与化工、冶金等流程工业对于数据传输实时性的高速电主轴具有结构紧凑、振动小、噪声低、响应快等优点。作为机床的核心功能部件,其动态性能的好坏直接关系到机床的加工精度和可靠性。电主轴与数控机床联机装配后,动态特性随安装边界的影响而发生变化。如果要获得与机床联机后的电主轴系统的动态特性参数,就必须对联机后的电主轴进行模态试验,由此带来的问题是: 实验操作不方便甚至无法进行( 无法完成激励和关键部位的信号采集) 。
NLP 的全称是 Natural Language Processing,翻译成中文称作:自然语言处理。它是计算机和人工智能的一个重要领域。顾名思义,该领域研究如何处理自然语言。
多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,最简单的MLP只含一个隐层,即三层的结构,
DNN指的是包含多个隐层的神经网络,如图1所示,根据神经元的特点,可以分为MLP、CNNs、RNNs等,下文在区分三者的时候,都从神经元的角度来讲解。MLP是最朴素的DNN,CNNs是encode了空间相关性的DNN,RNNs是encode进了时间相关性的DNN。
1、DNN(深度神经网络), 2、CNN(卷积神经网络), 3、RNN(循环神经网络)
RNN(循环神经网络),和CNN(卷积神经网络)是深度学习经常进行比较的两个概念,下面小编整理了RNN和CNN的一些区别,希望对大家有所帮助。 1.从应用方面来看CNN主要用于图像识别比较多,而RNN被用于语言处理多一些,主要用于时序和NLP RNN的假设——事物的发展是按照时间序列展开的,即前一刻发生的事物会对未来的事情的发展产生影响。 CNN的基础的假设——人类的视觉总是会关注视线内特征最明显的点 2.当RNN、CNN都用于NLP时,它们的区别在于:
之前提到的CNN模型主要用到人类的视觉中枢,但其有一劣势,无论是人类的视觉神经还是听觉神经,所接受到的都是一个连续的序列,使用CNN相当于割裂了前后的联系。从而诞生了专门为处理序列的Recurrent Neural Network(RNN),每一个神经元除了当前信息的输入外,还有之前产生的记忆信息,保留序列依赖型。
循环神经网络英文名称为 (Recurrent Neural Network, RNN),其通过使用带自反馈的神经元,能够处理任意长度的时序数据。
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本工程建筑为办公生产大楼,由地上32层、地下3层组成;其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房;地上部分:主楼一层含公共大厅;5为设备转换层,11、22层为避难层,33层设置机房;6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
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本工程为单缆无源系统,将为大楼提供全面无线通信信号覆盖,所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
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