Архив Трансформатор для споттера и супер гибкий рукав: 3 400 грн.

Объявление неактивно — найдите похожие объявления в разделе Промышленные шланги и рукава в Кривом Роге

{{companyBtnAds.button_text}}

Оформить

Фото: 1 из 4

Город:

Кривой Рог

На сайте
http://spotter.com.ua
http://rozrobleno.in.ua
все для самостоятельного изготовления споттера или контактно точечной сварки.

Сечение рукава 60 кв.мм и длинной 1,65м. Каждая жила рукава обжата в медный наконечник и подключен ко вторичным обмоткам. Силиконовый шланг, разрезан спиралью, обеспечивает изоляцию, мягкость и держит жилы рукава вместе. Второй рукав не установлен, так как подключается к изделию, а не инструменту и может быть не особо гибким, набранным из имеющихся. Чехол их ХБ ткани придаст рукаву эстетический вид.

Трансформатор напряжения силовой однофазный тороидального типа, предназначен для работы аппаратуре типа «споттер», работающей от сети переменного тока частотой 50 Гц и напряжении 220В.

Выходное напряжение регулируется в пределах ~4…6 В с помощью отводов по первичной обмотке 190-205-220-235-250В

Концы выводов вторичной обмотки скоммутированы на две алюминиевые пластины соответствующего сечения для удобного подключения и возвышаются над плоскостью трансформатора на ~250 мм.
Сечение провода вторичной обмотки, 246 мм.кв.
Ток холостого хода = ~0,5-2,0А
Мощность магнитопровода и его сечение = 5820 / 52Вт/см.кв.
Расчетная плотность тока в обмотках =1,83 А/мм.кв.
Ток номинальной нагрузки по первичной обмотке = 8,2 А
Сечение провода первичной обмотки = 4,9мм.кв
Напряжение вторичной обмотки в холостом ходу = 5В
Сварочный ток на концах вторичной обмотки = ~1500-2000 А
Габариты после намотки (D*d*H) 250*100*110 мм
Масса 21,5 кг

Жалоба

Реклама

Реклама

Вас так же может заинтересовать

нет фото

{{message.title}}

price_view && message.price_view != ‘0’»> {{message.price_view}} {{message.currency_view}}

 

{{message.userWork.name}}

{{message.short_desc}}

• {{el.name}} {{el.name}}

• Объявлений: {{message.count}}

• = 5 && message.tempView % 100 Объявление просматривает {{message.tempView}} пользователей Объявление просматривает {{message.tempView}} пользователь Объявление просматривает {{message.tempView}} пользователя Объявление просматривает {{message.tempView}} пользователей

• {{message.date_view}}
• {{message.city_view.name}} {{message.city_view.name}}

Споттер, автостарт, контактно точечная, платы управления и наборы, Arduino, своя передняя панель.

Автостарт как отдельное устройство

Предназначено для работы с любым споттером или контактно — точечной сваркой для работы без управления кнопкой или концевиком.

Читать далее

Расширена функиональнось платы управления

Плата управления получила новую версию прошивки. Теперь последние значения МОЩНОСТИ устанавливаются и запоминаются для каждого режима. В режиме споттер появилась возможность отключать АВТОСТАРТ, через меню «Ast» вращая регулятор в сторону уменьшения.

Читать далее

Плата управления в версии под два инструмента.

Плата управления практически не получила изменения. Изменения коснулись конструктива СПОТТЕРА и немного прошивки. Поставив паралельно два гнезда под инструмент, можно работать споттером и усадкой не прибегая к переключению кнопки на панели.

Трансформатор для споттера

S=246кв.мм., 5800 Вт, 21кг.

