New Common Rail Valve F00VC01362 ສໍາລັບ Injector 0445110302 0445110303 ສໍາລັບເຂັມສັກຢາ

ເນື່ອງຈາກການພັດທະນາຂອງສັງຄົມຢ່າງໄວວາ, ລົດໃຫຍ່ໄດ້ກາຍເປັນເຄື່ອງມືການເດີນທາງທີ່ສໍາຄັນໃນຊີວິດປະຈໍາວັນ. ໃນຖານະເປັນອຸປະກອນສໍາລັບການສີດນ້ໍາມັນອາຍແກັສເຂົ້າໄປໃນກະບອກລົດຍົນ, ບ່ອນນັ່ງປ່ຽງຂອງຫົວສີດລົດໃຫຍ່ມີບົດບາດສໍາຄັນຫຼາຍໃນການຄວບຄຸມປະລິມານນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟ. ວິທີການປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງຊິ້ນສ່ວນໄດ້ກາຍເປັນບັນຫາທີ່ສໍາຄັນທີ່ຫນ້າເປັນຫ່ວງ, ແຕ່ເນື່ອງຈາກຂະຫນາດນ້ອຍຂອງຊິ້ນສ່ວນ, ມັນງ່າຍທີ່ຈະຖືກຈໍາກັດໂດຍເຕັກໂນໂລຢີການປຸງແຕ່ງ. ໃນລະຫວ່າງຂະບວນການຜະລິດ, ມັນຈະຫລີກລ້ຽງຮອຍຂີດຂ່ວນ, ຂໍ້ບົກພ່ອງ, ຈຸດ rust, ຈຸດສີຂາວແລະປະເພດອື່ນໆຂອງຂໍ້ບົກພ່ອງພາຍໃນ, ເຊິ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການປະຕິບັດຂອງບ່ອນນັ່ງ injector ລົດຍົນ.

ດັ່ງນັ້ນ, ການເລືອກເອົາຊິ້ນສ່ວນທີ່ບົກຜ່ອງອອກຈາກຫຼາຍພາກສ່ວນໄດ້ກາຍເປັນໂຄງການທີ່ຫລີກລ້ຽງບໍ່ໄດ້. ດ້ວຍການເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງໄວວາຂອງຂໍ້ມູນຮູບພາບແລະຄວາມກ້າວຫນ້າຢ່າງໄວວາຂອງຄວາມສາມາດໃນຄອມພິວເຕີ້ຮາດແວ, ເຕັກໂນໂລຢີການກວດສອບການຮຽນຮູ້ເລິກ, ເປັນຕົວແທນໂດຍເຄືອຂ່າຍ neural convolutional, ໄດ້ຖືກນໍາໃຊ້ກັບວຽກງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຂອງການກວດສອບຂໍ້ບົກພ່ອງ. ເມື່ອປຽບທຽບກັບ algorithm ແບບດັ້ງເດີມ, ການປະຕິບັດໄດ້ຖືກປັບປຸງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ໃນປີ 2014, Ross Girshick [1] ແລະຜູ້ອື່ນໆໄດ້ສະເຫນີ algorithm R-CNN ເພື່ອສະກັດເອົາພາກພື້ນຂອງຜູ້ສະຫມັກໂດຍຜ່ານວິທີການຄົ້ນຫາແບບເລືອກ, ແຕ່ສູດການຄິດໄລ່ແມ່ນມີຄວາມເຂັ້ມຂົ້ນແລະຊ້າ. ຕໍ່ມາ, ຂັ້ນຕອນການຊອກຄົ້ນຫາເປົ້າຫມາຍ SPP-Net ໄດ້ຖືກສະເຫນີ, ເຊິ່ງແກ້ໄຂບັນຫາຂອງການຜິດປົກກະຕິຂອງວັດຖຸ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນ Fast R-CNN ໄດ້ຖືກສະເຫນີໂດຍການນໍາສະເຫນີການສູນເສຍຫຼາຍວຽກແລະ RoI Pooling, ເຊິ່ງໃຊ້ການຮຽນຮູ້ຫຼາຍຫນ້າເພື່ອເຮັດການຈັດປະເພດແລະການຖົດຖອຍ.

ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ວິທີການພາກພື້ນທີ່ຮັບຮອງເອົາໂດຍ algorithm ຈະຍັງໃຊ້ເວລາຫຼາຍ. ດັ່ງນັ້ນ, Ren [2] ສະເຫນີ algorithm R-CNN ໄວກວ່າ. ສູດການຄິດໄລ່ແນະນໍາເຄືອຂ່າຍ RPN ບົນພື້ນຖານຂອງ Fast R-CNN algorithm, ເຊິ່ງໄດ້ຮັບການປັບປຸງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຄວາມໄວແລະການປະຕິບັດ. ສູດການຄິດໄລ່ໄວ R-CNN ສາມາດບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກວ່າໃນການກວດສອບວັດຖຸຫຼາຍກ່ວາສູດການຄິດໄລ່ອື່ນໆ.