som专题

SOM-TL6678F核心板基于 TI KeyStone C66x多核定点/浮点 RAM/EEPROM

TL6678F-EasyEVM是广州创龙基于SOM-TL6678F核心板而研发的一款多核高性能DSP+FPGA开发板。开发板采用核心板+底板方式，底板采用沉金无铅工艺的8层板设计，尺寸为247.33mm*139.8mm，它为用户提供了SOM-TL6678F核心板的测试平台。为了方便用户开发和参考使用，上面引出了各种常见的接口，可以帮助用户快速评估SOM-TL6678F核心板的整体性能。广

创龙SOM-TL6678F高端异构多核工业级核心板

创龙SOM-TL6678F是一款基于TI KeyStone架构C6000系列TMS320C6678八核C66x定点/浮点DSP以及Xilinx Kintex-7 FPGA处理器设计的高端异构多核工业级核心板。核心板内部DSP与FPGA通过

创龙SOM-TL437x工业级核心板简介

核心板简介创龙SOM-TL437x是一款基于TI Sitara系列AM4376/AM4379 ARM Cortex-A9高性能低功耗处理器设计的工业级核心板，通过工业级B2B连接器引出千兆网口、HDMI、CAMERA、GPMC、CAN等接口。核心板经过专业的PCB Layout和高低温测试验证，稳定可靠，可满足各种工业应用环境。用户使用核心板进行二次开发时，仅需专注上层运用，降低了开发难

TL437x-EVM是基于SOM-TL437x核心板研发的ARM Cortex-A9开发板

前言 TL437x-EVM是广州创龙基于SOM-TL437x核心板研发的一款TI ARM Cortex-A9开发板，采用核心板+底板方式，尺寸为180mm*130mm，核心板采用4*60pin B2B工业级连接器，稳定、可靠、便捷，可以帮助客户快速评估核心板性能。 SOM-TL437x核心板采用高密度沉金无铅工艺8层板设计，尺寸为58mm*35mm，采用美国德州仪器最新Cortex-

TL2837x-EasyEVM是创龙SOM-TL2837x核心板所设计的高端单/双核浮点开发板

前言 TL2837x-EasyEVM是一款基于广州创龙SOM-TL2837x核心板所设计的高端单/双核浮点开发板，它为用户提供了SOM-TL2837x核心板的测试平台，用于快速评估SOM-TL2837x核心板的整体性能。图 1 TL2837x-EasyEVM正面图处理器 TI TMS320F2837x单/双核具有200MHz的高速处理能力，双核拥有多达12路的PWM输

创龙SOM-TL6678F核心板介绍

核心板简介创龙SOM-TL6678F是一款基于TI KeyStone架构C6000系列TMS320C6678八核C66x定点/浮点DSP以及Xilinx Kintex-7 FPGA处理器设计的高端异构多核工业级核心板。核心板内部DSP与FPGA通过SRIO、EMIF16、I2C通信总线连接，并通过工业级高速B2B连接器引出千兆网口、PCIe、HyperLink、GTX等高速通信接口。核心板经

【方案分享】基于NXP i.MX8 8Mmini处理器SOM-TLIMX8现代医疗设备应用方案

医疗设备对功能、性能要求不断的提升，对处理器的要求也在不断更新，从传统的Cortex-A7、Cortex-A8、Cortex-A9、Cortex-A15到最新Cortex-A53、Cortex-A72。对应的，市场主流的CPU有ti的AM335x、AM437x、AM57x，NXP的i.MX 6、i.MX 8。其中i.MX 8M Mini处理器的SOM-TLIMX8工业核心板在血液分析仪、基因分

时序预测 | Matlab实现SOM-BP自组织映射结合BP神经网络时间序列预测

时序预测 | Matlab实现SOM-BP自组织映射结合BP神经网络时间序列预测目录时序预测 | Matlab实现SOM-BP自组织映射结合BP神经网络时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍 1.Matlab实现SOM-BP自组织映射结合BP神经网络时间序列预测（完整源码和数据)； 2.数据集为excel，单列时间序列数据集

396091-73-9，SOM 230，pasireotide，帕西瑞肽，抑制素（somatostatin）类似物

中文名：帕西瑞肽帕瑞肽英文别名：SOM 230 SOM230 Cyclo[(2S)-2-phenylglycyl-D-tryptophyl-L-lysyl-O-(phenylmethyl)-L-tyrosyl-L-phenylalanyl-(4R)-4-[[[(2-aminoethyl)amino]carbonyl]oxy]-L-prolyl] SOM-230 pasireotid

周志华《机器学习》课后习题解答系列（六）：Ch5.8 - SOM网络实验

本系列相关答案和源代码托管在我的Github上：PY131/Machine-Learning_ZhouZhihua. SOM神经网络实验注：本题程序分别基于Python和Matlab实现（这里查看完整代码和数据集）。 1 基础概述 1.1 SOM网络概念 SOM(Self-Organizing Map，自组织映射)网络是一种无监督的竞争型神经网络，常用于数据的聚类和降维分析。

SuperOptiMag 超导磁体系统 — SOM、SOM2 系列

经典的 SuperOptiMag (SOM) 系统提供通过杜瓦真空进入分裂超导磁体的高场区域的光学通路。SOM-2 系列具有方形或矩形底部，窗口靠近样品。标准配置标准配置提供大立体角，适合天花板空间有限的实验室。5 到 7 T 的磁场是标准的，使用可选的 Lambda 板可以实现高达 8 T 的磁场。大多数系统都提供有水平磁场和沿磁场和垂直

SOM网络2：代码的实现

SOM自组织映射神经网络的原理，详见博客：SOM网络1:原理讲解训练的主函数 train_SO代码如下： def train_SOM(X, # 输出节点行数Y, # 输出节点列数N_epoch,

自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)

http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/50818803 本文详细介绍一下自组织神经网络概念和原理，并重点介绍一下自组织特征映射SOM网络。SOM和现在流行的ANN（MLP）模型在结构上类似，都由非常简单的神经元结构组成，但是SOM是一类“ 无监督学习” 模型，一般的用法是将高维的input数据在低维的空间表示[1]，因此SOM天然

多维时序 | MATLAB实现SOM-BP自组织映射结合BP神经网络的多变量时间序列预测

多维时序 | MATLAB实现SOM-BP自组织映射结合BP神经网络的多变量时间序列预测目录多维时序 | MATLAB实现SOM-BP自组织映射结合BP神经网络的多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍 MATLAB实现SOM-BP自组织映射结合BP神经网络的多变量时间序列预测模型描述 MATLA

SoM IoT多协议模块与西门子PLC S7-1200通讯测试指南（下）

2.2 导入项目使用STM Cube IDE的导入对话框将位于此前解压后的文件夹中的项目导入到IDE中。当提示输入导入类型时，选择“Existing projects into workspace”。选择解压后的交付项目的根目录以进行导入，然后选择“ 完成” 导入（请参见图5 导入项目对话框）。有几种可选类型的项目，可以全选或有选择地导入。导入后可以Build项目。使用项目上下

【脑肿瘤检测】基于matlab GUI SOM脑肿瘤检测【含Matlab源码 2322期】

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab