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We propose a novel progressive framework to optimize deep neural networks. The idea is to try to combine the stability of linear methods and the ability of learning complex and abstract internal representations of deep learning methods. We insert a linear loss layer between the input layer and the first hidden non-linear layer of a traditional deep model. The loss objective for optimization is a weighted sum of linear loss of the added new layer and non-linear loss of the last output layer. We modify the model structure of deep canonical correlation analysis (DCCA), i.e., adding a third semantic view to regularize text and image pairs and embedding the structure into our framework, for cross-modal retrieval tasks such as text-to-image search and image-to-text search. The experimental results show the performance of the modified model is better than similar state-of-art approaches on a dataset of National University of Singapore (NUS-WIDE). To validate the generalization ability of our framework, we apply our framework to RankNet, a ranking model optimized by stochastic gradient descent. Our method outperforms RankNet and converges more quickly, which indicates our progressive framework could provide a better and faster solution for deep neural networks. 相似文献
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塞拉尼斯乳液部作为低VOCs、低气味环保涂料专用乳液的世界领先者,一直致力于为全球客户提供高性能的产品和最佳的技术解决方案,其卓越的经营理念和商业战略部署也一直为业界所关注。其VAE乳液在欧洲占有超过60%的环保型涂料用乳液的市场份额,在进入中国短短的四年时间,中国排名前20位的涂料厂家中就有15家与塞拉尼斯结缘,认识了塞拉尼斯,从而也更进一步认识了VAE乳液带给人们生活品质的变化,此点从市场上商家不断推出的环保型涂料就可见一斑,从而当提到环保涂料用VAE乳液就会首先想到塞拉尼斯。带着对塞拉尼斯在中国下一步如何发展的疑问,如何给中国市场带来更多的变化与帮助,本刊有幸采访了塞拉尼斯乳液业务亚洲区商务总监吴贤亮博士。与吴先生交流正值北京2008奥运会前夕,话题就从政府采取的一系列改善空气质量的措施开始。对于中国的环境,吴先生深有感触,也更加坚定了要带领塞拉尼斯尽快拓展中国市场的决心。 相似文献
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针对传统微电网(micro-grid,MG)规划方法未充分计及实际运行工况多样性的缺点,提出一种考虑复杂预想场景下光伏(photovoltaic,PV)高效利用的MG综合规划方法。通过分析量化实际条件下网络故障对PV的受迫影响及其经济代价,引入安全风险预期系数,建立可综合反映PV在正常及故障预想场景下对MG系统贡献的复合评价函数。鉴于优化目标之间存在的主从逻辑差异,分别以系统投资运行成本最小和全场景下PV效能利用最优作为上、下层目标函数,构建了同时考虑网架重构与PV、储能选址定容的MG双层综合规划模型,并采用和声搜索和基于点估计随机最优潮流相结合的混合算法实现求解。算例分析结果表明,所提方法能够实现MG对分布式PV的灵活高效利用,有效提高实际运行条件下系统的整体预期收益,并可获得满足多样化需求的均衡规划策略。 相似文献
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目的通过检测乳鼠模型、健康婴幼儿和疫苗免疫后目标人群的肠道病毒71型(Enterovirus 71,EV71)中和抗体效价,为确定EV71疫苗保护水平提供基础数据。方法 6份不同EV71病毒株免疫血清经中和抗体准确定量后,分别通过两个EV71乳鼠攻毒模型,检测EV71中和抗体保护水平。采用标准化的中和抗体检测法和EV71中和抗体定值标准品,分别对健康婴幼儿及疫苗免疫后血清进行中和抗体准确定量。结果在2个乳鼠攻毒模型中,6份免疫血清的中和抗体保护水平接近,ED50分别为10~50 U和6.1~54.2 U;婴幼儿人群7、12和24月龄抗体阳性率分别为45.0%、48.8%和56.8%,阳性人群的抗体效价分别为113.8、120.3和330.6U/m(l均值为173.2 U/m)l,母亲抗体阳性率和效价分别为86.7%和114.3 U/ml;中、高剂量疫苗2针免疫后,婴幼儿抗体阳性率均为100%,效价为356.0和1 136.2 U/ml,较婴幼儿人群自然感染水平高2.1~6.6倍。结论应用标准化的中和抗体检测法和EV71中和抗体定值标准品,确定了以U/ml为单位的乳鼠攻毒抗体保护水平及婴幼儿人群抗体水平和疫苗免疫后抗体水平,为EV71疫苗免疫人群中和抗体保护水平的确定提供了依据。 相似文献
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利用Boyd等人提出的理论模型,研究了单色光和非单色光在损耗介质中激励的SBS过程,并分别得到了相应光学参量发生器(OPG)和光学参量放大器(OPA)中的斯托克斯光强表达式.研究结果表明:非单色光下OPG中斯托克斯光强与激光线宽无关,和单色光情况相同,并且可以看出其稳态光强主要是由空间分布起伏噪声引起的;在OPA中斯托克斯光强受激光线宽的影响较大,并随着激光线宽的增大而降低.(OB13) 相似文献