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曾军 《北京电力高等专科学校学报(自然科学版)》2012,29(1)
随着社会的发展和国民经济的增长,电力负荷增长加快,原来的电网由于长期的投资不足,设备陈旧以及技术落后等原因,已经形成了供电瓶颈,因而提高配电网供电的可靠性已经成为目前电力部门急需解决的问题。基于此,本文笔者将浅析影响供电可靠性的主要的因素,从技术和管理上提出相应的提高配网可靠性的措施,以飨读者。 相似文献
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如今,文化自信被大力提倡,数字化趋势不可逆。对此,文章以稷山青龙寺壁画中的左右护法善神为例,首先对左右护法善神的数字化形象进行提取,再对局部做完善补充处理,进而创作出完整的数字化壁画形象。对壁画上文物信息作出妥善处理,可以为后来的研究提供资料信息,从而改善观赏体验;后期对数字化形象进行色彩再设计,根据壁画上的视觉元素进行创新性的设计,能让喜爱潮流文化的人们品味传统文化的别样魅力。 相似文献
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从路桥施工入手,对路桥施工过程中常见的一些问题进行初步总结分析,并提出相应的解决对策,为确保路桥施工工程的顺利进行提供保障,为广大路桥施工管理人员提供借鉴。 相似文献
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本文就工程质量检测技术规范和实际检测经验结合,对建筑工程检测质量控制问题提出了一些建议,供质量检测及监控人员参考。 相似文献
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随着深度学习应用的快速发展,神经网络模型的参数量变得越来越大,这意味着训练一个可用的神经网络模型需要更多的算力和更长的计算时间,因此如何提升神经网络训练的效率至关重要.然而训练效率在很大程度上取决于硬件后端和编译器.为了提升神经网络训练的性能,编译器的效率亟待提升,而这主要取决于计算图的优化、算子级别的优化和代码生成.主流的神经网络训练框架(如TensorFlow, PyTorch)使用了供应商特定的、通过手工设计算子获得的算子库.然而,手工设计算子浪费了大量的算子级别的优化空间,因此研究人员提出了TVM.作为一个端到端的编译器, TVM实现了算子级的自动优化,比现有框架进一步提高了性能.此外, TVM支持从多种神经网络框架中导入神经网络模型,并在不同主流硬件后端上部署.然而, TVM的注意力集中于提升神经网络推理任务的性能,并不支持神经网络的训练.本文提出了TVMT,第一个基于TVM、支持神经网络训练的端到端编译器.为了支持神经网络训练,本文提出了以下方法.(1)合并损失函数到现有的计算图中,以支持前向和后向传播;(2)在训练过程中采用设备到主机的机制来更新权重参数;(3)集成了最先... 相似文献
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目的 建立固相萃取-超高效液相色谱-串联质谱法同时测定食品中烟酰胺单核苷酸(nicotinamide mononucleotide, NMN) α、β异构体和烟酰胺腺嘌呤二核苷酸(nicotinamide adenine dinucleotide, NAD+)含量的方法。方法 样品经5%甲醇水溶液超声提取, HLB固相萃取柱和混合型阴离子交换固相萃取柱分别净化,采用Waters ACQUITY UPLC?HSS T色谱柱进行分离,流动相为5 mmol/L乙酸铵含0.1%(V/V)甲酸水-甲醇,梯度洗脱;流速0.2 mL/min;柱温30℃;多反应监测(multiple reaction monitoring, MRM)模式定量分析,定量离子对NMN为m/z 335.0/123.0、NAD+为m/z 662.0/540.0。结果 在最优条件下, α-NMN和β-NMN两种异构体的分离度为5.56。该方法中α-NMN、β-NMN和NAD+均在10~1000 ng/mL范围内线性良好,相关系数分别为0.9999, 0.9998... 相似文献