ls-svm 文章進(jìn)入ls-svm技術(shù)社區

適用于手語(yǔ)采集與輸入的智能手套及翻譯系統

設計并實(shí)現了一款以ESP32-C3-WROOM-02為核心，基于物聯(lián)網(wǎng)、UDP協(xié)議、姿態(tài)傳感器和彎曲傳感器的適用于手語(yǔ)采集與輸入的智能手套及翻譯系統。該系統通過(guò)在手套上綁定姿態(tài)傳感器MPU6050，配合彎曲傳感器動(dòng)態(tài)監測手的運動(dòng)和姿態(tài)，通過(guò)ESP32芯片采集傳感器數據并做初步處理，經(jīng)單片機上的Wi-Fi模塊通過(guò) UDP 協(xié)議傳輸給云端采用 SVM 算法識別靜態(tài)手勢，此外，本設計還搭建了基于Python的Web應用程序框架Streamlit實(shí)現在網(wǎng)頁(yè)上實(shí)時(shí)呈現處理結果和全平臺兼容，方便用戶(hù)使用。
關(guān)鍵字： 202308 手勢識別 ESP32 彎曲傳感器 SVM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )

應用問(wèn)題解析——LS系列的安規距離設計

本文簡(jiǎn)述了客戶(hù)在實(shí)際應用金升陽(yáng)開(kāi)關(guān)電源LS系列的過(guò)程中遇到的安規問(wèn)題，梳理并提出相應的解決方案，以便客戶(hù)在使用過(guò)程中能更好的理解和應用；一、引言隨著(zhù)市場(chǎng)需求的不斷提高，產(chǎn)品的整體體積設計要求越來(lái)越小，金升陽(yáng)針對市場(chǎng)需求，開(kāi)發(fā)出超小型化的AC/DC電源——LS系列，“百變百搭”，方便客戶(hù)對系統整體的設計布局，但是隨之而來(lái)的是很多客戶(hù)對安規距離的理解及設計存在不少疑問(wèn)，為解決客戶(hù)的相關(guān)困惑，本文整理出常遇到的典型疑問(wèn)，解析并提出解決方案，下文將詳解。二、LS系列常見(jiàn)的安規問(wèn)題1．LS系列的1腳和2腳之間是否有
關(guān)鍵字：金升陽(yáng) LS

基于5G承載的智能城域網(wǎng)部署研究及實(shí)現

分析了以滿(mǎn)足5G業(yè)務(wù)承載為主的智能城域網(wǎng)網(wǎng)絡(luò )的總體架構，從智能城域網(wǎng)組網(wǎng)、IGP協(xié)議部署、BGP協(xié)議部署，結合Segment Routing、SDN、BGP-LS、MPLS BGP VPN跨域對接等技術(shù)。闡述了智能城域網(wǎng)與周邊網(wǎng)絡(luò )系統的對接情況以及5G相關(guān)業(yè)務(wù)VPN在智能城域網(wǎng)內、跨網(wǎng)之間互通的網(wǎng)絡(luò )承載實(shí)現方案。智能城域網(wǎng)通過(guò)架構簡(jiǎn)化、協(xié)議簡(jiǎn)化、設備簡(jiǎn)化、網(wǎng)絡(luò )控制和管理智能化實(shí)現了面向5G業(yè)務(wù)為主的多業(yè)務(wù)融合統一承載，解決了業(yè)務(wù)承載一致性差的問(wèn)題，滿(mǎn)足未來(lái)5G時(shí)代業(yè)務(wù)的承載需求。
關(guān)鍵字： 202303 5G承載智能城域網(wǎng) SR SDN BGP-LS MPLS BGP VPN 智能化

5-15W 小體積經(jīng)濟型AC/DC電源 —— DIY型LS系列

一、產(chǎn)品簡(jiǎn)介為滿(mǎn)足客戶(hù)更多功率段需求，金升陽(yáng)將LS產(chǎn)品功率拓展至15W。產(chǎn)品具有AC/DC電源基本功能，客戶(hù)可通過(guò)加不同外圍電路器件來(lái)組合出滿(mǎn)足不同應用需求的電源方案，從而減少因過(guò)設計帶來(lái)的成本上漲問(wèn)題。產(chǎn)品采用裸板設計，SIP封裝形式，以較小產(chǎn)品布板面積，方便客戶(hù)靈活布局，特別適用于整機尺寸結構受限的場(chǎng)合。二、產(chǎn)品優(yōu)勢：1、百搭應用、靈活布局●? ?金升陽(yáng)為客戶(hù)推薦多種應用電路，室內民用電源、室內普通電源、室內工業(yè)電源、戶(hù)外普通電源、戶(hù)外惡劣電源、白色家電專(zhuān)用電源等不同應用需求均可滿(mǎn)
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了解基于FastCV視覺(jué)庫的SVM機器學(xué)習算法

了解基于FastCV視覺(jué)庫的SVM機器學(xué)習算法-SVM是一種常用的機器學(xué)習算法，在人工智能、模式識別、圖像識別等領(lǐng)域有著(zhù)非常廣泛的應用，本節將結合FastCV庫提供的fcvSVMPredict2Classf32機器學(xué)習函數API，對SVM原理及用法進(jìn)行介紹，為后續大家在使用FastCV進(jìn)行圖像識別類(lèi)的應用開(kāi)發(fā)提供參考。
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斯坦福機器學(xué)習公開(kāi)課筆記8- 核技法、軟間隔分類(lèi)器、SMO算法

