最近看一篇CVPR2018文章PairedCycleGAN: Asymmetric Style Transfer for Applying and Removing Makeup有感。总结一下GAN做domian transfer的思路脉络。 Base knowledge Generative Adversarial Nets (GAN) : GAN是一种训练生成模型的方法，包括两个互相对抗的模型：一个生成模型G用于拟合样本数据分布和一个判别模型D用于估计输入样本是来自于真实的训练数据还是生成模型G。生成
生成模型 GAN 是机器学习领域里最为重要的发展方向之一。但这类算法需要消耗巨量算力，大多数研究者已经很难得出新成果。近年来，这一方向颇有被大型机构垄断的趋势。
Pix2pix算法(Image-to-Image Translation,图像翻译) 来源于论文：Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
<iframe name="ifd" src="https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/LearnESP32" frameborder="0" scrolling="auto" width="100%" height="1500"></iframe>
这种接口电路中，采用单路方式传输，每个基色信号采用6位数据，共18位RGB数据，因此，也称18位或18bit LVDS接口。此，也称18位或18bit LVDS接口。
半导体市场风起云涌，需求持续高涨、技术迭代加速、上游芯片供货紧张。由于芯片换代与供应短缺，使下游的板卡级产品受到了极大的影响。
其实之前对图像去雾也没有什么深入的理解，只是了解，实现过一些传统的图像去雾方法而已。个人感觉，在CNN模型大流行的今天，已经有很多人忽略了传统算法的发展，以至于你今天去搜索10年前的传统去雾算法或许根本找不到相关资料了，或许这就是网络中的围城吧。今天周六有空来整理一下我所了解到的图像去雾技术的发展，并尝试做一个详细点的综述。
2019测试测量精品展示与应用案例噪声与振动监测、高速采集与示波器、多通道同步采集与测试测量软件。通过内置的链接可以直达详细资料与应用案例。
环境：Vivado2019.2。 Part：xcku040-ffva1156-2-i，内嵌DSP个数 1920个，BRAM 600个也就是21.1Mb。
设备国产化包括设备制成，传感控制，各种工艺参数的精准检测和控制，工艺优化算法的实现等。由于半导体控制的复杂性和精密性，国外多采用专用的工业PC总线卡，通过实时系统（例如Vxworks、QNX等）进行控制。
随着测试测量市场的快速发展，各个领域出现快速增长的技术需求，如电动汽车、5G通信和新型电池等领域，创造了新的测试需求。研华发布了一系列新的分布式测试测量数据采集模块——iDAQ系列。iDAQ系列是一个新的模块化DAQ和机箱系列，包括iDAQ-900系列机箱和iDAQ-700和800系列。具有以下特点
本文介绍了图像转换的两种方法：基于卷积神经网络的方法和基于生成对抗网络的方法。前者通过训练一个生成器和一个判别器，将一个图像转换成另一个图像，后者使用一个生成器和一个判别器来生成与真实图像相似但略有不同的图像。这些方法可以用于图像转换、风格迁移、图像修复等任务。
论文标题：GANILLA: Generative Adversarial Networks for Image to Illustration Translation
解答：故障识别是根据机械的故障模型用MCM的数学分析进行实现，例如对于主轴平行不对中的故障，会体现为径向振动2倍频明显增高；而通过MCM的FFT运算模块可以轻易计算出径向加速度传感器的频域特性，从而进行故障的自动诊断。
USB总线以方便、灵活、即插即用等优势得到广泛的应用，但通用USB数据采集模块只能延长几米的距离，在应用中受到很大的限制。本方案通过工业USB和光纤技术，将USB数据采集模块延长到300米，光纤传输具有较强的抗电磁干扰特性，可实现多通道分布式状态监测系统。
模态分析是研究结构动力特性一种方法，主要是使用力锤,激振器或者激振台产生脉冲冲击，利用加速度传感器在多点进行同步响应信号的采集，再用数学分析方法计算机械结构的固有振动特性，每一个模态都有特定的固有频率、阻尼比和模态振型。用于建筑结构、桥梁、机床、车身构造等。
iDAQ数据采集记录仪是支持多通道数据采集、记录与数据分析的系统。可将所得数据在计算机中进行简单分析、快速和慢速回放、导出标准格式文件等。采用模块化配置，支持热插拔与多种传感器的信号采集，比以往的数据记录仪更快捷的采集数据，新增了更多的测量通道，实现最快1M HZ的高速采样，通过自定义软件可实现1000+通道多机箱同步数据采集记录。
研华声音振动监测与分析解决方案提供高性能模块化iDAQ&PCIE卡&USB&嵌入式一体机和WebAccess/MCM (Machine Condition Monitoring) 软件，可以组态的方式轻松实现振动信号采集与分析、状态可视化和数据上传，并可藉由大量的数据记录进一步分析并优化，降低设备停机时间，可将机台生产效益最大化，同时也降低了设备维护的成本以及提高机台的安全性。
