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深度学习中的重要概念

深度学习是机器学习的一个子类别，专注于为计算机构建一个学习过程，使其能够像人类一样识别模式和做出决策。

  • 2024-05-06
  • 阅读230

假设检验浅谈

假设检验是一种推断性统计方法。 它常常被用来基于可用证据做出知情决策。 在其核心，假设检验涉及通过评估样本数据来评估一个提出假设的有效性。 这一过程通常始于制定两个不同的假设：零假设（H0）和备择假设（H1）。

  • 2024-05-06
  • 阅读249

梯度下降（GradientDescent）

梯度下降（Gradient Descent）是一种一阶优化技术，用于寻找局部最小值或优化损失函数（loss function）。它也被称为参数优化技术（parameter optimization technique）。

  • 2024-05-06
  • 阅读236

机器学习：基于实例vs基于模型

被归类为基于实例学习的机器学习系统是那些通过记住训练示例然后基于某种相似度度量来泛化到新实例的系统。这些算法的时间复杂度取决于训练数据的大小。

  • 2024-05-06
  • 阅读242

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）的重要概念

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks），也被称为convet，是一种特殊的神经网络，用于处理具有已知网格状拓扑的数据，比如时间序列数据（1D）或图像（2D）。

  • 2024-05-06
  • 阅读235

MLP的时代结束了？全新神经网络架构KAN横空出世

多层感知器（MLP, Multilayer Perceptron）作为人工神经网络的一个基本架构，一直在历史上扮演着至关重要的角色。MLP 可以被视为深度学习领域的“基石”或“基础构件”

  • 2024-05-06
  • 阅读306

修程修制——动车组设计寿命中后期运维策略研究

2007年4月，我国首批动车组上线运营；截至2023年5月，部分动车组运营时间已超16年，累积运营里程超800万km。经过10余年的运用，我国动车组部分已达到或超过设计寿命中期，逐步进入设计寿命中后期阶段。我国运营时间超过10年的部分车型动车组服役寿命状况见表1。 由表1可知，各车型设计寿命参差不齐，其中，CRH1A为25年、CRH5A为30年、其他车型均为20年。目前，CRH1A/2A/3C/5A动车组的最长运营时间已达到或超过15年，其中CRH2A最长运营时间甚至超过17年，剩余设计寿命仅3年，已进入设计寿命中后期阶段。

  • 2024-05-05
  • 阅读1619

运营管理——高铁车站客运设备维修施工规范化标准化研究

随着高铁的快速发展，高铁线路运营里程不断增加，客流量、行车密度越来越大，高铁车站客运设备在旅客运输组织中的地位也愈发突出，客运设备的正常运行对于保障高铁列车运行及乘客出行至关重要，设备的运维质量和维修效率直接影响铁路运输安全及旅客出行体验。因此充分利用“三按四化一实现”工作机制实现客运设备维修施工管理的标准化与规范化，既是对客运设备维修施工管理的规范和创新，也是针对客运专业“管理上水平”工作主线的有效举措。研究客运设备维修施工的标准化与规范化，并在实际工作中验证方法的可行性和可操作性，实现高效稳定的客运设备维修施工管理，达到安全可控的管理目标，提升客运设备维修施工管理水平，从而让旅客出行体验更美好，这对铁路客运领域具有重要的现实意义和理论意义。

  • 2024-05-05
  • 阅读271