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ATS翻译文件.docx

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简介:
《ATS翻译文件》包含了各类ATS(Automatic Ticketing System)相关术语和短语的中文译文,旨在为系统操作员及用户提供准确、统一的专业词汇参考。 PCIe ATS(Address Translation Service)是一种允许 PCI Express 设备在 Root Complex (RC) 或以上与地址转换代理(TA)交互的扩展机制,以便将DMA地址转换为设备中的缓存地址。规范详细描述了ATS翻译的相关信息,包括ATS服务介绍和架构概述、ATS TLP消息及语义、失效协议、页面请求接口和服务以及配置等。 地址翻译服务(ATS)涉及一系列组件如配置、有线协议和ATC(Address Translation Cache),旨在提供高效的地址转换解决方案。其目标是减少延迟并构建一个可扩展的分布式缓存系统,从而提升IO性能,并缓解TA资源压力。 规范分为五个主要部分: 1. ATS介绍及其架构概述 这部分解释了问题领域及解决方法,包括ATS操作机制。 2. ATS TLP消息和语义 提供对ATS传输层包(TLP)消息以及相关操作的深入讨论。 3. ATS失效协议 详细说明了ATS失效流程,并给出实现建议供开发者参考。 4. 页面请求服务 提供了关于ATS页面请求接口的具体描述。 5. 配置选项 介绍了如何启用ATC等配置细节。 规范中定义了一些重要术语,例如地址翻译保护表(ATPT)、地址转换缓存(CTC)、地址翻译服务(ATS)、Translated Address以及Translation Agent(TA),其中: - ATPT是一种数据结构,用于确定未翻译的DMA地址映射到哪个已翻译后的地址。 - CTC是一个硬件实体,存储最近使用过的地址转换信息。 - ATS是一组配置和协议集合,以提供有效的地址转换解决方案。 - TA是将一个地址空间中的地址转化为另一个不同地址空间中对应位置的逻辑组件。TA可能包含ATC。 规范还讨论了翻译单元(STU)、PCIe Traffic Class (TC)、清除(clear)与设置(set)等概念,并指出在实际应用如虚拟化,IO虚拟化和DMA地址转换场景下能显著提升性能并减轻资源负担。

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    《ATS翻译文件》包含了各类ATS(Automatic Ticketing System)相关术语和短语的中文译文,旨在为系统操作员及用户提供准确、统一的专业词汇参考。 PCIe ATS(Address Translation Service)是一种允许 PCI Express 设备在 Root Complex (RC) 或以上与地址转换代理(TA)交互的扩展机制,以便将DMA地址转换为设备中的缓存地址。规范详细描述了ATS翻译的相关信息,包括ATS服务介绍和架构概述、ATS TLP消息及语义、失效协议、页面请求接口和服务以及配置等。 地址翻译服务(ATS)涉及一系列组件如配置、有线协议和ATC(Address Translation Cache),旨在提供高效的地址转换解决方案。其目标是减少延迟并构建一个可扩展的分布式缓存系统,从而提升IO性能,并缓解TA资源压力。 规范分为五个主要部分: 1. ATS介绍及其架构概述 这部分解释了问题领域及解决方法,包括ATS操作机制。 2. ATS TLP消息和语义 提供对ATS传输层包(TLP)消息以及相关操作的深入讨论。 3. ATS失效协议 详细说明了ATS失效流程,并给出实现建议供开发者参考。 4. 页面请求服务 提供了关于ATS页面请求接口的具体描述。 5. 配置选项 介绍了如何启用ATC等配置细节。 规范中定义了一些重要术语,例如地址翻译保护表(ATPT)、地址转换缓存(CTC)、地址翻译服务(ATS)、Translated Address以及Translation Agent(TA),其中: - ATPT是一种数据结构,用于确定未翻译的DMA地址映射到哪个已翻译后的地址。 - CTC是一个硬件实体,存储最近使用过的地址转换信息。 - ATS是一组配置和协议集合,以提供有效的地址转换解决方案。 - TA是将一个地址空间中的地址转化为另一个不同地址空间中对应位置的逻辑组件。TA可能包含ATC。 规范还讨论了翻译单元(STU)、PCIe Traffic Class (TC)、清除(clear)与设置(set)等概念,并指出在实际应用如虚拟化,IO虚拟化和DMA地址转换场景下能显著提升性能并减轻资源负担。
  • VMD档.docx