AD7606是ADI公司的16位、8通道同步采样AD芯片，并行采样率高达200KSPS（AD7616是16位、16通道、1MSPS）。在电力线路测量和保护系统中，需要对多相输配电网络的大量电流和电压通道进行同步采样，AD7606是目前电力系统中最常用的ADC采样芯片之一。
风力发电作为可再生能源的重要方式，已广泛应用于世界各地。为了降低风力发电机维护成本，提高故障诊断效率，需要安装风力发电机故障诊断系统。
VTN是多通道振弦、温度、模拟传感信号系列数据采集仪，可对32通道振弦频率、32通道热敏电阻或DS18B20温度传感器、32通道模拟量传感器（电流或电压）进行实时在线采集或全自动定时采集存储工作；预留一路可调电源输出为模拟传感器定时供电；程控多路DAC输出，可以用于将振弦频率信号实时转换为模拟信号输出。设备支持RS485数据接口（支持Modbus或自定义AABB简单通讯协议）可以直接接入测控系统（如PLC、无线数据传输设备等）。
随着电池技术,800V电压平台和充电技术的不断发展，众多车企逐步提升新车型的最大充电功率，缩短充电耗费的时间，新投入的兆瓦级充电系统根据充电过程中电动汽车实际的需求功率，自适应地动态分配最优充电模块数量，柔性输出最佳充电功率，可适配现在及未来所有车型，最终实现“充电五分钟，续航二百里”的最终目标。
国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）是IEEE一年一度的学术性会议，会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议（三大顶会之一，另外两个是ICCV和ECCV），近年来每年有约1500名参加者，收录的论文数量一般300篇左右。本会议每年都会有固定的研讨主题，而每一年都会有公司赞助该会议并获得在会场展示的机会。
王新民 编译 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 最近，Kaggle网站举办了一场在卫星图像上进行场景特征检测的比赛，数据集由英国国防科学与技术实验室（DSTL）提供。 以色列团队deepsense.io在419支参赛队伍中获得了第四名的成绩。deepsense.io的模型使用了改进版的U-Net网络，这是一种常用于图像分割问题的人工神经网络。随后，他们在官方网站上发布文章，介绍了模型所使用的深度学习方法，并分享了在完成项目过程中学习到的教训。 量子位编译了他们的文章，供大家学习。 比赛介绍 国防科
好久没有阅读最新的分割模型文章了，今天将分享Unet的改进模型UNet+++，通过理解该模型思想，在VNet3D基础上做了同样的复现，但是有些细节稍稍不同。
解答：WebAccess/MCM除了在设备预测维护和故障诊断的应用之外，还可以在产线自动测试/信号量测领域帮助简化程序设计的难度，内置丰富的信号处理和滤波函数和自定义公式，可以大大加速自动测试的系统开发。
数控机床作为制造业的母机,正向着高精度、高速度、高生产效率的方向发展。数控机床刀具在工件的切削过程中存在磨损和破损现象，刀具磨损状态的变化将直接影响工件质量并导致生产成本增加，定量换刀，刀具寿命不能得到最大应用，刀具磨损后也降低了生产合格率。
问题12：大学拟开展工业4.0和工业物联网方面的教学和实验，研华是否可以提供类似本次展示的工业4.0和物联网系统套件？
之前进行深度学习建模时，基本就是套模型，微调参数，基本也能解决问题。不过最近进行OCR识别，大模型效果其实已经不错了，但是还是有些比较明显的场景下却是没有识别到，而大模型本身也比较笨重，基于上面去调可能效果未必好，于是想建立一个简单的模型来进行识别，因为那些识别不到的不少是一些单独的在单元格里的数字。
名称 功能描述 备注 CLKCONCMD 时钟控制命令 bit7:32KHz时钟振荡器选择，0为32KHz XOSC(晶振)，1为32KHz RCOSC(RC震荡) ，默认1。要改变该位，必须选择系统时钟源为16MHz RCOSC，即bit6为1bit6:系统时钟源选择，0为32MHz XOSC,1为16MHz RCOSC，默认1bit5-3:定时器标记输出，000为32MHz,001为16MHz,010为8MHz,011为4MHz,100为2MHz,101为1MHz,110为500KHz,111为250K
机器学习中一个重要的话题便是模型的泛化能力，泛化能力强的模型才是好模型，对于训练好的模型，若在训练集表现差，在测试集表现同样会很差，这可能是欠拟合导致。欠拟合是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。
引导图滤波器是一种自适应权重滤波器，能够在平滑图像的同时起到保持边界的作用，具体公式推导请查阅原文献《Guided Image Filtering》以及matlab源码：http://kaimingh
简单来说，孪生神经网络（Siamese network）就是“连体的神经网络”，神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的，如下图所示。
