SP6530是一颗高性能的开关电源次级侧同步整流控制电路。在低压大电流开关电源应用中，轻松满足 6级能效，是理想的超低导通压降整流器件的解决方案。芯片可支持高达150kHz的开关频率应用，并且支持CCM/QR/DCM等开关电源工作模式应用，其极低导通压降产生的损耗远小于肖特基二极管的导通损耗，极大提高了系统的转换效率，大幅降低了整流器件的温度。

SP6650A是一颗高性能、多工作模式的 PWM控制芯片。芯片可以工作在跳频及绿色模式，以此来减小空载和轻载时的损耗，也可以工作在 QR 工作模式及 CCM 工作模式，提高整机的工作效率。

对于面向服务的软件开发，Web服务搜索一直是一个严重的问题。 面临的挑战是如何针对给定的开发任务有效地找到合适的Web服务。 在开发用于搜索服务的技术或系统方面已经进行了许多努力。 尽管在某些情况下有效，但现有技术并未形成可供公众使用的系统； 或基于一种查询模式-关键字查询，无法准确提供匹配的服务。 在本文中，我们介绍了提议的多模式查询搜索，用户可以在其中使用关键字和文件作为查询或自定义查询。 多模式查询基于一种创新的相似性度量方法，该方法同时包含Web服务的语义信息和结构信息。 我们的实验和测试案例验证了该方法的有效性。 与替代系统Seekda相比，它可以通过关键字查询获得更高的搜索准确性（匹配率是Seekda的2-4倍）。 自定义搜索可以达到100个前3个匹配率，而Seekda在大多数情况下使用关键字会失败。

用于端对端视频地面对话系统的多模式变压器网络 这是该论文的PyTorch实现：。 ，，，。 。 该代码是使用PyTorch 1.0.1编写的。 如果您在工作中使用此回购中的源代码，请引用以下论文。 bibtex是： @inproceedings{le-etal-2019-multimodal, title = "Multimodal Transformer Networks for End-to-End Video-Grounded Dialogue Systems", author = "Le, Hung and Sahoo, Doyen and Chen, Nancy and Hoi, Steven", booktitle = "Proceedings of the 57th Annual Meeting of

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基于模式间相似度评估和多模式判别信息分析的多模式和多阶段批处理过程的理解和监控

与传统的基于单模式的方法相比，它在诊断和预后阿尔茨海默氏病（AD）以及其前驱阶段（即轻度认知障碍（MCI））方面显示出巨大的优势。 然而，据我们所知，大多数现有方法都集中于挖掘同一主题的多种模式之间的关系，而忽略了不同主题之间的潜在有用关系。 因此，在本文中，我们将通过全面研究模态与主题之间的关系，为AD / MCI的多模态分类提出一种新颖的学习方法。 具体来说，我们提出的方法包括两个后续组件，即标签对齐的多任务特征选择和多模式分类。 在第一步中，将从多种模态中学习的特征选择视为不同的学习任务，并使用组稀疏性正则化器共同选择相关特征的子集。 此外，为了利用标记对象之间的区别信息，在标准多任务特征选择的目标函数中添加了一个新的标签对齐正则化术语，其中标签对齐意味着所有具有相同类别标签的多模态对象应在距离上更近。新的功能减少的空间。 第二步，采用多核支持向量机（SVM）融合多模态数据中的选定特征，以进行最终分类。 为了验证我们的方法中，我们执行在阿尔茨海默病的神经影像学倡议（ADNI）数据库使用基线MRI和FDG-PET成像数据的实验。 实验结果证明我们提出的方法与几种用于AD / MCI

基于多模式特征的音乐情感回归

stm32f407基于stm32cubemax6蓝牙超声波采用多模式数据采集示例

评估多模式3-D语音导师学习普通话作为第二语言的研究：一项眼动研究