目录DS18B20数字温度计(一)电气特性,寄生供电模式和远距离接线DS18B20数字温度计(二)测温,ROM和CRC算法DS18B20数字温度计(三)1-WIRE总线ROM搜索算法和实际测试DS18B20搜索算法以下说明当总线上存在多个DS18B20芯片时,识别各个DS18B20的编号并进行通信的算法.其实这是1-Wire总线的搜索算法,当1-Wire总线上挂接了多个设备时,总线控制端需要通过ROMSearch命令来判断总线上存在的设备以及获取他们的8字节唯一ROM.1-WIRESEARCHALGORITHM算法规则和实现机制ROM搜索算法的核心规则,是在搜索中重复进行一个简单的三步操作步骤

标题：基于知识的视觉问答的多模态知识提取与积累来源：CVPR2022https://arxiv.org/abs/2203.09138代码：https://github.com/AndersonStra/MuKEA一、问题提出一般的基于知识的视觉问答（KB-VQA）要求具有关联外部知识的能力，以实现开放式跨模态场景理解。现有的研究主要集中在从结构化知识图中获取相关知识，如ConceptNet和DBpedia，或从非结构化/半结构化知识中获取相关知识，如Wikipedia和VisualGenome。虽然这些知识库通过大规模的人工标注提供了高质量的知识，但一个局限性是，它们从纯文本的知识库中获取相关

标题：基于知识的视觉问答的多模态知识提取与积累来源：CVPR2022https://arxiv.org/abs/2203.09138代码：https://github.com/AndersonStra/MuKEA一、问题提出一般的基于知识的视觉问答（KB-VQA）要求具有关联外部知识的能力，以实现开放式跨模态场景理解。现有的研究主要集中在从结构化知识图中获取相关知识，如ConceptNet和DBpedia，或从非结构化/半结构化知识中获取相关知识，如Wikipedia和VisualGenome。虽然这些知识库通过大规模的人工标注提供了高质量的知识，但一个局限性是，它们从纯文本的知识库中获取相关

标题：视觉问答中关于组合泛化的多模态图神经网络来源：NeurlPS2020https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/1fd6c4e41e2c6a6b092eb13ee72bce95-Abstract.html代码：https://github.com/raeidsaqur/mgn一、问题提出重点：组合泛化问题例子：自然语言为例，比如人们能够学习新单词的含义，然后将其应用到其他语言环境中。一个人如果学会了一个新动词'dax'的意思，就能立即类推到'singanddax'的意思。”类似地，在训练的时候，可能在测试集中出现了训练集中没有出现过的元素

标题：视觉问答中关于组合泛化的多模态图神经网络来源：NeurlPS2020https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/1fd6c4e41e2c6a6b092eb13ee72bce95-Abstract.html代码：https://github.com/raeidsaqur/mgn一、问题提出重点：组合泛化问题例子：自然语言为例，比如人们能够学习新单词的含义，然后将其应用到其他语言环境中。一个人如果学会了一个新动词'dax'的意思，就能立即类推到'singanddax'的意思。”类似地，在训练的时候，可能在测试集中出现了训练集中没有出现过的元素