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电缆故障定点的新方法
人工神经网络(ANN)是以计算机网络系统模拟生物神经网络的智能计算系统。网络上的每个结点相当于一个神经元,经可以记忆(存储)、处理一定的信息,并与其他结点并行工作。求解一个问题是向人工神经网络的某些结点输入信息,各结点处理后向其它结点输出,其它结点接受并处理后再输出,直到整个神经网工作完毕,输出结果。
据报道，SeekThermal在年初的CES218上便展出了其*应用于汽车后装市场的高分辨率红外热成像摄像头，拥有32x24像素高分辨率热成像传感器和24度视场角，搭载了双元素硫系镜头，能够非常方便地与现有车载系统集成，售价预计将低于999美元。FLIR已将机器学技术应用于红外读出，帮助计算机识别行人和骑行者事实上，FLIR已经在过去的十年里，为数十万辆汽车供应了红外热成像传感器，宝马7系豪华轿车。
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传统的高压输电线路故障主要基于阻抗算法,这种算法对于高阻接地、多端电源线路、直流输电线路等情况存在明显的不适应,通常在实用中其故障<3%~5%,这对于长线路(>100km)难以满足寻线要求。使用外力使含有样品的流动相(气体、液体)通过一固定于柱中或平板上、与流动相互不相溶的固定相表面。当流动相中携带的混合物流经固定相时，混合物中的各组分与固定相发生相互作用。由于混合物中各组分在性质和结构上的差异，与固定相之间产生的作用力的大小、强弱不同，随着流动相的移动，混合物在两相间经过反复多次的分配平衡，使得各组分被固定相保留的时间不同，从而按一定次序由固定相中先后流出。与适当的柱后检测方法结合，实现混合物中各组分的分离与检测。2色谱分类方法色谱分析法有很多种类，从不同的角度出发可以有不同的分类方法。从两相的状态分类：色谱法中，流动相可以是气体，也可以是液体，由此可分为气相色谱法(GC)和液相色谱法(LC)。固定相既可以是固体，也可以是涂在固体上的液体，由此又可将气相色谱法和液相色谱法分为气-液色谱、气-固色谱、液-固色谱、液-液色谱。液相色谱法是继气相色谱之后，7年代初期发展起来的一种以液体做流动相的新色谱技术。
为解决这些挑战，新模块在提供电压和测量电流时，支持的电缆长度和连接电容都要过传统SMU。4201-SMU和4211-SMU是为采用长电缆、开关矩阵、通过栅极接触卡盘及其他夹具的测试装置专门设计的。这就让研究人员和制造测试工程师节省了大量的时间和成本，而这些时间和成本本来可以花费在故障排除和重新配置测试设置上。“因为要降低电流来节省能耗，精细测试装置所产生的高负载电容正成为一个日益严重的问题。在测试智能手机或平板电脑采用的大型LCD面板时，就面临着同样的问题。
快速EMI骚扰来源RSRTE示波器利用其强大的频谱分析功能，再配合不同的近场可对电路中的骚扰来源进行快速准确的。高捕获带宽和频域轻松导航RSRTEFFT具有和频谱仪类似的设置界面。FFT设置对话框中提供了基本的频谱分析仪控制功能，如起始频率、终止频率以及分辨率带宽。采用FFT模式，自动调整相应时域设置，这使得在频域中导航成为轻松的工作。RSRTE也可在频谱分析的同时进行捕获信号的时域分析。
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提供的参考设计涵盖构建用于测量温度或皮电反应的生物传感器贴片所需的一切，包括使用NFC询问传感器的Android手机应用、以及一个用于配置和展示贴片的PCGUI。集成智能无源传感器ONSemiconductor采取了一种不同的方法，开发出全集成式智能无源传感器，用于监测温度、湿度或压力。支持这些传感器的生态系统包括多合一开发套件和具有自身内置GUI和IoT连接的便携式电池供电读取器。该读取器可从传感器标签采集数据。
随着供电系统地埋电缆的大范围应用，为满足电力检修面对各类电力电缆故障的测试，电缆路径、电缆埋设深度的寻测和电缆档案资料的日常维护管理，运用嵌入式计算机平台系统、*的DSP硬件采样技术和的低压脉冲法、冲闪电流法、直闪电流法开发研制出DP-DL200电缆故障测试仪，极为便利的解决了电力电缆 的各种故障及定点寻测。
Pico示波器测试输出阻抗为5Ω的信号时，需要配套一个5Ω转1MΩ的直通端子。近在一个客户那里进行现场测试，发现波形的振荡比较严重，如红框所示，从而导致无法进行正确的数据分析。波形振荡严重经过分析之后，发现信号输出阻抗是5Ω，而示波器的输入阻抗是1MΩ，由于阻抗不匹配引起的波形振荡。之后加了一个5Ω转1MΩ的直通端子，测出来的波形就没有振荡了，如所示同时了解到：当输入阻抗为5Ω时，测量电压为5VRMS，即示波器的测量范围只能低于±5V，否则就会烧坏阻抗匹配电路。
