文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

仪表放大器只有差模输入不工作的解释

缺后面这个话 这个电路的仿真是正确的，直流+信号，抬升了 昨天在INA前面加一个单纯的差模信号，后面没有反应，是因为输入范围不在INA的共模工作范围。...信号频率或者Dv/Dt 任何探头或仪器输入的不匹配。 很显然，CMRR值越大越好，一般在60dB（1000:1）左右，但随着频率增加CMRR会逐渐减少。...因此，必须了解输入信号的整个范围区间，确保运放不超出VICMR。 另一个混淆点是：VICM与VICMR是非标准的缩写，各家IC供应商的数据表中经常使用不同的术语，如VCM、VIC和VCMR。...通过这样连接，C2 非常有效地减小了由于不匹配造成的任何 AC CMR 误差。例如，如果 C2 比 C1 大 10 倍，则它能将由于 C1a/C1b 不匹配造成的CMR 误差降低20倍。...该 RC 时间常数由两个阻值相等的输入电阻器（R1a，R1b）之和，以及与 C1a 和 C1b 的串联组合并联的差分电容器 C2 一起决定。

1.1K10
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    jquery datetimepicker 配置参数

    jquery的datetimepicker时间控件除了样式有点不太美观，功能性还是相当强大的。...在正常情况下input的type应该设置为"text"，可点击又可输入（mask,enterLikeTab 要在type="text"时使用）；我个人选择时间时不太赞同支持输入，如果输入会有时间格式错误的出现...；所以这里我就把input的type应该设置为"button",只可点击不可输入。...使用方法： 添加jquery.min.js、datetimepicker.main.js和datetimepicker.css到您的页面 在html中： 在js中： $('#datetimepicker...大大加速插件与大量的领域的工作 mask: false, // 使用输入掩码。真正的-自动生成一个字段的“格式”的面具，从0到9的数字，设置为值的最高可能的数字。

    2K00

    Access数据库表字段属性（一）

    那么为了减少输入工作量和错误，就可以通过输入掩码来提供一个模板。 在设计视图中，选择学号字段，在输入掩码位置输入"AA"0000。（其中" "表示逐字显示双引号中的字符，0表示必须输入一个数字。...如果上述学号中是由AA和4位数字构成，但4位数字只有第一位是必须的，后3三位是数字但可以不写。那么掩码可以写成"AA"0999。...比如使用【日期/时间】类型，格式的下拉菜单中有常规日期、长日期、短日期选择（并带有示例）。而使用【是/否】数据类型时，格式的下拉菜单中有真/假、是/否、开/关等。如下图所示： ?...（对于其他时间和时钟格式组件，翻工具书查询。） ? 三、标题 用于设置字段在窗体中显示的标签，如果没有进行设置，则显示字段名，该属性通常不设置。比较简单不赘述。 ---- ?...今天下雨 本节主要是介绍了字段属性中的输入掩码和格式属性，两者容易混淆，输入掩码为输入数据时提供模板，以减少工作量和输入错误。而格式属性则是控制数据显示的形式。注意理解区分，祝大家学习快乐。 ----

    6.6K20

    中科院提出：视觉-语言预训练(VLP)综述，了解多模态最新进展！

    大量工作表明它们有利于下游单模态任务，并避免从头开始训练新模型。 与单模态领域类似，多模态领域也存在高质量标注数据较少的问题。我们不禁会问，上述预训练方法能否应用于多模态任务？...这两个 transformer 块不共享参数。为了获得更高的性能，交叉注意力（如 图 1 (b) 中的虚线所示）用于实现跨模态交互。...在预训练目标方面：论文通过使用不同的预训练目标来预训练 VLP 模型，并将预训练目标总结为四类：完成、匹配、时间和特定类型。 完成（completion）指的是利用未掩码部分来重建掩码元素。...根据经验，遵循 BERT 的 VLP 模型以 15% 的掩码率随机掩码每个文本输入 token，并在 80% 的时间使用特殊 token [MASK]、10% 的时间使用随机文本 token，剩余 10%...的时间使用原始 token 来替换被掩码掉的文本。

    2.7K20

    搞多模态不了解最新进展？中科院自动化所撰文首个视觉-语言预训练综述

    大量工作表明它们有利于下游单模态任务，并避免从头开始训练新模型。 与单模态领域类似，多模态领域也存在高质量标注数据较少的问题。我们不禁会问，上述预训练方法能否应用于多模态任务？...这两个 transformer 块不共享参数。为了获得更高的性能，交叉注意力（如 图 1 (b) 中的虚线所示）用于实现跨模态交互。...在预训练目标方面：论文通过使用不同的预训练目标来预训练 VLP 模型，并将预训练目标总结为四类：完成、匹配、时间和特定类型。 完成（completion）指的是利用未掩码部分来重建掩码元素。...根据经验，遵循 BERT 的 VLP 模型以 15% 的掩码率随机掩码每个文本输入 token，并在 80% 的时间使用特殊 token [MASK]、10% 的时间使用随机文本 token，剩余 10%...的时间使用原始 token 来替换被掩码掉的文本。

