1、   矢量网络分析 (VNA) 是最重要的射频和微波测量方法之一。 创远信科提供广泛的多功能、高性能网络分析仪（最高40GHz）和标准多端口解决方案。 创远信科的矢量网络分析仪非常适用于分析无源及有源器件，比如滤波器、放大器、混频器及多端口模块。 网络分析仪具有出色的射频特性以及丰富的分析功能，有助于用户快速评估重要参数。

4、 由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习,所以在使用CNN时,避免了显示的特征抽取,而隐式地从训练数据中进行学习;再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同,所以网络可以并行学习,这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势。

3、 Ps： 在实际应用中，每一个输出的特征图还会配备一个偏置bais，在上图中无表示。 2.2 卷积层在神经网络中的运算 了解完单个卷积是如何计算的之后，我们就可以从神经网络的角度来看‘卷积层’的运算过程了。