研华科技新一代的工业电脑MIC-3100，采用成熟的CPCI标准，结构上具有良好的抗震性和通风性，支持前面板热插拔设计，使更换和维修板卡极为方便。并结合通用IPC标准化设计、生产制造与质量保证流程，在保持现有IPC的通用性、易用性和低成本的基础上大大加强了工业强固特性，适用于各种恶劣工业环境。
最近在知乎上看到一个关于深入学习FPGA的优秀回答，现分享如下，已取得刘皇叔授权。
视频演示：http://mpvideo.qpic.cn/0b78oyaacaaaqqao5kripzpva5wdaf3aaaia.f10002.mp4? 国产中标麒麟桌面操作系统针对X86及龙芯、申威
作者介绍：高扬，奇点大数据创始人。技术畅销书《白话大数据与机器学习》、《白话深度学习与Tensorflow》、《数据科学家养成手册》著书人。重庆工商大学研究生导师。真传X《深度学习实战60小时》金牌讲师。擅长用简单的语言把复杂的技术问题讲明白。
MIC-1816R嵌入式ARM测控一体机采用ARM Cortex-A9 i.MX6处理器，支持Ubuntu操作系统，提供Qt和C开发包、示例程序，集成4通道IEPE加速规信号采集、8通道电压电流采集、模拟输出和数字IO等，具有极高性价比，是设备状态监测和工业测控的首选方案。
在可分离卷积（separable convolution）中，通常将卷积操作拆分成多个步骤。而在神经网络中通常使用的就是深度可分离卷积（depthwise separable convolution）。 举个例子，假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。 那么一般的操作就是用32个3×3的卷积核来分别同输入数据卷积，这样每个卷积核需要3×3×16个参数，得到的输出是只有一个通道的数据。之所以会得到一通道的数据，是因为刚开始3×3×16的卷积核的每个通道会在输入数据的每个对应通道上做卷积，然后叠加每一个通道对应位置的值，使之变成了单通道，那么32个卷积核一共需要(3×3×16)×32 =4068个参数。
《十分钟了解研华数据采集与量测精品》视频版发布以来，很多群友索要进一步详细资料和图文+音频版。本文在图文部分加入了更详细技术与案例的链接，文字部分主要是用讯飞语音识别的，感谢科技带来的便利！如果不想看字，可以按下播放键直接听语音。
工欲善其事必先利其器，在使用该网络之前要先了解该网络的具体细节，我今天也是第一次查资料，然后加上自己的理解去写这篇学习成长文章。
在工业电脑和数据采集享有盛誉的研华科技推出两大技术整合的创新产品-数据采集一体化电脑MIC-1800系列。MIC-1800是将嵌入式工控机和数据采集卡整合的数据采集系列产品，各项指标居业界领先！
本指导文档适用的开发环境为Windows 7 64bit和Windows 10 64bit。本文档主要提供开发板FPGA端案例测试方法，所有工程均位于产品资料Demo1目录下。文章内容包括有LED测试、按键测试、UART回环测试、模块采集测试、AD采集三核通信案例测试、采集抽样FFT显示等，欢迎相关用户查看分享。
智能手表由于精密紧凑的特性，不得不将内部电路板的尺寸、厚度、重量极力缩小，同时因在生产的流程中要包含多种装配与测试流程并使用相对脆弱的无铅焊料取代传统锡铅焊料，需要对于PCB的应力应变控制极为严格，以避免发生芯片与PCB板的锡裂现象。为解决此问题，厂商导入高精度应力量测方案，以避免PCB板锡裂的问题，提升整体产品良率。
本文摘自 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/convolutional_layer/
PCIE-1840/1840L是四通道125M/80M高速同步采集卡（数字化仪），具备16位高分辨率，板载2GB缓存，通过TIS可以组合成最高500M和320M单通道采集。规格如下：
与数学上卷积的概念略有不同，在数学上，卷积的含义是将一个函数先进行y轴翻转，之后对应点相乘累加，在神经网路中，由于卷积核的参数是自己定义的，因此若要进行翻转，相当于修改卷积核的数值。因此，不需要再单独进行翻转，直接对应点相乘之后累加。具体过程如下图所示：
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2
数字式频率计也称为数字频率表或电子计数器。它不仅是电子测量和仪器仪表专业领域中测量频率与周期、测量频率比和进行计数、测时的重要仪器，而且比示波器测频更方便、经济得多，特别是现代电子计数器产品与足见和具有多种测量功能的数字式频率计，已广泛应用于计算机系统、通讯广播设备、生产过程自动化测控装置、带有 LED、LCD数字显示单元的多种仪器仪表以及诸多的可许技术领域。可以说，伴随着数字化技术的发展，电子计算机、通讯设备、音频和视频技术进入科研、生产、军事技术和经济生活领域，直至家庭和个人，使得电子计数器和测频手段与上述电子设备耦连为形影不离的技术。数字频率计是一种用十进制数字显示被测信号频率的数字测量仪器。它的基本功能是测量正弦信号 .方波信号 ,尖脉冲信号及其他各种单位时间内变化的物理量，频率计的基本原理是用一个频率稳定度高的频率源作为基准时钟，对比测量其他信号的频率。通常情况下计算每秒内待测信号的脉冲个数，此时我们称闸门时间为 1 秒。闸门时间也可以大于或小于一秒。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
