文章目录一、VCU二、DCU三、ECU四、ZCU五、车辆电子电气架构的域架构 一、VCUVCU（Vehicle Control Unit，车辆控制单元）：VCU是车辆级别的控制单元，负责管理和协调车辆的各个系统和子系统之间的通信和协同工作。它可以被看作是车辆的大脑，接收和处理来自不同子系统（如动力系统、底盘系统、安全系统等）的信息，并向这些子系统发送指令以控制车辆的运行。以电动汽车的核心部件整车
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2023-08-09 10:44:11
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## 2019-2020-1学期20192429《网络空间安全专业导论》 ##第四章 门和电路 4.1 计算机和电学- 门（gate) :对电信号执行基本运算的设备，接受一个或 多个输入信号，生成一个输出信号。（但一个门接受一个或多个输入信号,生成一个输出的信号）。 每种类型的门执行一个 特定的逻辑函数。- 电路（circuit）：相互关联的门的
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2023-11-14 09:39:03
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人工智能门禁系统有哪些模块组成一种人工智能门禁系统，包括电源模块、键盘输入模块、指纹输入模块、控制主机、移动终端、摄像头、门禁、无线通讯模块、显示模块、报警模块、红外检测模块、距离检测模块、安保终端和门禁控制装置；所述电源模块、键盘输入模块、指纹输入模块、控制主机、移动终端、无线通讯模块、显示模块、报警模块、红外检测模块、距离检测模块和安保终端均连接至门禁控制装置；控制主机包括蓝牙门禁读
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2023-12-21 21:03:47
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门控循环单元（GRU）循环神经网络中的梯度计算，当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。门控循环神经网络（gated recurrent neural network）的提出，正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。它通过可以学习的门来控制信息的流动。其中，门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）是
原创
2021-09-13 21:25:40
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输入层：序列数据，形状为的张量（与RNN、LSTM相同）GRU层核心组件隐藏状态hth_tht，作为当前时间步的输出，并传递到下一个时间步门控机制：控制信息的流动，包括：重置门：决定如何将过去信息与当前输入结合更新门：决定保留多少旧信息，添加多少新信息可学习参数权重矩阵WzW_zWzWrW_rWrWWW（更新门、重置门和候选隐藏状态各有一个权重矩阵），形状均为偏置项bzb_zbzbrb_rbrbbb，形状均为可学习参数（PyTorch实现）
门控循环单元（GRU）循环神经网络中的梯度计算，当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。门控循环神经网络（gated recurrent neural network）的提出，正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。它通过可以学习的门来控制信息的流动。其中，门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）是
原创
2021-09-13 21:25:39
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第五章 电源门控设计part1 由于第五章内容太多，且这一个章节将的内容都是全书的重点，所以我将其拆分成几个部分来写，这是第一部分。5 电源门控设计这一章把电源门控的每一个组成部分从前端、RTL的视角进行了介绍，并对验证和测试这两个方面做了补充说明。图 1 所示的带有电源门控的SoC结构图中展示了电源门控设计中需要用到的关键组件。 图 1带电源门控的SoC结构图
深度学习门控模块是一种高效的技术，旨在改善深度学习模型的训练和推理过程。门控机制通过控制信息流，允许模型选择性地记忆和遗忘信息，从而更好地适应不同的数据特征和任务需求。
在这篇博文中，我将详细记录解决深度学习门控模块问题的过程，涵盖背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和选型指南等内容。
### 背景定位
深度学习的持续发展为许多领域的应用提供了动力。在众多技术中，门控机制通过提供
深度学习中的门控信号问题是当前人工智能领域的一个前沿关键技术，尤其在处理序列数据与时序预测时，门控信号的有效性直接影响模型的性能及稳定性。通过这篇文章，我将分享我的理解与实践，详细记录解决“深度学习 门控信号”问题的过程，包括从初始技术痛点到扩展应用的各个环节。
## 背景定位
在进入深度学习的世界之前，我们经常被序列数据的复杂性所困扰。在许多应用场景中，如自然语言处理、时间序列分析等，传统的
门控制循环单元 GRU 首先这个GRU是最近几年才提出来的，它是在LSTM之后才提出来的，之所以先讲GRU是因为它相对比较简单一些。LSTM相对复杂，但是其实二者的表现效果差不多，所以实际使用哪个都是可以的。 GRU最主要是知道什么叫做“门控”。 我们之前说过，RNN是处理不了太长的序列的，是因为把 ...
