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CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)含义以及区别

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。

  • 2023-02-27
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废纸浆漂白基本原理

本文阐述了废纸浆颜色的产生、漂白的基本原理以及废纸浆漂白漂剂的选用原则，并提出了影响废纸浆漂白的两个因素。

  • 2023-12-20
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Web3.0到底是什么？

与此同时，Web3.0也将成为支持区块链技术的一个基础设施，为加密货币、分布式应用程序和智能合约等新兴技术的发展提供强大的支持。去中心化的应用程序：Web3.0 可以让去中心化的应用程序成为现实，这些应用程序不再依赖中央服务器来存储数据，而是通过分布式网络来存储和管理数据，从而确保数据的安全性和隐私性。它可以实现自动化的权利和义务，使得各方之间的协议更加公平、透明和可靠。总而言之，Web3.0 的出现将带来互联网的一次重大的变革，它将改变我们与互联网互动的方式，同时也将带来新的商业机会和经济模式。

  • 2023-04-28
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各种化工设备点检标准

设备完好标准是衡量设备质量的唯一依据，也是企业设备管理的基本依据。本文将为大家分享设备的五大完好设备标准！

  • 2023-09-04
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安全生产隐患排查前后对比手册

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  • 2023-02-09
  • 阅读332

数据挖掘(2.4)--数据归约和变换

在数据离散化中也可以引入这种思想，对于一个属性的两个相邻的取值区间，“属性值处于哪一个的区间”与“数据属于哪一个类别”这两个变量的独立性可以表明是否应该合并两个区间。主成分分析(PCA)是一种正交线性变换，它将数据通过正交变换到新的坐标系中,其中第一个分量有最大的方差，第二个分量有第二大的方差，依此类推，数据主要的能量集中在前几个分量中。在进行数据离散化的过程中，如果关注点主要在于属性值的离散化能够有助于提高分类的准确性，那么可以使用信息增益来进行数据离散化。这种方法将数值型的数据分成相对规整的自然分区。

  • 2023-05-05
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工信部智能制造典型场景参考指引（2021年）

智能制造场景是指面向制造全过程的单个或多个环节，通过新一代信息技术、先进制造技术的深度融合，实现具备协同和自治特征、具有特定功能和实际价值的应用。根据“十三五”以来智能制造发展情况和企业实践，结合技术创新和融合应用发展趋势，凝练总结了15个环节52个智能制造典型场景，作为智能制造示范工厂建设的参考。

  • 2021-11-05
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R4（二）动力专业标准图集+室内热力管道安装（2006年合订本）

R4（二） 动力专业标准图集+室内热力管道安装（2006年合订本）

  • 2021-09-03
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