关于磁场磁通量的知识全还给体育老师了，赶紧直接上干货，根据百度百科电流传感器依据测量原理不同，主要可分为：分流器、电磁式电流互感器、电子式电流互感器等。分流器分流器是指测量直流电流用的，根据直流电流通过电阻时在电阻两端产生电压的原理制成。分流器实际就是一个阻值很小的电阻，当有直流电流通过时，产生压降，供直流电流表显示。所谓分流，即分一小的电流去推动表指示，该小电流（mA)与大回路里的电流(...

根据TI官网给的关于BQ25504这款芯片的主要特性，总结可以分为以下三点bq25504 器件可以用于智能集成能量采集毫微功耗管理，适合超低功耗应用。其设计始于仅需微瓦功率即可开始工作的 DC-DC 升压转换器/充电器。可对光伏（太阳能）发电机或热电发电机等各类直流源中生成的微瓦 (µW) 到毫瓦 (mW) 级功率进行采集和管理。bq25504 在同类器件中率先实现了针对具有严格电源和运行要求..

损失函数（Loss Function）指在单个样本上的损失，代价函数（Cost Function）指在整个集合上所有样本损失的平均值，目标函数（Objective Function）指整体优化目标，可能包含额外的正则化项。代价函数（Cost Function）和损失函数（Loss Function）通常是一个意思，但有些作者对两者做出了明显的区分：损失函数的计算目标是单个样本 x，而代价函数的计算

出自会议：INTERSPEECH 2019.代码：https://github.com/Jungjee/RawNet.）） 出自会议：INTERSPEECH 2020.代码：vailable at https://github. com/Jungjee/RawNet.)） 出自会议：INTERSPEECH 2022.代码：https://github.com/Jungjee/ RawNet and

csi tool

深度学习被分为：监督学习，无监督学习和自监督学习。监督学习近些年获得了巨大的成功，但是有如下的缺点：1.人工标签相对数据来说本身是稀疏的，蕴含的信息不如数据内容丰富；2.监督学习只能学到特定任务的知识，不是通用知识，一般难以直接迁移到其他任务中。无监督学习算法的结果可能不太准确,因为输入数据没有标记,并且算法事先不知道确切的输出。由于这些原因，自监督学习的发展被给予厚望。自监督学习（Self-Su

TDNN本质上是1维卷积，而且常常是1维膨胀卷积，这样的一种结构非常注重context，也就是上下文信息，具体而言，是在frame-level的变换中，更多地利用相邻frame的信息，甚至跳过t − 1 , t + 1 的frame，而去对t − 2 , t + 2 的frame进行连接在ECAPA-TDNN中，更是进一步利用了膨胀卷积，出现了 dilation=2,3,4的情况。此外，还引入了R

声源定位

机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit）。即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用使用正则化，例如 L1 和 L2 正则化。

PCA（主成分分析）和t-SNE（t分布随机近邻嵌入）都是降维技术，可以用于数据的可视化和特征提取。降维主要可以分为线性降维和非线性降维PCA（Principle Components Analysis，主成分分析）SNE（Stochastic Neighbor Embedding，随机近邻嵌入），t-SNE是基于SNE的。