    62020

    多模态综述 | 一文了解Language-Vision预训练最新进展和新领域

    大量工作表明它们有利于下游单模态任务，并避免从头开始训练新模型。 与单模态领域类似，多模态领域也存在高质量标注数据较少的问题。我们不禁会问，上述预训练方法能否应用于多模态任务？...这两个 transformer 块不共享参数。为了获得更高的性能，交叉注意力（如 图 1 (b) 中的虚线所示）用于实现跨模态交互。...在预训练目标方面：论文通过使用不同的预训练目标来预训练 VLP 模型，并将预训练目标总结为四类：完成、匹配、时间和特定类型。 完成（completion）指的是利用未掩码部分来重建掩码元素。...根据经验，遵循 BERT 的 VLP 模型以 15% 的掩码率随机掩码每个文本输入 token，并在 80% 的时间使用特殊 token [MASK]、10% 的时间使用随机文本 token，剩余 10%...的时间使用原始 token 来替换被掩码掉的文本。

    2.6K30

    HCNP学习笔记之IP地址、子网掩码、网关的关系

    如果不指定，就不知道哪些位是网络号、哪些是主机号，这就需要通过子网掩码来实现。 0x01 子网掩码subnet 什么是子网掩码 子网掩码不能单独存在，它必须结合IP地址一起使用。...这对于采用TCP/IP协议的网络来说非常重要，只有通过子网掩码，才能表明一台主机所在的子网与其他子网的关系，使网络正常工作。 ...这是Windows 2000 Server为了节省用户输入时间自动产生的子网掩码。比如，局域网最常使用的IP地址“192.168.x.x”默认的子网掩码是“255.255.255.0”。...通过简单的实验深入透析子网掩码，网关与ARP协议的作用子网掩码，网关与ARP协议的概念和工作原理是学习网络知识的初学者首先遇到的几个重要的知识点，其中子网掩码与ARP协议的作用和基本工作原理更是思科网络技术学院教程...因此很有必要通过实验来帮助学员更加深入直观地了解子网掩码，网关与ARP协议的基本概念与工作原理。

    5.3K12

    Meta 自监督学习 I-JEPA 论文笔记

    本文工作 在这项工作中，探索了如何在 不使用通过图像变换编码的额外先验知识的情况下 提高自监督表示的语义水平。为此，本文引入了基于图像的联合嵌入预测架构(I-JEPA) 。下图提供了该方法的说明。...使用基于能量的模型 (EBM) [47] 的框架可以很容易地描述这个目标，其中自监督的目标是 将高能量分配给不兼容的输入，并将低能量分配给兼容的输入。...联合嵌入架构（Joint-Embedding Architecture） 基于不变性的方法，对比方法 (a) 联合嵌入架构学习为兼容的输入 x、y 输出相似的嵌入，为不兼容的输入输出不同的嵌入...联合嵌入架构学习为兼容的输入 x、y 输出相似嵌入，为不兼容的输入输出不同嵌入。在基于图像的预训练环境中，兼容的 x、y 对通常是通过将手工制作的数据增强随机应用于同一输入图像来构建的。...本文提出的 I-JEPA 在 使用掩码的图像内容中 提供了该架构的实例。 与联合嵌入架构相比，JEPA 不寻求对一组手工制作的数据增强不变的表示，而是寻求在以附加信息 z 为条件时 相互预测的表示。

    1.4K10

    AI论文速读 | 2024时空解耦掩码预训练的时空预测

    特别是，当前的端到端模型受到输入长度的限制，因此经常陷入时空幻影（spatiotemporal mirage），即相似的输入时间序列后面跟着不同的未来值，反之亦然。...具体来说，论文试图解决以下问题： 复杂的时空异质性：时空序列预测的准确性受到时空异质性的挑战，因为时空数据在不同位置（如城市中心与郊区）和不同时间段（如工作日与周末）表现出不同的模式。...早期的工作主要依赖于传统的时间序列模型，后来发展到使用循环神经网络（RNNs）和卷积神经网络（CNNs）来更好地建模时空数据。...消融实验： 设计了四种变体来验证时空掩码机制的有效性，包括仅在空间维度掩码的S-MAE、仅在时间维度掩码的T-MAE、使用时空混合掩码的STM-MAE以及不使用掩码预训练的w/o Mask。...方法细节： 时空解耦掩码：分别在空间和时间维度上执行掩码操作，以捕捉长距离的时空异质性。 自编码器架构：使用自注意力机制分别在空间和时间维度上进行信息编码。

