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本發明公開了一種基于勢能場梯度線的平面加工混合刀路生成 方法，其利用勢能場梯度線長度的變化趨勢對加工區域分區，并在不 同的加工區域分別產生單向行切刀路和螺旋刀路，包括：在平面加工 區域生成一個虛擬勢能場，得到一系列梯度線。從毛坯的拐角處出發， 沿毛坯外邊界采用基于梯度線長度的搜尋算法獲得兩種刀路區域的分 界線的極限位置。通過引入比例因子(用單向行切刀路加工的區域占整 個加工區域的比例)，在極限分界線基礎上根據毛坯和葉片的具體形狀 決定兩種刀路所占的比例，從而得到兩種刀路的加工區域，分別在兩 個區域上

本發明提供了一種高性能測試向量生成方法及生成器，包括碼生成模塊以及進位鏈模塊；碼生成模塊時鐘端clk作為高性能測試向量生成器的時鐘端，碼生成模塊碼輸出端Q1...Qn作為高性能測試向量生成器的碼輸出端。本發明中，測試碼(即測試向量)的位數越大，其跳變率降低的幅度越大，且本發電路簡單，功耗小，易于模塊化，易于碼位擴展；進一步地，本發明生成碼低跳變，全狀態，故障覆蓋率高，易于硬件和軟件實現，也易于可編程器件實現。

本系統由工藝過程生成及其數據庫管理系統兩部分組成。工藝過程生成模塊功能強，具有智能化回轉和非回轉體零件生成工藝過程模塊及超強的工藝編輯修改功能。工藝過程數據庫按成組原理組織，查詢方便，系統提供了多種查詢方法及漢字字典，只需點擊的查詢項目，就可以同時顯示工藝過程。 該CAPP系統適用于單件、小批生產的中小機械制造廠、機械維修車間。

產品詳細介紹一路HDMI 1080I 一路標清（色差 AV S端子）

產品詳細介紹     【1路高清+2路高清SDI采集卡】     【應用領域】 1、教育課件錄制、多媒體錄播錄像、會議錄制、視頻會議，遠程教育培訓； 2、大屏幕拼接、電視墻行業、虛擬演播室、虛擬現實、工控、游戲機等設備； 3、安檢 X 光機、雷達圖像信號、VDR紀錄儀；   【產品特點】 · 可同時采集1路通用高清視頻信號，2路SD/HD/3G-SDI模擬雙聲道音頻信號。 · VGA輸入信號可達640×400-2048×1536，像素率低于170MHz即可。 · VGA接口可以通過轉接線纜采集分量信號。 · 微軟AVStream標準驅動，可支持大部分Windows上的多媒體視頻軟件或流媒體軟件。   【高級特性】 · 高性能DMA傳輸功能。 · VGA輸入支持自動輸入視頻格式偵測，自動視頻有效區域偵測，自動VGA采集相位調節。 · VGA信號提供安全模式，支持采集最大行采樣數小于等于4095內的VGA信號。 · 支持手工設定有效畫面區域功能，可用于畫面的剪裁和對特殊輸入信號時序的支持。 · 支持多階畫面縮放功能，具有三種針對畫面寬高比的縮放模式。 · 支持垂直濾波和運動自適應去隔行功能。 · 硬件色彩轉換，可輸出RGB24，RGB32，YUY2，UYVY，I420色彩格式。 · VGA輸入支持色彩調節功能，可調節畫面的對比度、亮度、色彩飽和度、色相、Gamma;并可單獨調節R，G，B三色的亮度、對比度。 · 支持畫面水平、垂直反轉功能。   【產品規格】 幾何尺寸：117mm x94.67mm 主機接口：PCI-Express x4, Half-length,*700MB/s 傳輸帶寬 輸入接口： 1個DVI-I 接口 (可轉接HDMI，VGA，YPbPr) 2個BNC接口 (接 2 路SD/HD/3G-SDI信號) 最大采樣率：CVBS：54MHz (4x Oversampling) RGB/分量：170MHz HDMI/DVI：225MHz SDI最大采樣速率：3G 板載內存：256MB DDR2，工作頻率為 160 Mhz，位寬64bit VGA輸入格式：640x400-2048x1536，像素率低于170MHz即可 分量輸入格式：480i、576i、480p，576p，720p，1080i，1080p HDMI輸入格式： 符合HDMI 1.3 標準，支持36bit DeepColor CVBS輸入格式 標準PAL/NTSC SDI輸入格式 SD/HD/3G-SDI，符合SMPTE-259/274/296/372/424/425/292標準 輸出圖像格式大?。?0x30-2048x1536，幀率： 1-100 fps，色彩：YUY2, UYVY, RGB24, RGB32, I420 操作系統支持：Windows? XP Professional, Windows? Server 2003, Windows Vista?, Windows? Server 2008 and Windows? 7 (x86) 功耗：<= 8W  

一、項目簡介 水下目標檢測與識別，是水下機器人等相關系統能夠被高效應用的前提。然而現有系統難以應對水下圖像能見度較低，對比度差，存在顏色漂移和邊緣模糊等問題；另外，水下圖像樣本稀少且缺乏足夠的變化性，使得相關基于機器學習的目標檢測與識別系統由于缺乏訓練樣本而無法有效應用。 二、前期研究基礎 項目利用深度學習等新的理論突破，提出兩種解決方案，一種是通過結合水下成像原理與深度風格遷移、生成對抗網絡等算法，由普通光學圖像生成水下圖像，構建水下圖像目標檢測與識別仿真庫，該數據庫一方面數據量大且具有較大的變化性，也即場景與目標均具有較大的變化性；另一方面，由于是由普通光學圖像遷移獲得，因而也可以直接應用普通光學圖像自身的標簽信息，無需再對其進行標注。另一種是研究基于水下退化圖像處理算法的檢測和識別系統，解決由水下圖像的色彩漂移和細節丟失等退化現象帶來的目標檢測和識別問題。同時通過水下退化圖像處理模塊和檢測識別系統的聯合優化技術，可以實現退化圖像的增強方法與檢測識別系統的最佳匹配。在保證處理后的退化圖像性能指標的前提下，進一步提升水下圖像的目標檢測識別性能。 三、應用技術成果 1）基于深度學習風格遷移的水下圖像生成效果示例 a為自然場景圖像中的目標檢測結果；b為模擬生成的水下風格圖像及其目標檢測結果；c為圖像增強后的目標檢測結果。 四、合作企業 無

采用最新的人工智能與圖形學技術解決了大規模個性化中文字庫快速制作與自動生成中的一系列技術難題，讓普通用戶可便捷快速地制作、擁有和使用個性化訂制風格的中文字庫。 一、項目分類 顯著效益成果轉化 二、技術分析 北京大學王選計算機研究所技術團隊經過近十年的研究，采用最新的人工智能與圖形學技術解決了大規模個性化中文字庫快速制作與自動生成中的一系列技術難題，讓普通用戶可便捷快速地制作、擁有和使用個性化訂制風格的中文字庫。 基于部件拼接的中文字庫快速制作 基于風格學習的中文字庫自動生成

采用車和路智能協同以及多傳感器深度融合的方法，研究實現了智能車輛環境感知、導航定位及自主控制等基礎性關鍵技術的落地。

產品詳細介紹         2 路 1080P/60HZ 高清（DVI,HDMI,VGA,YPbPr,CVBS）,2 路 LPCM 音頻信號,4 路標清視頻信號,2 路模擬雙聲道音頻信號。