Трансформатор для споттера, первичная обмотка не урезанная, поэтому при номинальной нагрузке номинальный ток через первичную обмотку ~10А, ток холостого хода ~0. 5-2А. обмотка алюминивая 4,9мм.кв. с отводами 190, 205, 220, 235, 250 В

Читать далее

Плата управления для полуавтомата Энергия ПДГ 215, Энергия ПДГ 216

Плата управления предназначена для замены штатной платы управления. Преимущество платы в функциональности и точности регулирования. В плате реализована возможность установки времени пред и пост продувки газом от 0-2,5 сек. установка мин и макс скорости подачи. Режим 2Т-4Т

Читать далее

Читать далее

Трансформатор для споттера и супергибкий рукав на инструмент.

Трансформатор был окультурен, для  компактности и переобжат. К имеющемуся трансформатору добавили рукав сечением 60 мм.кв. и длинной 1.65м. Рукав состоит из 10 отдельных кабелей сечением 6 мм. кв. обернутых силиконовой спиральной трубкой с наконечниками со стороны трансформатора. Чехол из ХБ ткани придаст вид.

Читать далее

Индикатор 4 разряда 0.56″ Красный, черный фон, управление I2C, Arduino и собственне разработки.

7 сегментный индикатор для Ардуино, собственных проектов, шина I2C 4 разряда  0. 56″ Красный, общий катод, черный фон. В корпусе. В сравнении с аналогичными продуктами есть несколько преимуществ. Размер 50,8 х 25,4 х 12,5 мм

Читать далее

Энкодер на шину I2C, Ардуино, Arduino и собственне разработки.

Энкодер на шину И2С, Ардуино.

Размер 50,8 х 25,4 х 12,5 мм

Читать далее

Кнопка на шину I2C, Ардуино, Arduino и собственне разработки.

Кнопка на шину И2С, Ардуино.

Размер 50,8 х 25,4 х 12,5 мм

Читать далее

Программа для изготовления трафарета SMD

Читать далее

Автостарт как отдельное устройство. Новый принцип.

На стадии тестирования и устранения ошибок.

Читать далее

Датчик автостарта для споттера. Новый принцип.

На стадии тестирования и устранения ошибок.

Читать далее

Программа для изготовления трафарета SMD конвертирует файлы GERBER в G-CODE. Сгенерированный файл оптимезирован для применения в программе laserGRBL.

Читать далее

Читать далее

Аудиомер: сверточный преобразователь для определения ключевых слов

• Кант Саху, Сурья
;
• Митеран, Сай
;
• Камдар, Джухи
;
• Ганди, знакомься

Аннотация

Трансформеры наблюдают беспрецедентный рост задач обработки естественного языка и компьютерного зрения. Однако в звуковых задачах их либо невозможно обучить из-за чрезвычайно большой длины последовательности звуковых сигналов, либо они несут потери производительности при обучении на функциях на основе Фурье.

В этой работе мы представляем архитектуру Audiomer, в которой мы объединяем 1D Residual Networks с вниманием исполнителя для достижения современной производительности в обнаружении ключевых слов с необработанными аудиосигналами, превосходя все предыдущие методы, будучи более дешевыми в вычислительном отношении и эффективными параметрами. . Кроме того, наша модель имеет практические преимущества для обработки речи, такие как вывод произвольно длинных аудиоклипов из-за отсутствия позиционного кодирования. Код доступен по адресу https://github.com/The-Learning-Machines/Audiomer-PyTorch.

Публикация:

Электронные распечатки arXiv

Дата публикации:

Сентябрь 2021

DOI:

10. 48550/архив.2109.10252

архив:

архив: 2109.10252

Биб-код:

2021arXiv210910252K

Ключевые слова:

• Информатика – машинное обучение;
• Информатика — Вычисление и язык;
• Информатика — Звук;
• Электротехника и системоведение — обработка звука и речи

Электронная печать:

Выдвинутые результаты и претензии неверны из-за утечки данных и ошибочного разделения наборов данных.

