - **主要符号说明**：如入口点等。 - **段定义说明**：指定了不同类型的程序段如何放置在内存中。 #### 五、u-boot移植 ##### 1. **u-boot移植过程** - **环境**：确保开发主机满足移植所需条件。 - **步骤**： - **修改Makefile**：调整编译规则以适应新平台。 - **在board子目录中建立crane2410**：存放针对crane2410平台的相关文件。 - **在include/configs/中建立配置头文件**：定义硬件特性、配置选项等。 - **指定交叉编译工具**：配置make命令使用的工具链路径。 Linux系统移植涉及多个层面的工作，包括但不限于硬件准备、软件环境搭建、工具选择与配置、Bootloader与内核的移植等。通过详细的学习和实践，可以掌握这一复杂而重要的技术过程。

HTML5是现代网页开发的核心标准，它在2014年被正式确立为W3C推荐标准，极大地丰富了Web开发的功能和表现力。本课程是基于尚硅谷李立超老师的Web前端零基础入门HTML5+CSS3基础教程，旨在帮助初学者掌握HTML5的基本概念和语法。 HTML（HyperText Markup Language）是一种标记语言，用于构建和呈现网页内容。HTML5作为最新版本，引入了许多新的元素、属性和API，提升了网页的互动性和多媒体支持。在课程中，你将了解到HTML5如何组织网页结构，包括头部（head）、主体（body）和元数据（metadata）的使用。 1.1 软件架构分类： 在了解HTML5之前，我们需要知道软件架构的两种主要类型：C/S架构（Client/Server）和B/S架构（Browser/Server）。C/S架构中，用户需要下载并安装客户端软件来与服务器交互，比如QQ、微信和手机应用。而B/S架构则依赖于浏览器，用户只需打开浏览器即可访问网页，无需额外安装软件，如京东、淘宝网站。B/S架构具有许多优势，如跨平台性、无需客户端安装和自动更新。 1.2 浏览器与网页： 浏览器在B/S架构中起着关键作用。它接收服务器返回的HTML、CSS和JavaScript代码，并将其解析渲染成用户看到的网页界面。当我们查看网页源代码时，会发现原始的HTML代码并不直观，例如京东网站的源码包含了许多元数据、样式指令和脚本，这些元素共同决定了网页的布局和功能。 CSS（Cascading Style Sheets）是用于定义网页外观和布局的样式语言。它与HTML配合工作，控制元素的颜色、字体、大小、位置以及整体布局。通过CSS，开发者可以实现响应式设计，让网页在不同设备上都能良好显示。在HTML5中，CSS3引入了更多的选择器、过渡、动画和3D效果，极大地增强了网页的视觉表现力。 在学习HTML5的过程中，你还将接触到以下关键概念： 1. 新增元素：如

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本文档是关于B12D1000高速模数转换器的产品手册，该模数转换器由某科研单位研发，具有高速率采集、高精度和低功耗等特点，适合应用于宽带通信、数据采集、雷达等领域。 知识点一：模数转换器（ADC）基础 模数转换器（ADC）是将模拟信号转换为数字信号的电子组件。B12D1000属于高速模数转换器，能够以2Gsps的高采样率对模拟信号进行实时采样，并且拥有12位的转换精度。这样的性能使其非常适合处理高速、高精度的数据采集需求。 知识点二：产品性能与特性 B12D1000模数转换器具备以下特点：它可以配置为交织型2.0GSPS ADC或双通道型1.0GSPS ADC，具有内部匹配阻抗和缓冲器，支持差分模拟输入。此外，该芯片集成了时钟自同步和手动时钟偏差校准机制，便于提高同步精度。具备测试模式输出信号，方便系统调试。在输出方面，B12D1000支持1:1Non-Demuxed或1:2Demuxed LVDS输出，便于与后级的FPGA/ASIC数据采集系统进行连接。 知识点三：采样率和分辨率 采样率是衡量ADC性能的重要指标，决定了能够采集的模拟信号的最高频率。B12D1000在交织模式下可以达到2Gsps的采样率，而在双通道模式下，单通道采样率为1.0GSPS。分辨率则反映了转换信号的细节程度，12位分辨率意味着转换器能够提供4096个不同的离散值来表示采样到的模拟信号。 知识点四：封装与引脚定义 B12D1000采用BGA292封装，封装技术使芯片可以具有更小的体积和更多的引脚，这对于实现更高级别的电路集成至关重要。引脚定义详细列出了与电源、地线、数据接口、时钟等相关的引脚，为设计者提供准确的硬件接口信息。 知识点五：电源与功耗 B12D1000采用单电源1.9V供电，并具有典型的功耗为3.14W。在设计电路时，合理选择电源和控制功耗是实现高性能系统的关键因素之一。 知识点六：电特性 该部分详细描述了模数转换器的电特性，包括静态电学特性、动态电学特性、模拟电路输入/输出和参考特性、I通道到Q通道特性、转换器采样时钟特性、自动同步特性、数字控制和输出引脚特性、电源特性、交流电学特性、串行接口和校准等。这些特性描述了模数转换器在不同工作条件下的性能表现。 知识点七：应用说明和市场领域 B12D1000模数转换器的主要应用领域包括宽带通信系统、数据采集系统、雷达、机顶盒、射频接收器、软件定义无线电等。这些应用领域需要高速、高精度的数据处理能力，模数转换器在这些场合可以发挥关键作用。 知识点八：存储条件与使用限制 在产品手册中还会提及产品的贮存条件和绝对最大额定值。贮存条件包括温度范围、湿度和其他可能影响存储稳定性的因素。绝对最大额定值则规定了芯片在不被损坏的前提下能够承受的最大电压、电流、温度等。 以上知识为阅读B12D1000产品手册后整理归纳的内容。在设计和实施B12D1000芯片的应用时，需要仔细考量上述知识点以确保电路设计的可靠性和性能的最大化。