　　本篇對應斯坦福公開(kāi)課的第8個(gè)視頻，主要講述了SVM(Support Vector Machine,支持向量機)的剩余部分。即核技法(Kernels)、軟間隔分類(lèi)器(softmargin classifier)、對SVM求解的序列最小化算法(Sequential Minimal Optimization,SMO)以及SVM的一些應用?！　×硗?，由于筆記6-8大部分都是SVM的內容，因而打包上傳到了csdn資源上，下載請猛擊此處。　　
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基于SVM和sigmoid函數的字符識別自適應學(xué)習算法

　　手寫(xiě)字符的一個(gè)突出特點(diǎn)就是模式具有較大的變化性，表現為模式空間的類(lèi)內分布過(guò)于分散，類(lèi)間交疊嚴重，這使得識別模型無(wú)法“恰當”地擬合每類(lèi)模式的數據分布或類(lèi)別之間的判別面。在識別模型過(guò)程中，通過(guò)自適應學(xué)習就能較好地擬合特定書(shū)寫(xiě)者筆跡特征向量的空間分布，從而有利于識別率的提高。當然，自適應學(xué)習的結果只是提高了對特定書(shū)寫(xiě)者的識別率，但通過(guò)為不同人的筆跡特征向量提供不同的識別模型，就能夠從總體上提高系統的識別率。　　任何一種自適應學(xué)習算法都基于一定的識別方法。從目前已有的文獻來(lái)看，大致
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飛思卡爾與南京航空航天大學(xué)合作推出空間矢量調制–直接轉矩控制(SVM-DTC)解決方案

　　飛思卡爾半導體 [NYSE: FSL] 與南京航空航天大學(xué)日前聯(lián)合宣布，雙方合作推出無(wú)位置傳感器型空間矢量調制—直接轉矩控制(SVM-DTC)解決方案。該創(chuàng )新解決方案基于飛思卡爾數字信號控制器(DSC)56F8xxx系列，并極好地解決了壓縮機、風(fēng)機控制應用在綠色環(huán)保、高性?xún)r(jià)比、面市時(shí)間和自適應性等方面的多項要求。　　與當前業(yè)內采用的其它控制算法相比，SVM-DTC是一種結構簡(jiǎn)單、動(dòng)態(tài)性能良好的自適應電機控制算法，具有低噪音、低振動(dòng)等特點(diǎn)。SVM-DTC不依賴(lài)于轉子參數，控制回路較少，因
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LS電纜推出了磁共振無(wú)線(xiàn)輸電系統模型

LS電纜首次推出最大可在2m范圍內實(shí)現無(wú)線(xiàn)輸電的磁共振無(wú)線(xiàn)輸電系統。LS電纜員工正在展示采用磁共振無(wú)線(xiàn)輸電系統啟動(dòng)電視和智能手機的過(guò)程。
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74ls138譯碼器內部電路邏輯圖功能表應用簡(jiǎn)介

74HC138:74LS138 為3 線(xiàn)－8 線(xiàn)譯碼器，共有 54/74S138和 54/74LS138 兩種線(xiàn)路結構型式，其74LS138工作原理如下：
當一個(gè)選通端（G1）為高電平，另兩個(gè)選通端（/(G2A)和/(G2B)）為
低電平時(shí)，可將地址端（A、B、C）
關(guān)鍵字： 138 74 ls 譯碼器

74ls138譯碼器內部電路邏輯圖及功能表

74HC138:74LS138 為3 線(xiàn)－8 線(xiàn)譯碼器，共有 54/74S138和 54/74LS138 兩種線(xiàn)路結構型式，其74LS138工作原理如下：
當一個(gè)選通端（G1）為高電平，另兩個(gè)選通端（/(G2A)和/(G2B)）為
低電平時(shí)，可將地址端（A、B、C）
關(guān)鍵字： 138 74 ls 譯碼器

基于可編程計數器741LS161的循環(huán)碼計數器設計

摘要：基于探索MSI可編程同步二進(jìn)制加法計數器74LS161改變應用方向進(jìn)行功能擴展的目的，采用邏輯修改的方法給出了在二進(jìn)制計數的基礎上實(shí)現循環(huán)碼計數的設計方法，即以74LS161已有的狀態(tài)輸出Q3Q2Q1Q0為變量定義循環(huán)碼
關(guān)鍵字： 741 161 LS 可編程計數器

基于優(yōu)化GDTW-SVM算法的聯(lián)機手寫(xiě)識別

摘要：基于高斯動(dòng)態(tài)時(shí)間規整核函數(Gaussian Dynamic Time Warping kernel)的支持向量機(GDTW-SVM)在聯(lián)機手寫(xiě)識別中有較高的識別率，但是存在計算復雜度高的問(wèn)題。結合聯(lián)機手寫(xiě)識別中特征向量的特點(diǎn)，提出了通過(guò)引入
關(guān)鍵字： GDTW-SVM 算法聯(lián)機識別

基于LS-SVM的車(chē)牌圖像傾斜校正新方法

汽車(chē)牌照的自動(dòng)識別技術(shù)有重要的應用價(jià)值，是智能交通系統ITS(Intelligent Traffic System)的關(guān)鍵技術(shù)之一。牌照識別系統中圖像的獲取一般通過(guò)固定架設在通道上方及兩旁的CCD攝像機拍攝得到，理想情況下拍攝的車(chē)牌圖
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基于決策導向非循環(huán)圖SVM的汽車(chē)車(chē)型識別

隨著(zhù)社會(huì )的發(fā)展，車(chē)輛越來(lái)越多，交通變得非常繁忙，城市對于公路和交通的管理已成為一個(gè)很重要的問(wèn)題。交通管理部門(mén)要實(shí)現現代化的科學(xué)管理，必須依靠交通管理系統。汽車(chē)是交通系統管理中的主要對象，能否自動(dòng)識別汽
關(guān)鍵字： SVM 循環(huán) 汽車(chē) 車(chē)型識別