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光譜儀維修的“八大”基本準則！

儀器發(fā)生故障時，尤其是發(fā)生比較復(fù)雜的綜合性故障，對于解決這種故障應(yīng)該先從比較容易解決的故障入手。 [詳情]

科普帖：深度學(xué)習(xí)真的那么難嗎？

今天，面對AI如此重要的江湖地位，深度學(xué)習(xí)作為重要的一個研究分支，幾乎出現(xiàn)在當下所有熱門的AI應(yīng)用領(lǐng)域，其中包含語義理解、圖像識別、語音識別，自然語言處理等等，更有人認為當前的人工智能等同于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。 [詳情]

3D打印機出現(xiàn)刨料問題時應(yīng)該怎么解決？

由于太多塑料被刨掉了，導(dǎo)致擠出功能不正常。如果這種情況出現(xiàn)在你的打印機上，你通常會看到許多塑料碎片散落一地。你也會看到，擠出機在轉(zhuǎn)動，但線材卻沒有被推送到擠出機內(nèi)部。 [詳情]

淺析純電動乘用車大功率快充技術(shù)

純電動乘用車大功率快速充電就是采用高電壓、大電流，短時間內(nèi)將電動汽車充滿電。這一功能的實現(xiàn)在很大程度上決定了用車的便利性。目前快速充電、長續(xù)駛里程是純電動乘用車用戶最為迫切的兩大需求。 [詳情]

AlphaGo挑戰(zhàn)柯潔前 這8件事幫你重新認識它的主人

DeepMind更多指向以高度模擬人腦的方式，在核心領(lǐng)域超過人類已有水平的AI系統(tǒng)。無論是圍棋、游戲，還是環(huán)境判斷、圖像與音頻生成，都指向這個巨大的野心。 [詳情]

省電性大勝LCD 電子紙顯示技術(shù)進軍IoT應(yīng)用

以技術(shù)來看，電子紙技術(shù)可分成兩種，一種是微膠囊電子墨水技術(shù)，目前其已廣泛使用在電子閱讀器上。 [詳情]

工業(yè)以太網(wǎng)與現(xiàn)場總線技術(shù)詳細解釋

目前世界上存在著大約四十余種現(xiàn)場總線，這些現(xiàn)場總線大都用于過程自動化、醫(yī)藥領(lǐng)域、加工制造、交通運輸、國防、航天、農(nóng)業(yè)和樓宇等領(lǐng)域，目前的工業(yè)總線網(wǎng)絡(luò)可歸為三類：485網(wǎng)絡(luò)、HART網(wǎng)絡(luò)、FieldBUS現(xiàn)場總線網(wǎng)絡(luò)。 [詳情]

【技術(shù)大?！?0%的CPU使用率意味著什么？

CPU使用率(CPU utilization)直觀顯示了運行程序占用的CPU資源,使用率越高,說明你的機器在這個時間上運行了很多程序,一般情況下,CPU占了100%的話我們的電腦就會明顯慢下來。 [詳情]

污染場地固化/穩(wěn)定化修復(fù)評價方法與標準分析

固化/穩(wěn)定化技術(shù)是將污染物固定或封存在固化/穩(wěn)定化產(chǎn)物中，污染物并未從污染介質(zhì)中去除，因此評價固化/穩(wěn)定化技術(shù)的修復(fù)效果不能采用其他大多數(shù)修復(fù)技術(shù)所使用的去除率的標準，而國內(nèi)對該項技術(shù)修復(fù)效果的評價方法及標準還不明確。 [詳情]

科學(xué)家首次用類星體進行重子聲波振蕩測量

近日，世界最大星系巡天eBOSS國際科學(xué)合作組發(fā)現(xiàn)了顯著的重子聲波振蕩信號，并實現(xiàn)了首次用宇宙深處的類星體進行的重子聲波振蕩測量，證實了宇宙在加速膨脹。 [詳情]

【盤點】智能家居該具備哪些“黑科技”？

雖然這些高科技高智能距離我們的日常生活尚有一段距離，但實際上，小到智能手表、智能眼鏡，大到智能廚房，各種各樣的智能產(chǎn)品已經(jīng)漸漸的融入到了我們的生活中。 [詳情]

AlphaGo之父詳解“圍棋上帝”煉成記

自從去年3月首爾那場載入史冊的比賽以來，AlphaGo超越人類棋手固有思維和套路的招法，對圍棋界的沖擊史無前例。用Demis Hassabis 的話說，“就像人們利用哈勃望遠鏡發(fā)現(xiàn)新的宇宙空間一樣。AlphaGo就是圍棋界的‘哈勃天文望遠鏡’?！?[詳情]

5個步驟搞定進行液相色譜儀各部件的日常維護！

液相色譜儀使用久了機器難免會出現(xiàn)各種各樣的問題，有些問題是由于缺少日常的維護所致。下面跟著小編來看下各個部件如何進行日常維護。 [詳情]

當安捷倫7890A GC自動進樣器針扎不動，并報警時應(yīng)該如何處理

當安捷倫7890A GC自動進樣器針扎不動，并報警時應(yīng)該如何處理。 [詳情]

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電力監(jiān)控領(lǐng)域中的應(yīng)用

發(fā)電設(shè)備實現(xiàn)架構(gòu)中，如果您有3萬個振動點，則每個在每小時內(nèi)需要收集5秒時間，每秒收集100,000個樣本數(shù)據(jù)，這樣每小時的數(shù)據(jù)量加起來將近60 GB的數(shù)據(jù)！這種信息收集（如果不能夠被管理以及架構(gòu)正確的話）可能會迅速導(dǎo)致出現(xiàn)“大數(shù)據(jù)（Big Data）”問題。 [詳情]