    65710

    破局角色一致性！京东发布百万级高清数据集+Lay2Story，实现故事角色像素级精准操控

    为简化任务并降低标注工作量， 本文聚焦卡通场景数据，仅标注每帧中最显著的主题角色（即使存在多个主题）。如下表1所示，Lay2Story-1M在现有故事生成数据集中规模最大、分辨率最高且标注最细。...具体而言，给定当前时间步作为输入，通过多个MLP层映射得到六个参数，用于调整不同模块中的缩放和平移参数。 自注意力层 DiTs中的自注意力机制在捕获输入数据不同部分之间的依赖关系方面起着关键作用。...最终通过卷积层将通道数降为4，生成主体噪声潜在表示作为主体分支的输入。 掩码自注意力层 为加强对主体区域空间上下文的关注，采用掩码自注意力机制。根据跨帧主体边界框生成掩码作为自注意力机制的输入掩码。...第个模块中，掩码自注意力层将第个模块输出的噪声潜在表示作为输入，并分别作为查询()、键()和值()，同时以作为注意力掩码。...需特别说明，由于本方法支持布局条件（包括主体位置和标题）的可切换输入，分别展示包含与不包含这些输入的生成结果。

    32310

    轻量级MobileSAM：比FastSAM快4倍，处理一张图像仅需10ms（附源代码）

    The overview of Segment Anything Model Parameters SAM with different image encoders 训练可以在不到一天的时间内在单个...SAM由一个基于ViT的图像编码器和一个提示引导掩码解码器组成。图像编码器将图像作为输入并生成嵌入，然后将嵌入提供给掩码解码器。掩码解码器生成一个掩码，根据点（或框）等提示从背景中剪切出任何对象。...考虑到这一点，这项工作保持了SAM的流水线，首先采用基于ViT的编码器来生成图像嵌入，然后采用提示引导解码器来生成所需的掩码。...原始SAM中的提示引导掩码解码器的参数小于4M，因此被认为是轻量级的。给定编码器处理的图像嵌入，如他们的公开演示中所示，SAM可以在资源受限的设备中工作，因为掩码解码器是轻量级的。...然而，原始SAM中的默认图像编码器是基于ViT-H的，具有超过600M的参数，这是非常重量级的，并使整个SAM管道与移动设备不兼容。

    1.2K30

    ClinicalBERT: 对医学文本建模用于再入院预测

    然而重症监护室医生在有限时间内需要做出最优决策，读大量的临床文本，增加工作量。 再入院会降低患者生活质量、增加花费。...背景 临床文本会有缩写、黑话、不标准的语法结构，从临床文本中学习有用的表征具有挑战。...介绍前人在ICU再入院预测上的工作，缺点：大多数工作都只用了出院的信息，ClinicalBERT使用患者住院整个时间段信息。...位置嵌入即在输入序列中token的位置 自注意力机制 用于输入token之间的关系捕捉 预训练 BERT是在BooksCorpus和Wikipedia中预训练的，临床文本黑话缩写，与一般文本可能语法也不一样...损失函数是预测掩码单词任务和预测两个句子是否连续任务损失函数之和。

    1.2K20

    以下全是分割新技术——轻量级MobileSAM，比FastSAM快4倍，处理一张图像仅需10ms（附源代码）

    The overview of Segment Anything Model Parameters SAM with different image encoders 训练可以在不到一天的时间内在单个...SAM由一个基于ViT的图像编码器和一个提示引导掩码解码器组成。图像编码器将图像作为输入并生成嵌入，然后将嵌入提供给掩码解码器。掩码解码器生成一个掩码，根据点（或框）等提示从背景中剪切出任何对象。...考虑到这一点，这项工作保持了SAM的流水线，首先采用基于ViT的编码器来生成图像嵌入，然后采用提示引导解码器来生成所需的掩码。...原始SAM中的提示引导掩码解码器的参数小于4M，因此被认为是轻量级的。给定编码器处理的图像嵌入，如他们的公开演示中所示，SAM可以在资源受限的设备中工作，因为掩码解码器是轻量级的。...然而，原始SAM中的默认图像编码器是基于ViT-H的，具有超过600M的参数，这是非常重量级的，并使整个SAM管道与移动设备不兼容。

