摘要 人类认知的整个活动,就是如何解释、解决人类在生存和繁衍过程中所遇到的现实问题。通过分析古今中外著名的认知案例,概括人类认知的4种基本模式为记忆驱动的经验模式(OOA)、知识驱动的推理模式(OODA)、联想驱动的创造模式(OOCA)以及假说驱动的发现模式(OOHA),用这4个相对独立的认知模式来完成认知的形式化,OOA和OOCA两个模式是由下而上思维,从物理空间转向认知空间;OODA和OOHA两个模式是由上而下思维,从认知空间转向物理空间。4个模式发生的频度不同,相互之间的转换带有不确定性,共同构成了趋于统一的无尽认知。认知的形式化为构建可交互、会学习和自成长的新一代人工智能系统架构奠定了基础。 关键词:认知形式化;认知螺旋;迭代;多元认知;认知模式;自成长
本研究探讨了使用深度级联前馈神经网络(DCFNN)对脱水污泥和生物质粉煤灰(BFA)共堆肥中的线性和非线性混沌关系进行建模。将模型结果与RSM、前馈神经网络和反馈神经网络以及级联前馈神经网络进行了比较。DCFNN对所有实验设计中的所有数据集都产生了MAPE值小于1%的预测结果,只有一个数据集的MAPE值为1.99%。此外,通过遗传算法(GA)对决策变量进行了优化。从优化结果中获得的期望水平在少数设计中为100%,在所有其他设计中均高于95%。结果表明,DCFINN是模拟堆肥过程参数的可靠和一致的工具,GA也是确定输入参数在实验装置中会产生哪些输出的令人满意的工具。
“垃圾进,垃圾出”这句话对我们许多人来说并不陌生。换句话说,当输入数据的质量较差时,无法避免地会得到低质量的输出。预测与健康管理(PHM)技术可以通过四个连续步骤来发展:(i)数据采集,(ii)特征提取,(iii)诊断与预测,以及(iv)健康管理。如果数据采集这第一步设计不当,那么无论剩下的三个步骤多么合理,PHM技术的最终结果都将不可靠。因此,如果PHM技术从数据采集开始就存在问题,用户很容易识别并放弃使用。因此,数据感知是电子产品实施PHM技术的第一步,也是最关键的步骤。
分子筛( 又称合成沸石 )是一种硅铝酸盐多微孔晶体,它是由 Si0 和 AIO 四面体组成和框架结构,在分子筛晶格中存在金属阳离子(如 Na,K,Ca 等 ),以平衡四面体中多余的负电荷。分子筛的类型按其晶体结构主要分为:A型,X型,Y 型等
本文简要讨论了无线通信系统中多输入多输出(Multiple Input MultipleOutput,MIMO)这一技术的原理及性能。通过分析 MIMO 系统的原理和在平坦衰落信道与频率选择性衰落信道条件下的容量,及与传统的单输入多输出(Single Input MultipleOutput,SIMO)系统容量的比较,论证了这一技术对无线通信的系统容量的提高。
燃料电池电动汽车(FCEV)由燃料电池提供动力源,主要是以氢燃料类型为主,其具有无污染、零排放、氢能资源丰富,制取方法很多,可获取性大等优势。以质子交换膜燃料电池为主,其燃料转换效率相比传统内燃机高达 60%~70%,代表了新能源汽车的发展方向,我国 863 计划当中,明确将燃料电池汽车发展放在了我国的电动汽车发展的首位。
洁净新能源有绿色能源之称,它的最大特点是燃烧或使用后不造成环境污染,有利于维持生态平衡。发展洁净新能源是未来能源业建设的发展方向
针对当前风电场状态监控可视化程度低、运维实时性不足的问题,基于数字孪生五维模型概念,构建风电场数字孪生五维模型框架;
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163页化工动设备讲义(PPT),163页化工动设备讲义(PPT),163页化工动设备讲义(PPT)
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。
随着能源互联网的发展,能源系统智能化特征越来越突出,能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升,所 涉及的设备和系统将数以亿计,在 规划和运行过程中将产生海量数据, 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节,蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累,在推进数字技术不断取得新突破的同时,也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
滨海蓝碳 红树林 盐沼 海草床碳储量和碳排放因子评估方法 (陈鹭真,卢伟志,林光辉译),滨海蓝碳 红树林 盐沼 海草床碳储量和碳排放因子评估方法 (陈鹭真,卢伟志,林光辉译)
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大模型是指通过在海量数据上依托强大算力资源进行训练后能完成大量不同下游任务的模型。大模型以其在模型精度和泛化能力等多个指标上超越传统AI模型的表现,以及赋能千行百业的巨大潜力,成为当今世界各国人工智能技术发展的核心方向。
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