IMX290LQR-C是一款来自索尼的CMOS固态图像传感器，其在标题中以IMX290标记，但是也应注意文件标题中出现的(E)可能指代某种特定的版本或修订。数据手册（Data Sheet）的编号为E15510E69，该编号通常用于产品的技术资料索引。 这款传感器采用了Type1/2.8格式，具有6.46mm对角线尺寸，是一个专为彩色摄像头设计的CMOS有源像素类型固态图像传感器，拥有方形像素阵列，有效像素达到2.13百万。IMX290LQR-C通过2.9V的模拟电压、1.2V的数字电压以及1.8V的接口电压进行操作，并且具有低功耗特性。通过采用RGB原色马赛克滤光片，实现了高灵敏度、低暗电流以及无拖影的效果。该芯片具有电子快门，支持可变的电荷积分时间。 在应用方面，IMX290LQR-C适用于监控摄像头、FA（工厂自动化）摄像头和工业摄像头等。 IMX290LQR-C具有以下特点： ◆ CMOS有源像素类型 ◆ 集成定时调整电路、H/V驱动和串行通信电路 ◆ 输入频率为74.25MHz或37.125MHz ◆ 推荐的录制像素数量为1920(H)×1080(V)，大约为2.07百万像素 ◆ 读取模式包括全像素扫描模式、720p高清读出模式、窗口裁剪模式以及垂直/水平方向正常/倒置读出模式 ◆ 最大帧率在全高清1080p模式下可以达到120帧每秒 ◆ 具有宽动态范围(WDR)功能，包括多重曝光WDR和数字重叠WDR ◆ 具有可变速度快门功能，分辨率可达1H单位 ◆ 具有10位/12位的模拟/数字转换器(ADC) ◆ 支持转换增益切换(HCG模式/LCG模式) ◆ 具有相关双采样(CDS)/可编程增益放大器(PGA)功能，可以提供从0dB到30dB的模拟增益(步长为0.3dB)，以及从30.3dB到72dB的模拟增益加数字增益(步长为0.3dB) ◆ 支持I/O切换，包括CMOS逻辑并行SDR输出、低电压LVDS（150mVp-p）串行(2ch/4ch/8ch切换)DDR输出以及CSI-2串行数据输出(2Lane/4Lane, RAW10/RAW12输出) ◆ 推荐的退出瞳孔距离为-30mm到-∞ 该芯片的结构包括： ◆ CMOS图像传感器 ◆ 图像尺寸为Type1/2.8格式 ◆ 总像素数为1945(H)×1109(V)，大约为2.16百万像素 ◆ 有效像素数没有完全显示，但可以推断出是2.13百万像素 索尼保留变更产品和规格的权利，且本信息不传达任何通过含蓄或其它方式获得的专利或其他权利的许可。文档中包含的应用电路例子仅供参考，展示了设备的操作方式，索尼不承担使用这些电路所引起的问题的责任。 总结以上信息，IMX290LQR-C是一个多功能、高性能的图像传感器，适用于多种高清成像应用，特别是要求高速率、高分辨率和宽动态范围的场景。其输出接口和配置模式的多样性也大大增强了其适用性。该传感器为设计者提供了广泛的选择空间，来优化图像捕获质量以及系统性能。