    83910

    什么是通配符掩码

    通配符掩码(Wildcard Mask) — 通配符掩码(Wildcard Mask)是一个32位的数量，用在与一个IP地址的联合上来决定在一个IP地址的那个位应该不忽略，在将那个地址与另一个...一个通配符掩码在设置接入列表时被指定。 路由器使用的通配符掩码(或者称作反掩码)与源或目标地址一起来分辨匹配的地址范围，它跟子网掩码刚好相反。...这是十分方便的，因为如果没有掩码的话，你不得不对每个匹配的IP客户地址加入一个单独的访问列表语句。这将造成很多额外的输入和路由器大量额外的处理过程。所以地址掩码对相当有用。...如果不指定，就不知道哪些位是网络号、哪些是主机号，这就需要通过子网掩码来实现。 子网掩码不能单独存在，它必须结合IP地址一起使用。...只有通过子网掩码，才能表明一台主机所在的子网与其他子网的关系，使网络正常工作。

    2K10

    AI自己当导演？KlingAvatar 2.0“联合推理”黑科技：让数字人不仅会演，更懂剧本！新SOTA！

    多角色控制难题：在涉及多个角色的场景中，难以精确地将特定音频驱动对应的角色而不产生干扰。...受此观察启发，本工作在选定的深层 DiT 块上附加了一个掩码预测头（Mask-prediction head），如图 3(a) 所示。...然后计算视频潜在 Token 与每个身份的参考 Token 之间的交叉注意力，并应用 MLP 模块回归每一帧的角色掩码。真值（GT）掩码被下采样以匹配中间潜在特征的空间和时间分辨率。...为了大规模收集 GT 角色掩码，本工作开发了一套自动化的标注流水线来生成每个角色的视频掩码，如图 3(b) 所示。...为了进一步提高蒸馏效率，本工作通过分析基础模型在不同时间步的表现开发了定制的时间调度器，从而平衡推理加速比与模型性能。在蒸馏算法中，本工作通过一系列精心设计的配置引入了多任务蒸馏范式。

    21810

    AI论文速读 | YingLong：基于联合预测框架与延迟链式推理的时序预测基础模型

    A: 论文中提到了多个与时间序列预测相关的研究领域和具体工作，以下是主要的相关研究： 时间序列预测方法 传统方法： ARIMA模型：自回归积分滑动平均模型（ARIMA）是时间序列预测的经典方法，通过拟合时间序列的自回归项和滑动平均项来进行预测...例如： Moirai：基于掩码重建的编码器-仅模型，用于时间序列预测。 Moment：通过掩码重建训练的时间序列基础模型。 VisionTS：利用视觉掩码自编码器进行时间序列预测。...掩码token恢复训练：在训练阶段，模型通过掩码token恢复任务来学习时间序列的特征表示。...该方法通过结合不同长度的输入序列来进行预测，从而在不同时间尺度上捕捉时间序列的特征。 时间镜像：通过反转输入序列并相应地翻转预测目标，然后通过集成平均来利用双向时间模式，进一步提高预测的稳定性。...实验结果： 多输入集成方法在不增加额外模型训练的情况下，提高了预测的准确性和稳定性。

    40010

    transformer pytorch 是什么？

    图像属于不同类别的概率是多少，通过输入数据转换我们理解的概率分布。预测序列 根据已有的数据预测未来的线性层的自注意力机制是什么 台风的风向，降雨量输入层线性层，线性层注意力机制 相当于一个聚光灯。...掩码注意力 你要预测台风什么时候到？...过滤器，掩码注意力能让有些观测站不太准的，掩码注意力就能让模型别太依赖这些数据注意力权重矩阵 温度，气压，给这些数据标记不同的数字掩码矩阵 给数据加了保护罩训练神经网络 过去的台风数据，风向都给它，...随机屏障 随机让神经元不工作，好比让学生不要死记硬背来学习知识一样。增加泛化能力归一化 把数据放到一个固定范围内。

    11710

    VideoMAE：简单高效的视频自监督预训练新范式｜NeurIPS 2022

    对视频数据不同掩码策略的示例 时序冗余性 视频数据中包含着密集的图像帧，这些图像帧包含的语义信息随时间变化得非常缓慢。由此可见，视频中密集连续的彩色图像帧是高度冗余的，如图所示。...时序相关性 视频可以看作是由静态图片随着时间的演化生成的，因此视频帧之间也存在语义的对应关系。如果不针对性地设计掩码策略，这种时序相关性可能会增加重建过程中的「信息泄漏」的风险。...管道式的掩码策略可以将单帧彩色图像的掩码方式自然地在整个视频的时序上进行拓展，即不同的帧中相同空间位置的视觉像素块将被遮蔽。具体来说，管道式掩码策略可以表示为 。不同的时间t共享相同的值。...时空联合自注意力机制 前文中提到了VideoMAE采用了极高的掩码率，只保留了极少的token作为编码器的输入。...总结 我们这个工作的主要贡献包含以下三个方面： • 我们第一个提出了基于ViT的掩码和重建的视频自监督预训练框架VideoMAE。

    1.2K30
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券