《表1 测试结果：基于可分离式发电机的智能能量回收》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
测试时利用GPS进行定位，电动滑板负重50 kg，在平坦水泥地进行测试。测试结果见表1。
| 图表编号 | XD00157671900 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.06.10 |
| 作者 | 陶闯闯、蔡炜桢、方昊宇、庄伟建 |
| 绘制单位 | 重庆大学电气工程学院、重庆大学电气工程学院、重庆大学机械工程学院、重庆大学电气工程学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 实验测试结果：基于物联网的智能养老系统》2020.09.25
- 《表2 标准卷积与深度可分离卷积操作测试结果》2020.10.28
- 《表2 测试数据配置：基于VC++的电机生产线智能管理系统设计与实现》2020.10.08
- 《表1 测试结果：基于名址分离机制的低轨卫星组网架构研究》2021.01.10
- 《表1 拟合结果：基于深度可分离卷积的指静脉识别算法》2020.12.31
- 《表1 人脸识别效率测试：二层可转位庭院式智能车库系统设计》2020.11.15
- 《表2 白腐乳发酵过程中可培养细菌基于16S r DNA序列的分离鉴定结果》2020.05.25
- 《表3.基于Rpf在MPN培养系统中检出的VBNC菌和可培养细菌分离结果》2020.05.04
- 《表4 再生制动仿真结果：基于零和博弈的PHEV制动能量回收控制策略》2020.03.31
- 《表1 系统测试结果：基于树莓派的智能家居系统设计》2020.07.15
- 《表1 帧头通道转换结果：基于单片机的嵌入式多电机智能控制系统设计》2020.05.25
- 《表3 深度可分离卷积在部分测试集上的性能测试结果以及模型大小》2020.07.10
- 《表4 实验结果对比：基于深度可分离稠密网络的新型冠状病毒肺炎X线图像检测方法研究》2020.08.25
- 《表1 基于可分离卷积结构的改进卷积神经网络结构》2020.06.10
- 《表1 能量回收率和电机制动转速的关系》2020.07.20
- 《表1 测试结果：基于CNN的安全智能监测识别算法》2020.02.20
- 《表2 智能合约成本测试：基于以太坊区块链的公平可搜索加密方案》2020.02.15
- 《表5 能量回收策略优化后车辆续航测试结果(公交工况)》2019.10.25
- 《表4 目标测试路径与可分离输入变量及其起始分离迁移》2019.05.01
- 《表2 测试数据：基于直流电机控制的智能寻迹小车》2018.01.25