convolutional neural network explained

迅速なインストール 迅速な検査 速度 線形 THT DIP AOI 波溶接前にリモートアシスタント 仕様 モデル AIS300 AIS301 PCB サイズ 50×50mm~430×380mm 50×50mm~350×350mm 厚さ 0.3~7.0mm 歪み程度 0.5M.........

深い学習の自動検査システムのニューラル・ネットワークのAoiの視野機械 深い学習の画像処理で「頭脳そっくりのニューラル・ネットワーク」を造り、の方法で引くことによって画像処理問題を解決できることである データを処理する人間の脳。従って、深い学習を含むどの場面でも2つの必要条件を要求する:1つは大........

私たちはディスプレイ,モジュール,容量感触パネル,ドライバーボードなどを含む 一端的なLCDソリューションを提供しています 産業機器,ハンドヘルド・ターミナル,スマートホーム機器,車両ディスプレイ,医療機器,顔認識システムなど 様々な分野に応用されていますIoT アプリケーションそしてもっと.........

**テスラ 雨感知式フロントガラス拭き機:技術詳細** モデルS,モデル3,モデルX,モデルYに組み込まれており 先進的なソフトウェアアルゴリズム, 車両センサー,湿った状態でも適応性のある性能を提供するために,最小限のハードウェア設計以下は,その主要な特徴の包括的な分解です. --- ###.........

二重複雑な空気ばね/空気懸濁液ばね2B9-246/FD200-19 452 W01-358-6932 OEM数 Contitech FD200-19 452 RIDEWELL...

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ネットワーク トラフィックを捕獲する方法か。左舷ミラー対ネットワークの蛇口 ネットワーク トラフィックを分析するためには、この問題へNTOP/NPROBE.Thereにネットワークの包みを送ることは必要である2つの解決である: 左舷反映（別名スパン） ネットワークの蛇口（別名写しの蛇口、集合の蛇口、......

製品の説明: INNIS01ネットワーク・インターフェイスの奴隷モジュール（NIS）およびモジュール(NPM)を処理するINNPM11ネットワークはプロセス制御単位インターフェイスを構成します。このプロセス制御単位インターフェイスはINFI-NETの通信システムへのアクセスをプロ.........

構成要素 fm200の防火システムのパイプネットワークモデルは,実際には3つの部分から構成されています.パイプネットワーク部分,消防設備部分,電気要素部分です.顧客のために最後の2つの部分を説明します. 電気要素は,検出装置の集合であり,常に各システムで補助的な役割を果たします.........

インテリジェントオンライン/オフライン THT AOI AIS203B-HW AI データ分析 AOI MACHINE 混合 PCB のサポート 原則: :高精度な色でリアルタイムでボード画像をキャプチャします複合神経ネットワーク (CNN) を採用します部品の欠陥を判断する AIS203 /.........

オンラインDIPの導入 双面オンライン AOI YUSH DIP デュアルサイド AOIは高精度カラー産業カメラによってリアルタイムでボード画像をキャプチャします.画像処理にコンボルーショナルニューラルネットワーク (CNN) アルゴリズムを採用します.部品 の 欠陥 を 賢明 に 判断 する. 特......

1596-BFBGA XCVC1802-1MSEVIVA 1.5M ロジックセル 埋め込みフィールドプログラム可能なゲート配列 製品説明XCVC1802-1MSEVIVA 試料は XCVC1802-1MSEVIVAには 機械学習,回転神経ネットワーク,無線ラジオ,バックホール,ケーブル,レーダ.........

AIビジョン搭載IML欠陥検出システム 当社 AI駆動型IML欠陥検出システム は、深層学習と高解像度イメージングを組み合わせ、高速製造環境において比類のない精度を実現し、インモールドラベル製品の品質管理に革命をもたらします。 コアテクノロジー: マルチスペクトルイ.........

小型顔認識モジュールの録音およびアクセスのための熱顔の認識のタブレットのLinux 製品の説明 同一証明の原則:複数の仕事の表面アルゴリズムの技術は動的表面検出のためのビデオ ストリームに基づいて重畳ニューラル・ネットワークを滝のように落とした追跡および認識。 表面容.........

Hi3519AV100は理性的なIPのカメラSocの主要特点4K Xの2K （3840 x 2160） @30 fps H.265 encoding+neuralネットワークのアルゴリズムSVPの−のための典型的なシナリオの低い電力1.9 Wのパワー消費量をニューラル・ネットワークの推論エンジン......

MAX78000EXG+ 概説 人工知能（AI）は極度なcomputationalhorsepower、格言を切っている電源コードをからの要求するがAIの洞察力。MAX78000はニューラル・ネットワークが超低い力で実行し、IoTの端に住んでいることを可能にするように造られるAIのマイクロ制御回........

ドローン検知と妨害システムのための自動車使用 空域セキュリティ ドローン妨害防止 EAGLEX-V1は 共同のスペクトルセンサーや 深いニューラルネットワークなどの 最先端技術を活用した 高度な無線スペクトル情報システムです革新的なコミュニケーション理論の活用周波数ジャンプアルゴリズムと 複雑な........

AIの動的顔認識のアクセス管理0.2sの認識の速度 独立AIの動的顔認識のアクセス管理の顔認識の時間出席ターミナル モデル:JS-AI01 適用シナリオ: 中心として埋め込まれたLinuxシステムを使用し、深い学習のニューラル・ネットワークのアルゴリズムを使用し、そし.........

温度の検出を用いるLinuxの顔認識の温度の走査器DC12V 2A 1. 製品の説明 このターミナルは非常に適用範囲が広い特徴との深い学習に（DV300解決）基づく前陣顔認識のタブレットである。それはバックライトの暗いライトおよび半明る半分暗い表面環境に対処するためにHiSiliconの産.........

1TOPS NPU - 125mm X 90mm PCB デザインのコンパクト高性能 Android マザーボード 製品説明: 注文機のセットアップに Android マザーボードが必要ですか? RK3566 Android ボード以外は探さないでください. このマザーボードのNPUは 1TOP........