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    《VMD翻译文档》提供了对Visual Molecular Dynamics (VMD)软件操作界面、功能说明等内容的中文翻译与解释,便于国内用户更好地理解和使用该科学可视化工具。 本段落翻译自关于变分模态分解(VMD)的论文,介绍了 VMD 的工作原理及其应用范围。作为一种非递归式模型,VMD 能同时提取多个信号模式,并将其转化为不同频率带宽的形式。这解决了经验模态分解(EMD)算法在处理噪声和采样数据时存在的敏感性问题。 在讨论 VMD 模型之前,论文首先概述了 EMD 算法的原理及其不足之处。EMD 是一种递归式方法,通过检测信号中的极值点来估计模式,但该方法对噪声和采样的处理并不稳定,并且缺乏完善的数学理论支持。相比之下,VMD 基于变分模态分解的思想,在提取多个频率带宽的同时具备更高的鲁棒性。 论文中详细介绍了 VMD 模型的数学公式及其解释,并通过实验验证了其有效性及稳定性。研究结果表明,VMD 能够有效且稳健地分离信号模式。最后,文章探讨了该模型在音频工程、气候分析以及医学和生物学等领域的应用前景。 文中还定义了一些核心概念: 1. 模态:信号中局部极值与过零点数量相差不超过一个的区域。 2. 经验模态分解(EMD):一种递归算法,通过检测信号中的极值来估计模式,但存在对噪声和采样敏感的问题。 3. 变分模态分解(VMD):非递归式模型,能够同时处理多个频率带宽并具备高鲁棒性。 4. 模态分解与频谱分解:指将复杂信号拆解为基本成分的过程,在不同领域有着广泛应用。
  • DVB-S2档.docx
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    该文档为DVB-S2标准的翻译版本,详细解释了数字视频广播-第二代卫星标准的相关技术规范和参数设置,便于国内技术人员理解和应用。 本段落总结了基于DVB-S2的CCSDS协议的相关定义、实现方法及其性能表现,旨在帮助需要学习DVB-S2的朋友更好地理解该技术。文中内容包括对标准规范的解读以及实际应用中的注意事项,力求为读者提供全面而深入的技术指导。
  • CE_for_lua_英至中.docx
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    该文档《CE for lua_英文至中文翻译》提供了Lua编程语言中常用框架和术语的英文到中文的详细翻译,便于学习和理解。 ceforlua是CE的Lua语言函数接口,用于实现游戏脚本的快速开发。
  • NVM_Express_1.3版本中.docx
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    这份文档是关于NVM Express 1.3版本规范的中文翻译版,为技术工程师和研究人员提供了便捷的参考材料。 花了一些时间将NVME协议翻译了一下,希望能帮助到像我一样苦恼于英文阅读的你。大家可以一起共同进步。表格部分我没有进行翻译。
  • ClassSR
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    ClassSR是一款专注于提升学习效率和课堂体验的应用程序。本翻译文件包含了应用内的全部文本内容,旨在为非英语用户提供详尽的功能介绍与使用指南。 ### ClassSR:一种结合分类与超分辨率技术的通用框架 #### 概述 ClassSR是一种旨在提高超分辨率(Super Resolution, SR)网络处理大尺寸图像(2K至8K分辨率)效率的技术。其核心思想是根据图像的不同部分复杂度对其进行分类,并针对不同难度级别的图像块采用不同复杂度的网络进行处理,从而显著减少计算资源的需求同时保持或接近原始SR网络的图像质量。 #### 背景与动机 随着现代显示设备(如智能手机和电视机)分辨率的不断提高,高分辨率图像处理需求日益增加。然而,当前基于深度学习的技术在处理大规模图像时面临计算成本和内存限制的问题,因为传统的超分辨率方法通常使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN),其计算复杂度随着输入图像尺寸的增长而急剧上升。为了克服这一挑战,ClassSR提出了一种创新的方法:将图像分割成多个子图并根据每个子图的复原难度选择最合适的网络进行处理,从而实现高效的超分辨率处理。 #### 关键技术要点 - **子图像分类**:ClassSR的核心是将输入的大图像分割为多个子图像,并通过一个分类模块评估每个子图像的复原难度。基于这些评估结果,子图被归类到不同的类别中。 - **分类模块**:这是一个用于识别子图复杂度的传统分类网络。它根据每个子图像的复原难度将其分配到相应的类别。 - **超分模块**:由待加速的原始超分辨率网络及其多个简化版本组成的一个容器,每个简化版本都针对特定难度级别的子图像进行了优化。 - **损失函数**:为了确保分类结果既准确又分布均匀,ClassSR采用了两种新的损失函数——类别损失和平均损失。前者鼓励选择更大概率的类别;后者则保证整体分类不会偏向任何单一类别。 - **联合训练**:通过先对超分模块进行预训练、然后优化分类模块以及最后同时优化两者直至收敛的方式,实现整个系统的性能提升。 #### 实验验证 ClassSR已经在一系列经典的超分辨率网络上进行了测试,包括FSRCNN、CARN、SRResNet和RCAN。实验结果显示,在DIV8K数据集上使用ClassSR能够帮助这些网络显著降低计算成本最多可节省高达50%的浮点运算次数(Floating Point Operations, FLOPs),同时保持相近的图像质量。 #### 结论 通过将图像进行分类并针对不同复杂度子图采用适当的处理方法,ClassSR不仅提高了超分辨率任务中的效率,并且减少了所需的计算资源。这项技术的应用范围广泛,适用于多种低级视觉任务并且对于现代高分辨率设备的实际应用具有重要意义。未来的研究可能包括进一步优化分类算法、探索更多损失函数以改善结果的均衡性以及扩展ClassSR框架以便适应更多的视觉处理需求。
  • NCP1342 版.docx
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    《NCP1342 翻译版》是一份针对特定技术规范或产品手册的专业翻译文档,旨在为非英文使用者提供详尽的技术支持和操作指南。该文件详细解释了NCP1342的相关特性和应用场景,并附有实用的示例和说明,帮助用户更好地理解和应用相关技术。 NCP1342 是一款高度集成的准谐振反激控制器,专为设计高性能离线电源变换器而开发。该芯片集成了X2有源电容放电功能,并能在空载状态下将功耗降至30mW以下。此外,它还具有独特的谷锁定电路,确保了稳定的谷开关操作。 NCP1342 的主要特性包括: - 高电压启动和断电检测 - 内置X2电容器的放电功能 - Vcc工作范围宽广(9V至28V) - 保护机制:过压(上限为28V)、绕组短路或饱和时异常电流故障、内部温度关机等 - 谷开关操作与谷锁定以实现无噪声运行 - 频率折叠和最小频率钳位(25kHz)功能,提高了轻负载下的效率 - 快速频率下降机制,在轻载情况下迅速降低开关频率 - 安静跳过技术配合跳频模式在低负载下提供最佳性能 - 空载功耗控制在30mW以下 - 频率抖动减少EMI信号的产生 - 锁定或自动恢复定时器用于过载保护,NTC兼容的OTP功能应对严重故障条件 NCP1342 的引脚定义包括: - FMAX:设置最大开关频率钳位值 - FB:QR Flyback控制器反馈输入端口 - ZCDOPP:辅助绕组到该引脚电阻分配器提供退磁检测比较器的输入并设定过功率保护补偿水平 - CS:逐周限流比较器的输入信号 - GND:接地参考点 - DRV:驱动输出端口 - VCC:电源输入端口 - NC:移除爬电距离引脚(未使用) - HV:高压启动和断电检测电路的输入 NCP1342 的应用领域包括: - 高性能离线电源变换器设计 - QR Flyback控制器实现 - 高频准谐振反激控制器解决方案 - 用于高栅极充电功率MOSFET驱动的应用场景 NCP1342 具备高效能和低功耗的特点,适用于开发高性能的离线电源转换装置。
  • ORB-SLAM .docx
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    该文档为《ORB-SLAM》技术论文的专业翻译版本,详细介绍了基于ORB特征的单目SLAM系统原理与实现方法。 ORB-SLAM是一个高效且鲁棒的单目同时定位与地图构建(SLAM)系统,适用于室内及室外的各种环境条件,不论场景大小。该系统的重点在于实现实时运行,并具备追踪、地图构建、重定位以及闭环控制等基本功能。 ORB-SLAM的核心特点之一是使用了ORB特征——一种旋转和尺度不变的二进制特征,在无GPU支持的情况下仍能实现实时图像处理。这种特性使得ORB-SLAM能够适应场景中剧烈的变化,确保追踪稳定性。系统通过关键帧技术和点云重构地图的方式生成精简且易于跟踪的地图,并在场景内容发生变化时依然可以持续工作。 为了提高性能,ORB-SLAM实现了快速全局优化的闭环控制机制,并利用Essential Graph进行优化,这是一种由系统、闭环链接和视图关联强边缘组成的生成树结构。此外,实时相机重定位功能则依赖于ORB特征的旋转不变性,在跟踪丢失的情况下也能重新定位并复用地图。 该系统在多种数据集上进行了测试,包括手持设备、汽车及机器人图像序列,并且其精度优于当时的其他最新单目SLAM方法。通过优化像素扩展集而非直接进行特征重映射来提高定位准确性是ORB-SLAM的一项创新之处。同时,自动初始化地图的过程也是该系统的一个亮点,可以根据场景选择合适的模型,如平面或非平面模型。 为解决关键帧和点云冗余的问题,ORB-SLAM引入了严格的关键帧筛选机制以增强追踪的鲁棒性,并优化程序运行效率。通过这些方法,在保持高效的同时提供了高精度的位置定位及地图构建功能。 除了系统设计与实现之外,ORB-SLAM还因其开源特性而做出了重要贡献,这促进了SLAM领域的研究和发展。相比其他工作,ORB-SLAM结合了位置识别、尺度感知闭环控制和大场景视图关联等多种技术,提供了一个全面且可靠的单目SLAM解决方案,并在实际应用与理论研究中展示了显著优势。