[PDF] На пути к обнаружению текста со слабым контролем с использованием многозадачного преобразователя

• 0011

   
    @article{Kittenplon2022TowardsWT,
    title={На пути к выделению текста со слабым контролем с использованием многозадачного преобразователя},
    автор = {Яир Киттенплон, Инбал Лави, Шэрон Фогель, Ярин Бар, Р. Манмата и Пьетро Перона},
    journal={2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
    год = {2022},
    страницы={4594-4603}
  } 

  • Яир Киттенплон, И. Лави, П. Перона
  • Опубликовано 11 февраля 2022 г.
  • Информатика
  • 2022 Конференция IEEE/CVF по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR)

  Сквозные методы обнаружения текста недавно привлекли внимание в литературе благодаря преимуществам совместной оптимизации компонентов обнаружения и распознавания текста. Существующие методы обычно имеют четкое разделение между ветвями обнаружения и распознавания, требуя точных аннотаций для двух задач. Мы представляем TextTranSpotter (TTS), основанный на преобразовании подход к распознаванию текста и первую инфраструктуру распознавания текста, которую можно обучать как с полным, так и со слабым контролем…

  [PDF] Semantic Reader

  Вы даже можете аннотировать текст с помощью голоса: обнаружение текста под контролем только для транскрипции

  • J. Tang, Su Qiao, Benlei Cui, Yuhang Ma, Shenmin Zhang, D. Kanoulas

  • Информатика

    ACM Multimedia

  • 2022

  Эта работа демонстрирует, что обнаружение текста сцены может быть выполнено исключительно с помощью транскрипции текста, что значительно снижает потребность в дорогостоящих аннотациях местоположения, и предлагает парадигму на основе запросов для изучения неявных признаков местоположения посредством взаимодействия текстовые запросы и встраивание изображений.

  Language Matters: слабо контролируемый подход к предварительному обучению языка и зрения для обнаружения и определения текста сцены

  • Chuhui Xue, Wenqing Zhang, Yu Hao, Shijian Lu, Philip H. S. Torr, Song Bai

  • Информатика

    E

  • 2022

  Метод предварительного обучения со слабым контролем, oCLIP, который может получать эффективные представления текста сцены путем совместного изучения и выравнивания визуальной и текстовой информации и последовательно превосходит существующие методы предварительного обучения в нескольких общедоступных наборах данных.

  Single Shot Self-Reliant Scene Text Spotter by Decoupled yet Collaborative Detection and Recognition

  • Jingjing Wu, Pengyuan Lyu, Guangming Lu, Chengquan Zhang, Wenjie Pei

  • Computer Science

  • 2022

  The single shot Self -Reliant Scene Text Spotter v2 (SRSTS v2), который обходит это ограничение, отделяя распознавание от обнаружения, одновременно оптимизируя две задачи и выгодно отличаясь от современных корректировщиков.

  На пути к моделям, которые могут видеть и читать

  • Рой Ганц, Орен Нуриэль, Авиад Абердам, Яир Киттенплон, Шай Мазор, Рон Литман

  • Компьютерная наука

    ARXIV

  • 2023

  8888888 годы. Возможности понимания текста могут повысить производительность моделей языка зрения на VQA и CAP до 3 .

  SPTS v2: одноточечное обнаружение текста сцены

  • Юлян Лю, Цзясинь Чжан, Ляньвэнь Цзинь

  • Информатика

    ArXiv

  • 2023

  Впервые продемонстрировано, что модели выделения текста на обучающей сцене могут быть достигнуты с помощью чрезвычайно дешевой одноточечной аннотации с помощью предложенной структуры, называемой SPTS v2, которая может превзойти предыдущие современные одноточечные текстовые корректировщики с меньшим количеством параметров, достигая в 14 раз более высокой скорости логического вывода.

  Обнаружение и распознавание скрытого текста в дикой природе

  Самая последняя платформа на основе Transformer для глубокого обучения, а именно Masked Auto Encoder (MAE), используется в качестве основы для конвейеров обнаружения и распознавания текста сцены для смягчения проблемы перекрытия.

  Out-of-Vocabulary Challenge Report

  • Sergi Garcia-Bordils, Andrés Mafla, Dimosthenis Karatzas

  • Computer Science

    ArXiv

  • 2022

  The final results of the Out-Of-Vocabulary 2022 challenge are представлено, и делается вывод, что предложенный набор данных OOV будет важной областью для изучения с целью разработки текстовых моделей сцены, которые обеспечивают более надежные и обобщенные прогнозы.

