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深度迁移学习方法的基本思路

随着迁移学习方法的大行其道，越来越多的研究人员开始使用深度神经网络进行迁移学习。与传统的非深度迁移学习方法相比，深度迁移学习直接提升了在不同任务上的学习效果，并且由于深度迁移学习直接对原始数据进行学习，所以它与非深度迁移学习方法相比有两个优势。（1）能够自动化地提取更具表现力的特征。（2）满足了实际应用中的端到端（End-to-End）需求。

  • 2021-02-09
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ICLR2021自蒸馏方法SEED：显著提升小模型性能

本文主要聚焦于小模型(即轻量型模型)的自监督学习问题，作者通过实证发现：对比自监督学习方法在大模型训练方面表现出了很大进展，然这些方法在小模型上的表现并不好。为解决上述问题，本文提出了一种新的学习框架：自监督蒸馏(SElf-SupErvised Distillation, SEED)，它通过自监督方式(SSL)将老师模型的知识表达能力迁移给学生模型。不同于直接在无监督数据上的直接学习，我们训练学生模型去模拟老师模型在一组示例上的相似度得分分布。

  • 2021-02-09
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机器学习基础图表：概念、原理、趋势和算法

四大会计师事务所之一的普华永道（PwC）发布了多份解读机器学习基础的图表，其中介绍了机器学习的基本概念、原理、历史、未来趋势和一些常见的算法。为便于读者阅读，机器之心对这些图表进行了编译和拆分，分三大部分对这些内容进行了呈现，希望能帮助你进一步扩展阅读。

  • 2021-02-09
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自动驾驶出租车动态合乘效益仿真分析

自动驾驶出租车共享出行是未来变革性的智能交通方式，它将带来前所未有的社会效益。共享订单数（合乘人数）是 影响出行时间、费用、舒适度和运营成本的关键参数，然而鲜有研究对共享人数上限进行分析。为此，文中基于多人共享的路径 规划方法，建立了一个自动驾驶出租车动态合乘的仿真系统。该系统由“搜索”“调度”“等待”３个模型组成，在变化乘车需求的 情况下，对共享人数上限进行了探讨。在深圳市南山区４１．２５ｋｍ２ 的路网上仿真不同共享人数上限和出行需求情况下的效益， 结果表明，共享模式极大地提高了出行成功率（达到了２０％）并降低了总耗时（降低到原来的３％～２３％）。当共享人数上限达 到一定值时，合乘效益逐渐收敛。在出行需求较高的情况下（人车比率大于５），共享人数上限设为３～４人时，合乘效益得到最 大优化。实验结果充分说明了多乘客共享出行能够缓解当下“打车难”的问题，且随着出行需求的增加，自动驾驶共享模式相比 传统非共享模式具有更强的鲁棒性。

  • 2021-02-09
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楼宇中耗能设备用户侧控制智慧管家系统

楼宇的耗能设备管理中，常常出现设备设置不当、漏管和错管等现象，这些不当操作造成了能源的巨大浪费。耗能设备偶 尔存在疏忽管理的现象，造成多余运行；亦会偶尔出现设置不合理的情况，使得耗能设备长时间的非必需的高功率运行，以致大量 的能源浪费。借助物联网技术，通过网页进行配置，对用户需求进行智能分析后对楼宇中的耗能设备自动实现智能化管控，节省人 力成本和能耗，增加管理效率。智能管家系统基于耗能设备的用户侧控制，无需对接耗能设备的通讯协议，具有普遍推广意义。

  • 2021-02-09
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软件技术发展趋势研究

软件技术是信息技术产业的核心之一，也是软件产业、信息化应用的重要基础。当前，信息技术正处于新一轮重大 技术突破的前夜，它将有力地推动信息产业、软件产业的发展，同时会对软件技术提出新的需求，也必将引发软件技术的重 大变革。文章通过对影响软件技术发展主要因素的分析，认为近期软件技术的发展趋势是以网络化、融合化、可信化、智能 化、工程化、服务化为特征，并且呈现出新特点与新内涵，以适应软件产业对软件技术的新要求。文中详细诠释了软件技术 发展趋势的新特点和新内涵。最后指出，软件产业的发展必须以软件技术为基础，软件技术的发展必然以软件产业为动力。

  • 2021-02-09
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楼宇系统集成平台中电梯接口软件开发与设计

智能楼宇系统集成软件是将楼宇自动化的各个子系统予以结合，实现统 一管理、调度的软件平台。根据目前智能楼宇系统集成软件的特点提出了系统集成所面 临的问题，重点以电梯子系统为例，阐述电梯监控系统硬件设计和电梯接口软件的开 发，实现了EBI与电梯子系统的集成。最后提出未来智能楼宇集成软件的发展方向。

  • 2021-02-09
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OBE 理念下高职信息化模块教学实施策略

OBE 理论采用反向设计，定义专业人才培养目标，由此设计课程目标。以高职院 校汽车营销与服务专业核心课程“汽车市场营销策划”为例，采用信息化教学和多维度评价方 式，构建 OBE 理念下高职信息化模块教学模式，打造个性化课堂，激发学生创新思维，使学生 顺利达成专业学习目标。

  • 2021-02-09
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