,. ,. . ,. ,. ,. USB. ...... USB, , . ...... , USB - , . , USB - . . ...... . ,. , (.. HD44780) (MENUSELECT, HAUT, BAS, -) -,:, - (-,). ...... . ...... . ...... . ...... ,, 45,,,. . . Rigol DS1074Z,,,. ...... ...... . DS1000Z,,. Sensirion. SHTxx. . SHT-10: (, codeur SHT-21). ...... ........ Sensirion (SHTxx Design Guide). ...... RÉ . ...... ...... , (). ...... , (,,). SHT10.pdf: SHT-10 SensirionHumidityDesignGuideV1.pdf: SHTxxDesignGuidev1.0 (rus).pdf:. Simatic PLC Siemens (SIMATIC S7-300S7-400C7WinAC). SIMATIC S7-1200S7-1500, Portail TIA. Siemens PLC (Sinumerik, Simadyn,,). ,, Siemens (SIMATIC HMI, SIMATI NET, SIMOTION,, SIMODRIVE, ProfiBus, Siemens). Etape 7 IDE (S7-200, STEP 7-MicroWIN,, IDE Etape 7). Siemens Simatic Step7. , .. Etape 7. (Siemens). ETAPE 7:,,,. STL (CEI) IEC61131-3 (liste des relevés). AWL (. Anweisungsliste),, STL. Siemens. , STL IL (liste d'instructions), ST (texte structuré) Pascal-, Siemens SCL (langage de contrôle structuré). STL, étape 7 LAD (Diagramme à contacts, ()) FBD (Diagramme fonctionnel). S7-GRAPH (, DIN EN 6.1131-3), S7-HiGraph (SIMATIC), S7-PDIAG (SIMATIC), S7-PLCSIM (SIMATIC). Siemens Step 7 TIA Portal. Etape 7, (IMXO, -, -.). (4..20mA) (limiteur) () (SMA). , SMA (Moyenne mobile simple), EMA (Moyenne mobile exponentielle), WMA (Moyenne mobile pondérée). . . . 4, STM32. Chargeur de démarrage Bootloader DÉMARRAGE . Bootloader 1. Larr rarr EasyEDA: CAD. Linux, Mac, Windows, Android, PC,. ,. ,. Code source avancé. Com 31.10.2015 Le code source Matlab pour la reconnaissance biométrique a été mis à jour. Réduction des coûts. Tous les logiciels sont fournis avec de grandes réductions, de nombreux codes sont offerts gratuitement. Meilleures performances. Certains bugs mineurs ont été corrigés. Capacités logicielles améliorées. De nombreux codes ont été améliorés en termes de vitesse et de gestion de la mémoire. Suivez-nous sur Twitter Suivez-nous sur FaceBook Suivez-nous sur YouTube Suivez-nous sur LinkedIn Aide en temps réel. Connectez-vous maintenant avec WhatsApp 393207214179 Tutoriel vidéo. Logiciel est intuitif, facile à comprendre et bien documenté. Pour la plupart des codes, de nombreux didacticiels vidéo ont été publiés sur notre chaîne YouTube. Nous développons également des logiciels à la demande. Pour toute question s'il vous plaît écrivez-nous. Join us21.06.2005 Un système biométrique peut être considéré comme un système de reconnaissance de formes composé de trois modules principaux: le module capteur, le module d'extraction de caractéristiques et le module d'adaptation de caractéristiques. La conception d'un tel système est étudiée dans le contexte de nombreuses modalités biométriques couramment utilisées - empreintes digitales, le visage, la parole, la main, l'iris. Différents algorithmes ont été développés pour chacune de ces modalités. 16.05.2006 Un réseau neuronal est un groupe interconnecté de neurones biologiques. Dans l'usage moderne, le terme peut également se référer à des réseaux de neurones artificiels, qui sont constitués de neurones artificiels. Ainsi, le terme réseau neuronal spécifie deux concepts distincts: - Un réseau neuronal biologique est un plexus de neurones liés ou fonctionnellement liés dans le système nerveux périphérique ou le système nerveux central. - Dans le domaine des neurosciences, il se réfère le plus souvent à un groupe de neurones d'un système nerveux qui sont adaptés à l'analyse en laboratoire. Les réseaux de neurones artificiels ont été conçus pour modéliser certaines propriétés des réseaux de neurones biologiques, bien que la plupart des applications soient de nature technique par opposition aux modèles cognitifs. Les réseaux neuronaux sont constitués d'unités qui sont souvent supposées simples en ce sens que leur état peut être décrit par des nombres simples, leurs valeurs d'activation. Chaque unité génère un signal de sortie basé sur son activation. Les unités sont connectées les unes aux autres très précisément, chaque connexion ayant un poids individuel (encore décrit par un seul nombre). Chaque unité envoie sa valeur de sortie à toutes les autres unités auxquelles elles ont une connexion sortante. Grâce à ces connexions, la sortie d'une unité peut influencer les activations d'autres unités. L'unité recevant les connexions calcule son activation en prenant une somme pondérée des signaux d'entrée (c'est-à-dire qu'elle multiplie chaque signal d'entrée par le poids qui correspond à cette connexion et ajoute ces produits). La sortie est déterminée par la fonction d'activation basée sur cette activation (par exemple, l'unité génère une sortie ou des feux si l'activation est supérieure à une valeur de seuil). Les réseaux apprennent en changeant le poids des connexions. En général, un réseau neuronal est composé d'un ou plusieurs groupes de neurones connectés physiquement ou fonctionnellement associés. Un seul neurone peut être connecté à de nombreux autres neurones et le nombre total de neurones et de connexions dans un réseau peut être extrêmement important. Les connexions, appelées synapses, sont habituellement formées d'axones en dendrites, bien que des microcircuits dendro-dentritiques et d'autres connexions soient possibles. Outre la signalisation électrique, il existe d'autres formes de signalisation qui proviennent de la diffusion des neurotransmetteurs, qui ont un effet sur la signalisation électrique. Ainsi, comme les autres réseaux biologiques, les réseaux de neurones sont extrêmement complexes. Bien qu'une description détaillée des systèmes nerveux semble actuellement inaccessible, des progrès sont accomplis vers une meilleure compréhension des mécanismes de base. L'intelligence artificielle et la modélisation cognitive essaient de simuler certaines propriétés des réseaux neuronaux. Bien que semblables dans leurs techniques, le premier a pour but de résoudre des tâches particulières, tandis que le second vise à construire des modèles mathématiques des systèmes neuronaux biologiques. Dans le domaine de l'intelligence artificielle, les réseaux de neurones artificiels ont été appliqués avec succès à la reconnaissance de la parole, à l'analyse d'image et au contrôle adaptatif, afin de construire des agents logiciels (dans les jeux vidéo et informatiques) ou des robots autonomes. La plupart des réseaux de neurones artificiels actuellement utilisés pour l'intelligence artificielle sont basés sur l'estimation statistique, l'optimisation et la théorie du contrôle. Le domaine de modélisation cognitive est la modélisation physique ou mathématique du comportement des systèmes neuronaux allant du niveau neuronal individuel (p. Ex., Modélisation des courbes de réponse de pic des neurones à un stimulus), par le niveau de cluster neuronal (par exemple modélisation de la libération et effets de la dopamine Dans les ganglions de la base) à l'organisme complet (par exemple, modélisation comportementale de la réponse des organismes aux stimuli). 11.06.2007 Les algorithmes génétiques constituent une classe de techniques de recherche, d'adaptation et d'optimisation basées sur les principes de l'évolution naturelle. Des algorithmes génétiques ont été développés par Holland. D'autres algorithmes évolutifs incluent des stratégies d'évolution, des programmes évolutifs, des systèmes classificateurs et des programmes génétiques. Un algorithme évolutif maintient une population de candidats à la solution et évalue la qualité de chaque candidat à la solution selon une fonction de conditionnement spécifique au problème qui définit l'environnement de l'évolution. Les nouveaux candidats à la solution sont créés en sélectionnant des membres relativement aptes de la population et en les recombinant à travers divers opérateurs. Des algorithmes évolutifs spécifiques dans la représentation des solutions, le mécanisme de sélection et les détails des opérateurs de recombinaison. Dans un algorithme génétique, les candidats à la solution sont représentés comme des chaînes de caractères à partir d'un alphabet donné (souvent binaire). Dans un problème particulier, une cartographie entre ces structures génétiques et l'espace de solution d'origine doit être développée, et une fonction de conditionnement physique doit être définie. La fonction fitness mesure la qualité de la solution correspondant à une structure génétique. Dans un problème d'optimisation, la fonction fitness calcule simplement la