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德国西克增量型编码器

产品时间:2019-08-01

简要描述:

德国西克增量型编码器 ARS60系列西克绝对值型编码器绝对式旋转编码器可提供从开启时刻到断电时刻之间任何瞬间的独有定位数值。它是通过扫描一种编码材料实现的。这些系统中的所有位置信息是和一个设定好的编码相关联的。即便是在系统掉电期间发生的转动,编码器也可在再次通电瞬间立即将其转化成精确的定位数值。

德国西克增量型编码器

主营德国进口备件:

 

巴鲁夫BALLUFF、图尔克TURK、倍加福P+F、

 

西克SICK、 易福门IFM、FIAMA MTS、 SMC、 

 

皮尔兹Pilz 费斯托FESTO 美国邦纳Banner

 

杰佛伦 gefran 等

 

有需要的话我可以给您报下价格。期待与您合作!!!

 

 巴鲁夫带优选型号电感式标准接近开关

 

 

 

 德国西克增量型编码器

德国西克绝对值型编码器

绝对值编码器与增量编码器的差异

即使是非计算机行业, 大家也知道很多有名的神经网络结构, 比如CNN在处理图像上非常厉害, RNN能够建模序列数据. 然而CNN, RNN之类的神经网络结构本身, 并不能用于执行比如图像的内容和风格分离, 生成一个逼真的图片, 用少量的label信息来分类图像, 或者做数据压缩等任务. 因为上述几个任务, 都需要特殊的网络结构和训练算法 .

 

有没有一个网络结构, 能够把上述任务全搞定呢? 显然是有的, 那就是对抗自编码器Adversarial Autoencoder(AAE) . 在本文中, 我们将构建一个AAE, 来压缩数据, 分离图像的内容和风格, 用少量样本来分类图像, 然后生成它们。

 

本系列文章, 专知小组成员Huaiwen一共分成四篇讲解,这是第二篇:

  • 自编码器, 以及如何用PyTorch实现自编码器

  • 对抗自编码器, 以及如何用PyTorch实现对抗自编码器

  • 自编码器实例应用: 被玩坏的神经画风迁移(没办法太典型了)

  • 自编码器实例应用: 用极少label分类MNIST

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