EN62477-1過壓三類處理更小的數(shù)據(jù)集和更少的CPU周期
發(fā)布時間:2021/10/15 21:15:48 訪問次數(shù):589
STM32*微控制器(MCU)上開發(fā)用于邊緣推理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)外,最新的STM32Cube.AI版本(7.0版)還支持新監(jiān)督和半監(jiān)督方法,這些方法可以處理更小的數(shù)據(jù)集和更少的CPU周期。
其中包括孤立森林異常檢測(iForest)和單類支持向量機(OC-SVM)新穎性檢測，以及K-means和SVM分類器算法，現(xiàn)在，用戶無需人工寫代碼就能實現(xiàn)這些算法。
除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之外，這些經(jīng)典機器學習算法讓開發(fā)人員通過易于使用的技術(shù)在STM32微控制器上轉(zhuǎn)換,驗證和部署各種學習模型，縮短研發(fā)周期，更快地解決人工智能開發(fā)挑戰(zhàn)。
工業(yè)應(yīng)用需要能夠在各種環(huán)境中以高安全級別工作的高效電源。
LHP150F和LHP300F已通過EN62477-1過壓三類（OVC Ⅲ）認證，這意味著由該產(chǎn)品供電的最終設(shè)備可以直接連接到主配電盤，而無需增加額外的隔離。
這簡化了系統(tǒng)設(shè)計人員的任務(wù)，降低了成本，使效率保持在最高水平。
LHP150F和LHP300F專為全球應(yīng)用而設(shè)計，輸入電壓為85至264VAC，提供五種不同輸出電壓：24V、30V、36V、42V和48V。
(素材來源：eccn和ttic.如涉版權(quán)請聯(lián)系刪除。特別感謝）
STM32*微控制器(MCU)上開發(fā)用于邊緣推理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)外,最新的STM32Cube.AI版本(7.0版)還支持新監(jiān)督和半監(jiān)督方法,這些方法可以處理更小的數(shù)據(jù)集和更少的CPU周期。
其中包括孤立森林異常檢測(iForest)和單類支持向量機(OC-SVM)新穎性檢測，以及K-means和SVM分類器算法，現(xiàn)在，用戶無需人工寫代碼就能實現(xiàn)這些算法。
除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之外，這些經(jīng)典機器學習算法讓開發(fā)人員通過易于使用的技術(shù)在STM32微控制器上轉(zhuǎn)換,驗證和部署各種學習模型，縮短研發(fā)周期，更快地解決人工智能開發(fā)挑戰(zhàn)。
工業(yè)應(yīng)用需要能夠在各種環(huán)境中以高安全級別工作的高效電源。
LHP150F和LHP300F已通過EN62477-1過壓三類（OVC Ⅲ）認證，這意味著由該產(chǎn)品供電的最終設(shè)備可以直接連接到主配電盤，而無需增加額外的隔離。
這簡化了系統(tǒng)設(shè)計人員的任務(wù)，降低了成本，使效率保持在最高水平。
LHP150F和LHP300F專為全球應(yīng)用而設(shè)計，輸入電壓為85至264VAC，提供五種不同輸出電壓：24V、30V、36V、42V和48V。
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