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极坐标/直角坐标变换/双曲/反双曲函数
分数计算、百分数计算、度分秒计算
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统计、回归计算
规格参数
重量：135g(含电池)
机身尺寸：148mm*80mm*18mm
耗电：0.0002W
电源：一节AAA（7号/SUM-4）
电池寿命：约有2年（每天使用一小时）
操作温度：0℃-40℃
包装尺寸：152mm*88mm*24mm
深圳市天雁电子有限公司
2021-08-23
计算器
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
计算器
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
计算器
产品详细介绍
深圳市沃泰电子有限公司
2021-08-23
计算器
产品详细介绍
深圳市沃泰电子有限公司
2021-08-23
计算器
产品详细介绍
合肥教学仪器厂
2021-08-23
计算器
产品详细介绍
信利电子有限公司
2021-08-23
计算器
产品详细介绍
信利电子有限公司
2021-08-23
北京大学计算机学院系统软件团队在“泛在计算环境下的智能系统软件”取得重要进展
2022年10月17-21日，第28届ACM移动计算与通讯系统大会（MobiCom 2022，CCFA类）在澳大利亚悉尼举行。计算机学院系统软件团队关于泛在计算环境下的利用异构计算资源进行端侧原位训练的论文“Mandheling:Mixed-Precision On-Device DNN Training with DSP Offloading”进行了在线汇报，得到了与会者的高度关注和广泛讨论。
北京大学
2022-11-08
一种并行 LLL 高维模糊度降相关算法
本发明公开了一种并行 LLL 高维模糊度降相关算法，首先通过混合利用 Cholesky 下三角 LTL 分解 以及上三角 UTU 分解，提高 LLL 算法针对高维模糊度降相关的计算效率，增强高维模糊度降相关的能 力。其次为了得到降相关能力较强的 Z 变换矩阵，所以在每一次 QR 分解变换过程中，变换系数矩阵要 获取较小的整数值，因此在每次下三角分解前先对模糊度协方差矩阵的行向量按内积大小进行升序排序， 而在上三角分解前先对矩阵的列向量按内积大小进行降序排列，由此求得的 Z 变换降相关性能更佳。最 后把算法正交变换过程中的取整运算移至在求 Z 矩阵时取整，可以避免算法迭代过程中反复取整而引起 的误差累积，解决算法发散的问题，从而进一步提高并行 LLL 算法的计算效率和稳定性。
武汉大学
2021-04-13