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常用的温度检测元件主要有热电偶、热电阻、热敏电阻等。热电偶主要是利用两种不同金属的热电效应，产生接触电势随温度变化而变化，从而达到测温的目的。测量准确，价格适中测温范围宽，线性度较好。但其输出电压受冷端温度影响，需要进行冷端温度补偿，使电路变得复杂，在本题中并非最佳方案。 热敏电阻由金属氧化物或半导体材料制成，灵敏度高、热惰性小、寿命长、价格便宜。但其测量的稳定性和复现性差，测量精度无法满足本题发挥部分0.2℃的要求。而且线性度差，需要进行查表线性拟合，大大浪费控制器的资源，因此不能选用。 热电阻是利用金属的电阻率随温度变化而变化的特性，将温度量转化成电阻量。其优点是准确度高，稳定性高，性

2017产品经理大会ppt，AI时代：小产品思维与大商业模式2017China prcductManager onference中国产品理大会时代:小产品思维与大商业模式产品经理攻略360智能工程中心总经理邓雄博士2017China prcductManager onference目录中国产品理大会ONTENTS人工智能大时代变革人工智能时代的产品技术本质◆人工智能商业模式ws.互联网商业模式◆人工智能产品落地方法论人工智能产品经理条2017China prcductManager onference中国产品理大会生产力发展历史规律告诉我们什么?生产力发展与产业革命2017 Maina er cute中国产品理大会新生产力(技术及产品)→新商业模式第一次工业革命第二次工业革命第三次工业革命第四次工业革命伴随看蒸汽驱动的机械制造设伴随看基于劳动分工的,电力随看电子技术、工业机器人和T基于大数据和物联网(传感器督的出现,人类进入了“蒸汽驱动的大规模生产的出现,人技木的大规模使用提升了生产)融合的系统在生产中大规模时代类进入了大批量生产的流水线效率,使大规模生产自动化水:使用式的“电气时代”平进一步提高生产力:水蒸汽生产力:电生产力:电子及生产力:物联网、人工智能主要特征:智能化主要特征:机械化主要特征:流水线主要特征:自动化c口圈皿度第三次工业革命30第二次工业革命20第一次工业革命10时间线China prcduct工业革命3.0主线:∏T变革2017Manager onference中国产品理大会T时代(硬软件→云计算大数据)20年窗口期数据互联融合服务专业化(云计算、大数据)信息开放共享信息爆炸集成电路、TCP/P)信息数据化存储信息孤立分散处理(移动)互联网化(大型机、数据库信息化2017China prcduct∏T变革:互联网公司发展时间线Manager onference中国产品理大会中国互联网公司ToP30发展规律成立东方财富网奇虎时间搜狐京东阿里腾讯网龙易车同城多益游戏游戏人人网汽车之家乐居滴滴网易新浪携程网宿迅雷途牛唯品会小米今日头条新华网搜房美团游戏乐视携程百度网宿同城京东上市新浪腾讯网龙乐居东方财富汽车之家途牛时间乐视搜房唯品阿里易车奇虎游戏人人网2017China prcduct∏T变革:互联网公司发展时间线Manager onference中国产品理大会中国互联网公司20年商业模式变迁)生产力基因、技术平台型)产品模式基因、领域垂直型技术创新驱动)运营效率基因、资本密集型重行业普适性产品模式创新驱动机会窗口20年重领域专业性运营执行力驱动机会窗口5-10年重资本投入机会窗口3-5年从信息时代(T)到智能时代(T)2017China prcductManager onference中国产品理大会T时代(数据价值为王,数据是资源、算法算力是工具)10-20年窗口期数据价值化服务智能化数据互联融服务专业化(人工智能、物联网)(云计算、大数据)信息开放共享信息爆炸集成电路、TCP/P)一智能化信息数据化存储信息孤立分散处理(移动)互联网化(大型机、数据库信息化

GA部推出GB28181协议后，本人研究国标2年多，经过实际工作经验，提炼了国标sdk，本版本适用于DVR/NVR接入、IPC、下联的功能，后期将把所有的功能完善。本版本包括了linux与windows两个版本，使用vs2005和redhat5.7开发。欢迎大家试用！

通过实例对人工神经网络的实际应用进行分析和讲解，清晰的代码一目了然每神经元有许多输入、输出键,各神经元之间以连接键(又称突触)相连,它决定神经元之间的连接强度(突触强度)和性质(兴奋或抑制),即决定神经元间相互作用的强弱和正负,共有三种类型:兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样,个神经元(一般很大)构成一个相互影响的复杂网终系统,通过调整网络参数,可使人工神经网络具有所需要的特定功能,即学习、训练或自组织过程。一个简单的人工神经网络结构图如下所示:上图中,左侧为输入层(输入层的神经元个数由输入的维度决定),右侧为输出层(输出层的神经元个数由输出的维度决定),输入层与输出层之间即为隐层。输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式,并由它传递给相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层,这些神经元在网络内部构成中间层,不直接与外部输入、输出打交道。人工经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层用于产生神经网络的输出模式。多层神经网络结构中有代表性的有前向网络(BP网络)模型Page 3 of 25多层侧抑制神经网络模型和带有反馈的多层神经网络模型等。本文主要探讨前向网络模型多层前向神经网络不具有侧扣制和反馈的连接方式,即不其有本层之间或指向前一层的连接弧,只有指向下一层的连接弧。代表是BP神经网终:输入模式由输入层进入网终,经中间各隐层的顺序变换,最后由输出层产生一个输出模式,如下图所示:输入层隐层输出层多层前向神经网终由隐层神经元的非线性处理衍生它的能力,这个任务的关键在于将神经元的加权输入非线性转换成一个输出的非线性激励函数。下图给出了一个接收个输入的神经元:Page 4 of 25神经元的输出由下式给出:这里输入的加权和(括号内部分)由一个非线性函数传递,表示与偏差输入相关的权值,表示与第个输入相关的权值。使用最广泛的函数是S形函数,其曲线家族包括对数函数和双曲正切函数,这些都可用来对人口动态系统、经济学系统等建模。另外所用的其他函数有高斯函数、正弦函数、反正切函数,在此不一一展开介绍,本文主要使用的激励函数是对数函数,函数表达式为函数曲线如下图所示对于有限输入量,对数函数输出范围为∈。在输入为=时,输出值为中问值输出在—附近随着输入的增加以相对快的Page 5 of 25速率增加并非常慢地到达上限。对于