valeur de la fonction objectif. Dans d'autres problèmes, la condition physique pourrait être déterminée par un environnement coévolutif composé d'autres structures génétiques. Par exemple, on pourrait étudier les propriétés d'équilibre des problèmes de théorie des jeux, grâce auxquels une population de stratégies évolue avec l'adéquation de chaque stratégie définie comme le rendement moyen vis-à-vis des autres membres de la population. Un algorithme génétique commence par une population de candidats de solutions générés de façon aléatoire. La génération suivante est créée par la recombinaison de candidats prometteurs. La recombinaison implique deux parents choisis au hasard parmi la population, les probabilités de sélection étant biaisées en faveur des candidats relativement aptes. Les parents sont recombinés par un opérateur croisé, qui divise les deux structures génétiques à l'écart à des endroits choisis au hasard, et rejoint une pièce de chaque parent pour créer une progéniture (comme une sauvegarde contre la perte de diversité génétique, des mutations aléatoires sont occasionnellement introduit dans le progéniture). L'algorithme évalue l'aptitude de la progéniture et remplace l'un des membres relativement peu aptes de la population. De nouvelles structures génétiques sont produites jusqu'à ce que la génération soit terminée. Les générations successives sont créées de la même manière jusqu'à ce qu'un critère de terminaison bien défini soit satisfait. La population finale fournit une collection de candidats à la solution, dont un ou plusieurs peuvent être appliqués au problème initial. Même si les algorithmes évolutifs ne sont pas garantis pour trouver l'optimum global, ils peuvent trouver une solution acceptable relativement rapidement dans un large éventail de problèmes. Des algorithmes évolutifs ont été appliqués à un grand nombre de problèmes en ingénierie, en informatique, en sciences cognitives, en économie, en sciences de gestion et dans d'autres domaines. Le nombre d'applications pratiques a augmenté régulièrement, surtout depuis la fin des années 1980. Les applications d'affaires typiques impliquent la planification de la production, l'ordonnancement du job-shop et d'autres problèmes combinatoires difficiles. Des algorithmes génétiques ont également été appliqués aux questions théoriques sur les marchés économiques, aux prévisions des séries temporelles et à l'estimation économétrique. Des algorithmes génétiques à base de chaînes ont été appliqués à la recherche de stratégies de market timing basées sur des données fondamentales pour les marchés boursiers et obligataires. 23.04.2006 Une liste de langages de programmation matriciels: Scilab - Scilab est un progiciel scientifique pour les calculs numériques qui fournit un puissant environnement ouvert pour l'ingénierie et les applications scientifiques. Développé depuis 1990 par des chercheurs de l'INRIA et de l'ENPC, le Consortium Scilab conserve et développe depuis sa création en mai 2003. Le Projet R pour l'informatique statistique - R est un environnement logiciel libre pour l'informatique statistique et les graphiques. Il compile et fonctionne sur une grande variété de plates-formes UNIX, Windows et MacOS. Octave - Octave est un langage de haut niveau, principalement destiné aux calculs numériques. Il fournit une interface de ligne de commande pratique pour résoudre des problèmes linéaires et non linéaires numériquement et pour effectuer d'autres expériences numériques en utilisant une langue qui est la plupart du temps compatible avec Matlab. Il peut également être utilisé comme un langage batch-oriented. Python - Python est un langage de programmation orienté objet dynamique qui peut être utilisé pour de nombreux types de développement de logiciels. Il offre un soutien solide pour l'intégration avec d'autres langues et des outils, est livré avec de nombreuses bibliothèques standard, et peut être appris en quelques jours. De nombreux programmeurs Python rapportent des gains de productivité substantiels et estiment que la langue encourage le développement de code de meilleure qualité et plus maintenable.
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