  CLIPTER: просмотр увеличенного изображения при распознавании текста сцены

  • Авиад Абердам, Дэвид Бенсаид, Рон Литман

  • Информатика

    ArXiv

  • 2023

  распознаватель на основе сцены, информации на уровне изображения и получает богатое представление всего изображения и объединяет его с функциями распознавателя на уровне слов посредством перекрестного внимания.

  Способность трансформеров реализовать для решения сложностей языковой обработки

  В этом предложении реализована обработка естественного языка, включающая теги POS (части речи), биграммы и реализация конвейера, суммирования, перефразирования, анализа настроений с использованием преобразователей.

  Обнаружение и распознавание текста в дикой природе для локализации роботов

  • Z. Raisi, J. Zelek

  • Информатика

    ArXiv

  • 2022
  Моделирование одновременного вывода текста в конец
  1 строка и ограничительные рамки, которые превосходят методы SOTA с точки зрения точности и отзыва при тестировании на этом эталонном тесте.

  ПОКАЗАНЫ 1–10 ИЗ 44 ССЫЛОК

  СОРТИРОВАТЬ ПОРелевантности Наиболее влиятельные статьиНедавность

  FOTS: Быстрое ориентированное определение текста с помощью объединенной сети обнаружение и распознавание, совместное использование вычислений и визуальной информации между двумя дополнительными задачами, а также вводит RoIRotate для совместного использования сверточных функций между обнаружением и распознаванием.

  На пути к сквозному выделению текста с помощью сверточных рекуррентных нейронных сетей

  Предлагается единая сеть, которая одновременно локализует и распознает текст с помощью одного прямого прохода, избегая промежуточных процессов, таких как обрезка изображения, пересчет признаков, разделение слов и группировка символов.

  На пути к неограниченному сквозному обнаружению текста

  Сквозная обучаемая сеть, которая может одновременно обнаруживать и распознавать текст произвольной формы и демонстрировать, что прогнозы от существующего многоэтапного механизма OCR можно использовать как частично помеченное обучение данных, что привело к значительному повышению точности обнаружения и распознавания модели.

  См.: На пути к полу-супервизированному сквозному признанию текста. к полууправляемым нейронным сетям для обнаружения и распознавания текста сцены, которые могут быть оптимизированы от начала до конца и демонстрируют свою осуществимость, выполняя ряд экспериментов на стандартных наборах эталонных данных, где достигаются конкурентоспособные результаты.

  Mask TextSpotter: сквозная обучаемая нейронная сеть для распознавания текста произвольной формы

  Отдельно исследуется модуль распознавания метода Mask TextSpotter, который значительно превосходит современные методы как на обычных, так и на нерегулярных текстовые наборы данных для распознавания текста сцены.

  Чтение текста в дикой природе с помощью сверточных нейронных сетей

  Комплексная система для обнаружения текста — локализация и распознавание текста в изображениях естественных сцен — и поиск изображений на основе текста, а также приложение реального мира, позволяющее тысячи часов демонстрируются новостные кадры, которые можно мгновенно найти с помощью текстового запроса.

  Глубокие особенности для определения текста

  • Max Jaderberg, A. Vedaldi, Andrew Zisserman

  • Компьютерная наука

    ECCV

  • 2014

  . Классион Neular Neular. изображения и метод автоматизированного анализа данных Flickr, который генерирует аннотации на уровне слов и символов, используется для формирования комплексной современной системы выделения текста.

  Сверточные сети символов

  В этой работе предлагаются сверточные сети символов, называемые CharNet, которые представляют собой одноэтапную модель, которая может обрабатывать две задачи одновременно за один проход, и развивают итеративный подход к обнаружению символов, способный преобразовать способность обнаружения символов, извлеченную из синтетических данных, в изображения реального мира.