会员中心
搜索
登录
注册

解决方案

数字化转型通用方案行业方案安全方案大数据人工智能物联网行业展望自动控制其他

产品|技术

白皮书产品介绍技术介绍技术创新模型算法

政策|规范

政策规范行动计划

电子书

电子书课件

报告|论文

报告模板论文

深度学习基础-经典卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。经典的神经网络结构，分别是LeNet-5、AlexNet和VGGNet。本问对经典卷积神经网络进行讲解。

  • 2021-02-13
  • 阅读745
  • 下载1
  • 8页
  • pdf

90页PPT-SMT印刷岗位培训教材_2020-12-16

印刷分印前、印中、印后。印前一般是排版，做设计。CTP出版等。印中是印刷。有机长。印后即后加工也都是一些实用机器的职位。比如折页机，订书机。

  • 2021-12-17
  • 阅读743
  • 下载0
  • 82页
  • doc

77页PPT-防错措施与方法_2021-04-29

防错的五类方法和五大原则，有5种类型的错误防止方法： 失效-安全装置（Fail-safe devices）、传感器放大（Magnification of senses）、冗余（Redundancy）、倒计数（Countdown）和特殊检验、控制装置（Special checkingandcontrol devices）。

  • 2021-12-17
  • 阅读742
  • 下载0
  • 76页
  • doc

边端融合的终端情境自适应深度感知模型

研究边端融合的深度模型终端情境自适应问题. 提出边端融合增强的模型压缩方法（X-ADMM），利用模型压缩技术简化模型结构，以层为粒度寻找模型最佳分割点，协同边端设备提高运行效率. 为了实现模型分割的动态自适应，提出基于图的自适应深度模型手术刀算法（GADS）. 当模型运行情境（如存储、电量、带宽等）发生变化时，优先在邻近分割状态中快速搜索最能满足资源约束的分割点，实现快速自适应调整. 实验结果表明，该模型平均在 0.1 ms 内实现了模型分割点的自适应调优，在保证模型精度下降不超过 2.5% 的情况下，运行总时延最高下降了 56.65%.

  • 2021-06-18
  • 阅读741
  • 下载1
  • 13页
  • pdf

统计学入门-第二章 参数估计：正态分布均值的区间估计

在前面两节中，我们学习了矩估计和极大似然估计，它们有一个共同特点，就是得到的都是点估计量（Point Estimate）。例如，使用样本均值 对总体均值 进行估计，得到的是一个具体的数值，这就是点估计的意思。点估计的优点很明显，那就是简单易懂。以股票收益率为例，某股票的长期平均收益率是 ，但是很遗憾 是未知参数。因此，我们需要用样本均值 去估计它。为此，我们计算了过去200个交易日的收益率均值，发现 。请问：如果你现在投资该股票， 是你对未来长期收益率的预期吗？答：不是的。为什么？因为我对该股票未来收益率的长期预期应该是 。在目前的模型假设下, 是一个固定的参数，跟样本无关。但是， 是一个统计量，会受到所用数据的影响。比如，使用199个交易日或者201个交易日所得到的 会有所不同。所以这里的 仅仅是对 的一个估计。前面提到，只要是估计就会有误差。只要有误差，就意味着真实的 ，大概率不是 。因此，如果我们只关注点估计 ，那么该估计量的估计误差就被彻底忽略了。另一方面， 作为一个合理估计（例如：矩估计），我们相信它距离真值 ，不应该“太远”，应该保持一个虽然随机但是合理的距离。但是，什么样的距离才是合适的距离呢？能否根据这个距离，构造一个以 为中心，大小合适的区间呢？我们希望该区间能够以很大的可能性覆盖真值 ，这个区间就是我们要构造的区间估计（Interval Estimate），区间估计中一种最重要的方法就是置信区间（Confidence Interval）。

  • 2022-08-03
  • 阅读714
  • 下载0
  • 14页
  • docx

基于朴素贝叶斯算法的粮食霉变概率预测模型研究_邓玉睿

霉变是造成粮食损失的重要原因,为了降低损失,将危害控制在萌芽状态,提前预测预警意义重大。采用朴素贝叶斯算法计算了在给定稻谷含水率、温度、储藏时间条件下稻谷发生霉变的概率,并对其进行分类预测,形成一个稻谷霉变的概率预测模型,可以应用于粮情判断中。

  • 2021-06-17
  • 阅读705
  • 下载1
  • 4页
  • pdf

一种遗传算法的声带模型参数反演方法_陈莉媛

采用遗传算法进行声带模型参数反演能够有效地实现概率意义的全局搜索,但存在易陷入局部最优解和收敛性能弱等缺陷,针对这些问题本文提出了一种改进遗传算法的声带模型参数反演方法。通过声门波形参数构建目标函数,引入精英保留策略,选择适应度高的精英个体保留至下一代种群,对普通种群进行双向邻域搜索；通过目标函数值进行模型参数反演操作,得到模型参数最优解。实验结果表明,反演后得到的特征相对误差不超过1.5%,改进后的加权平均相对误差比改进前减小了0.11%。说明改进后的遗传算法搜索性能好,收敛性能高；得到的特征参数精确度更高。

  • 2021-06-17
  • 阅读691
  • 下载0
  • 5页
  • pdf

模型转换符号距离场算法实现_乐璐

在现代实时渲染中,主要目标是生成高质量清晰的画面,其中距离场技术可以生成高质量的画面效果并且没有额外的开销,受到众多关注。随着现代计算机硬件的发展,使用距离场进行实时效果的渲染成为可能。距离场为生成更真实的环境光遮蔽、阴影等效果提供一种简单有效的方法。根据已有的模型文件生成距离场对在现代游戏开发中运用基于距离场的效果非常重要。给出一种将模型转换成符号距离场的方法,该方法生成的距离场精度高,易于实时渲染使用。

  • 2021-06-17
  • 阅读686
  • 下载0
  • 5页
  • pdf