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结果 23
https://www.eeworm.com/dl/534/137381.html
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LonWorks Neuron C Programmers Guide
LonWorks Neuron C Programmers Guide
https://www.eeworm.com/dl/639/317380.html
文件格式
An optimal neuron evolution algorithm for the restoration of linearly distorted images is presented
An optimal neuron evolution algorithm for the restoration
of linearly distorted images is presented in this paper. The proposed
algorithm is motivated by the symmetric positive-definite quadratic programming
structure inherent in restoration. Theoretical analysis and experimental ...
https://www.eeworm.com/dl/906302.html
技术资料
基于MIP固件实现Neuron芯片的快速并行通信
随着控制、计算机、通信、网络等技术的发展，信息交换沟通的领域正在迅速覆盖从工厂的现场设备层到控制管理的各个层次。现场总线就是顺应这一形式发展起来的新技术。现场总线是当今自动化领域技术发展的热点之一，被 ...
https://www.eeworm.com/dl/534/458769.html
其他
NN Functions a program in Lisp to demonstrate working of an artificial neuron. (Enter an input vect
NN Functions
a program in Lisp to demonstrate working of an artificial neuron. (Enter an input vector X and weight vector W. Calculate weighted sum XW. Transform this using signal or activation functions like logistic, threshold, hyperbolic-tangent, linear, exponential, sigmoid o ...
https://www.eeworm.com/dl/502/29937.html
单片机编程
Neuron芯片与MCS-251系列单片机串行通信的实现
摘要: 介绍一种基于MCS 251系列单片机的LON节点 ,它利用MCS 251 系列单片机的串行接口实现与Neuron芯片的数据交换。文中给出了具体的软硬件设计方案 ,并指出了其应用前景。关键词: 现场总线;LonWorks;单片机;Neuron芯片
https://www.eeworm.com/dl/925793.html
技术资料
Neuron芯片tmpn3150与ad芯片tlc0832的两种接口实现方法
根据神经元芯片TMPN3150的两种I/O模式,给出了该神经元芯片与A/D芯片TLC0832实现接口的两种不同方法,同时给出了硬件电路和软件程序,并对两种方法进行了比较.
https://www.eeworm.com/dl/534/320162.html
其他
在LON网程序设计中使用Neuron C语言。Neuron C是一种基于ANSIC且带有网络通信和高级硬件设备接口扩展语句的高级语言。它增加了对I/O、事件处理、消息传递和分散数据目标的支持
在LON网程序设计中使用Neuron C语言。Neuron C是一种基于ANSIC且带有网络通信和高级硬件设备接口扩展语句的高级语言。它增加了对I/O、事件处理、消息传递和分散数据目标的支持， 扩充了包括软定时器、网络变量、显示消息、一个多任务调度程序以及其它各具特点的函数等。采用Neuron C语言开发的应用程序 ...
https://www.eeworm.com/dl/650/147505.html
人工智能/神经网络
LVQ学习矢量化算法源程序 This directory contains code implementing the Learning vector quantization network.
LVQ学习矢量化算法源程序
This directory contains code implementing the Learning vector quantization
network. Source code may be found in LVQ.CPP. Sample training data is found
in LVQ1.PAT. Sample test data is found in LVQTEST1.TST and LVQTEST2.TST. The
LVQ program accepts input co ...