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2021-10-07 10:44:00
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文章目录0 前言1 简介2 主要器件3 实现效果4 设计原理5 部分核心代码 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是? 基于Stm32的智能疫情防控门禁系统?学长这里给一个题目综
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2024-09-26 08:32:34
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智能门禁这是《智能硬件设计》这门课的自选作业，要求利用树莓派设计一个有一定简单功能的智能硬件原型。我选择用树莓派构造一个智能门禁，并绘制出 3D 格式的外壳，通过 3D 打印机打印出，封装好整个树莓派及相关零件。该智能门禁通过与访客的语音交互可以让访客选择提供的各种功能，具体实现的操作主要有三：1.访客选择开门，摄像头会自动拍摄一张照片，对比库中已训练好的人像库，如通过，则开门。2.访客选择留言，
FPGA设计中，经常会出现由于设计不合理产生的布线问题，较为突出的一点就是门控时钟和多扇出问题。 门控时钟指的是不用FPGA内部的全局时钟资源BUFG来控制触发器的时钟沿输入端而是采用组合逻辑和其它时序逻辑（如分频器）产生的信号作为触发器的时钟沿输入端。门控时钟容易带来时钟漂移、毛刺等，使得触发器误动
当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。
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2023-06-27 22:16:18
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作者 | Manpreet Singh Minhas编译 | VK来源 | Towards Data Science深度学习/机器学习工作流程通常
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2022-08-11 10:06:53
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RTU，作为一种继PLC后起的远程逻辑控制单元，随着其在广域范围内应用的杰出表现，已逐步为业界认可，同时也已经吸引了一批具有前瞻性战略眼光的自动化制造商进行了专业的研发与制造。这绝对是一个异于PLC的新产品，然而目前市场上一些叫做RTU的产品似乎与PLC更相像，虽然也具有RTU宽温耐蚀的特性，但是却无法准确定位它的应用。人们在热烈讨论这个控制器新成员的同时，也对它充满疑惑。RTU是Remote T
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2024-09-11 20:59:32
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随着现代科技的飞速发展，人工智能已经成为了人们关注的焦点之一。而在人工智能中，深度学习技术以其出色的表现和广泛的应用而备受瞩目。本文将介绍深度学习的基本原理、算法和应用。一、深度学习的基本原理深度学习是机器学习中的一种，它使用由多个层次组成的神经网络结构来学习复杂的数据表示形式。这些神经网络的结构通常由许多神经元组成，每个神经元通过对输入进行一系列数学运算来计算输出。深度学习中的“深度”指的是网络
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2023-08-14 14:18:05
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深度学习中，内积是一个基本而关键的操作，其广泛应用于神经网络的前向传播和反向传播算法中。内积（也称为点积）在计算神经元之间的关联、激活函数输入以及权重更新中发挥着重要作用。接下来，我将为大家详细介绍如何在内积的作用下优化深度学习模型，具体包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和部署方案。
### 环境配置
为确保高效运行深度学习模型，我们需要配置一个合适的开发环境。以下是配置环境
## 深度学习求导的作用
导数在深度学习中起着重要的作用。深度学习模型是由大量的参数组成的，通过最小化损失函数来调整这些参数。而求导则是损失函数优化过程中的关键步骤。
### 导数简介
导数是函数在某一点的变化率，表示了函数在该点的斜率。在深度学习中，我们经常遇到需要求解函数的导数的问题。导数有两种常见的计算方式：数值近似和解析求导。
### 数值近似法
数值近似法是通过计算函数在某一点两侧
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2023-08-02 10:04:03
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在深度学习的领域中，CSP（Cross Layer Perception）作为一种新兴的技术架构，正在逐渐显示出其重要性。在这篇文章中，我将探讨“深度学习CSP的作用”，具体分析有关问题背景、错误现象、根因分析、解决方案和验证测试等方面内容。
作为背景，在深度学习模型的训练过程中，尤其是在多层次的复杂任务中，传统的特征提取方式往往显得力不从心。当面对大量数据时，特征空间的维度增加得仿佛是一个无底
