低釋氣鏡頭可波長范圍的低釋氣1x-4x的LINOS UV擴束鏡完美匹配
發(fā)布時間:2024/6/4 9:00:14 訪問次數:64
一種混合卷積神經網絡-支持向量機模型 （CNN-SVM） 的心音信號分類方法。
通過PASCAL挑戰(zhàn)實驗數據，整理出正常與不正常兩類心音信號數據庫，通過預處理濾波及MFCC、一二階差分特征提取、PCA降維，輸入CNN-SVM模型進行訓練。并從準確率、召回率、特異性、精確率和F分數5個方面進行性能評估。為了驗證此算法的有效性，將混合CNN-SVM模型與單一SVM、CNN模型分別進行了對比。
實驗結果表明，該方法能夠以較高識別率將兩種心音信號區(qū)分開，其平均識別準確率接近于99%，相較于單一CNN方法提高了2.48%，同樣高于單一SVM算法。
X Silent靜音系列旗下Edge Platinum 850W及1100W產品、MAX Platinum 1300W產品以及X Mightly高功率系列Platinum 2000W產品，全系列皆符合Intel ATX 3.1規(guī)范。
X Mighty Platinum系列2000W高功率電源，通過電源組件并搭載PMBus接口與數字監(jiān)測功能，可完全釋放2000W的運算效能，峰值功率更可達到4000W，適用于專業(yè)級工作站或搭載更多顯卡的設備，在滿足AI時代下高算力所需功耗的同時，亦確保了高可靠、高質量的電源供應。
對于無需減少釋氣的應用，該新品還可提供成本優(yōu)化的無色鋁制版本。
CARLA為汽車制造商或PTI組織提供了最大的靈活性，帶來了更多節(jié)省成本的機會和場景選擇的巨大潛力。CARLA模擬器升級至Unreal Engine 5，預計將增強建模、模擬逼真度和性能，特別是通過監(jiān)視器進行空間攝像模擬。
一種混合卷積神經網絡-支持向量機模型 （CNN-SVM） 的心音信號分類方法。
通過PASCAL挑戰(zhàn)實驗數據，整理出正常與不正常兩類心音信號數據庫，通過預處理濾波及MFCC、一二階差分特征提取、PCA降維，輸入CNN-SVM模型進行訓練。并從準確率、召回率、特異性、精確率和F分數5個方面進行性能評估。為了驗證此算法的有效性，將混合CNN-SVM模型與單一SVM、CNN模型分別進行了對比。
實驗結果表明，該方法能夠以較高識別率將兩種心音信號區(qū)分開，其平均識別準確率接近于99%，相較于單一CNN方法提高了2.48%，同樣高于單一SVM算法。
X Silent靜音系列旗下Edge Platinum 850W及1100W產品、MAX Platinum 1300W產品以及X Mightly高功率系列Platinum 2000W產品，全系列皆符合Intel ATX 3.1規(guī)范。
X Mighty Platinum系列2000W高功率電源，通過電源組件并搭載PMBus接口與數字監(jiān)測功能，可完全釋放2000W的運算效能，峰值功率更可達到4000W，適用于專業(yè)級工作站或搭載更多顯卡的設備，在滿足AI時代下高算力所需功耗的同時，亦確保了高可靠、高質量的電源供應。
對于無需減少釋氣的應用，該新品還可提供成本優(yōu)化的無色鋁制版本。
CARLA為汽車制造商或PTI組織提供了最大的靈活性，帶來了更多節(jié)省成本的機會和場景選擇的巨大潛力。CARLA模擬器升級至Unreal Engine 5，預計將增強建模、模擬逼真度和性能，特別是通過監(jiān)視器進行空間攝像模擬。
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