（2）N沟道增强型MOS管的工作原理 如图1.47所示，在栅极G和源极S之间加电压UGS，漏极D和源极S之间加电压UDS，衬底B与源极S相连。

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基于MC9S12DG128的增强型ECT实验，通道0可对脉冲宽度快速精确测量，可以对小车的速度进行快速精确测量，12864显示。

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Mann-Kendall Tau非参数函数计算表示等距数据的趋势强度和方向的系数。 虽然您不需要统计工具箱来计算 Tau，但您确实需要它来测试显着性。 此函数将计算Tau-a和Tau-b，重要性（以及各种支持统计数据），以及非参数斜率方法：Sens方法。 注意：仅在此功能中需要统计工具箱才能测试其重要性。 否则，除了Matlab本身，就没有其他要求。 增强功能包括：现在支持最近提交的季节性 Kendall 趋势测试 (sktt.m)。 将允许在同一时间索引中进行多个观察。 为Sens斜率添加了置信区间。 也可以打开/关闭绘图。 第二个增强功能：测试趋势异常，修复并通知用户。 参考在函数的注释中。 鉴于当今计算机的速度，在某些计算中避免使用Matlab中的循环并不像过去那样重要。 但是，编写没有循环的函数是一种优雅的形式，我认为有些人可能会赞赏。 因此，这个函数是在没有任何循环的情

CA51F3增强型系列MCU参考电路设计 CA51F3 系列芯片是基于 1T 8051 内核的 8 位微控制器，通常情况下，运行速度比传统的 8051 芯片快 10 倍，性能更加优越。内置 8/16/32K Flash 程序存储器，可多次重复编程的特性给用户开发带来了极大的方便。不仅保留了传统 8051 芯片的基本特性，还集成了 ADC、LCD/LED 驱动、Touch Key、PWM、 UART、RTC、低电压检测(LVD)等功能模块。支持 IDLE、STOP 和低速运行三种省电模式以适应不同功耗要求的应用。

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伊索宁 用于在线无监督学习的增强型自组织增量神经网络 作者：Sergei Belousov又名BeS 用C ++和Boost实现ESOINN 原始论文：“用于在线无监督学习的增强型自组织增量神经网络”，Shen Furaoa，Tomotaka Ogurab，Hasegawab Osamu，2007年

只需要三步，解决sas增强型编辑器（enhanced enditor） 无法加载的问题 第一步，下载并解压文件 第二步，在SAS安装路径里面找到相同文件名称 第三步，替换文件即可 替换好后打开SAS

ESRGAN：增强的超分辨率生成对抗网络 用于图像超分辨率的Pipeine任务基于经常引用的论文（Wang Xintao等人），于2018年发布。 简而言之，图像超分辨率（SR）技术可从观察到的较低分辨率（LR）图像重建高分辨率（HR）图像或序列，例如将720p图像放大为1080p。 解决此任务的常用方法之一是使用能够从LR图像中恢复HR图像的深度卷积神经网络。 而ESRGAN（增强型SRGAN）就是其中之一。 ESRGAN的要点： 基于SRResNet的架构，带有残存残存块； 上下文，感性和对抗性损失的混合体。 使用上下文损失和感知损失来进行适当的图像放大，而对抗损失则使用鉴别器网络将神经网络推向自然图像流形，该鉴别器网络经过训练以区分超分辨图像和原始照片级逼真的图像。 技术领域 作为深度学习任务的管道运行者的Catalyst 。 这个新的，发展Swift的。 可以大大减少样板代