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这个基准比较了RF中的FET2模型实现Power Design Kit 3.0版本，与之前的版本进行历史比较。该试剂盒被重新编译为ADS2024。所有结果均显示为MS Windows 10 64bit和Red Hat 7 Linux。所有ADS版本都使用相同的测试DC-IV、单音谐波平衡、大信号s参数、小信号s参数和瞬态仿真。所有这些FET2模型都是相同的，除了输入的方法不同模型参数。FET2模型具有硬编码的模型参数进入仿真网表。编码的FET2模型读取加密的从文件中建模参数。文件名被硬编码到模拟中网表。新的FET2模型为波形工程提供支持进入内部漏极到源和电容电流。的波形工程FET2模型与FET2模型的不同之处在于模型名称和终端的数量。该波形工程FET2模型使其首次出现在ADS2016.01。此外，两款新车型首次亮相:fe2e WFE和fe2ee WFE。这些新型号增加了热增强功能。

车牌检测是指通过图像处理技术，从图像中自动检测出车辆的车牌区域。在MATLAB中，可以使用以下步骤进行车牌检测：1. 读取图像：使用imread函数读取待检测的车辆图像。2. 图像预处理：对读取的图像进行预处理，如去噪、灰度化、图像增强等。3. 车牌区域检测：使用图像处理技术，如边缘检测、形态学操作等，通过检测车牌的特征，找出可能的车牌区域。4. 车牌区域精确定位：对可能的车牌区域进行精确定位，可以使用形状匹配、基于颜色的分割等方法。5. 车牌字符分割：将车牌区域中的字符进行分割，可以使用图像处理技术，如投影法、连通区域分析等。6. 字符识别：对分割出的字符进行识别，可以使用模式识别、机器学习技术等。在MATLAB中，可以使用图像处理工具箱和机器学习工具箱来实现车牌检测。可以使用函数如imread、imfilter、imbinarize等进行图像处理；可以使用函数如edge、imdilate、imfill等进行车牌区域检测；可以使用函数如regionprops、bwconncomp等进行车牌区域精确定位和字符分割；可以使用机器学习工具箱中的分类器进行字符识别

A ConvNet for the 2020s 和 ConvNeXt V2: Co-designing and Scaling ConvNets with Masked Autoencoders的网络模型ConvNeXt V1 - V2代码