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卷积神经网络是深度学习算法应用最广泛的方向之一,目前卷积神经网络的应用不仅仅是停留在科技领域,已经扩展到医学、军事等领域,并且已在相关领域发挥着巨大的作用。卷积是卷积神经网络中最为核心的一部分,卷积运算占整个网络70%以上的时间,所以针对卷积运算的加速研究就显得十分重要。首先介绍近年来的卷积算法,并对其复杂度进行分析,总结了这些算法各自的优点和不足,最后对其理论研究和应用领域可能存在的突破进行了探讨和展望。 相似文献
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针对5G超密网中移动设备计算能力不足、频谱资源有限的问题,提出了一种基于非正交多址接入(NOMA)的计算迁移与带宽分配策略。首先,对系统模型进行了分析,并在此基础上以最小化设备计算代价为目标对所研究的问题进行形式化定义;然后,将该问题分解成设备的计算迁移、系统的带宽分配和设备的分组匹配三个子问题,并利用模拟退火、内点法和贪心算法对这三个子问题进行求解;最后,通过联合优化算法对上述子问题进行交替性迭代求解,最终获得最优计算迁移和资源分配策略。仿真结果表明,所提出的联合优化策略不但优于传统的正交多址接入(OMA)方式,而且能获得比平均分配带宽的NOMA技术更低的设备计算代价。 相似文献
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社交媒体是当前人们获取信息的重要渠道,但是社交媒体中不实信息大量传播造成社会危害的问题一直困扰着管理者。为了减轻不实信息造成的不良社会影响,对不实信息的传播规律进行研究。划分出强关系型社交媒体,通过Multi-Agent建模的方法,引入用户个体异质性和决策行为不确定性,建立不实信息传播模型。用控制变量法,在多种网络中进行仿真模拟。研究表明:不实信息传播的初始节点不完全能够决定不实信息的传播范围;不实信息传播过程的缓解期长短与网络的随机性有关;用户观点共鸣度分布会对不实信息传播产生影响。 相似文献
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结构监测是确保工程结构建设在施工和运营阶段安全的关键因素,因此采用合理有效的预测模型对结构沉降监测数据进行科学准确的预测成为了当前结构沉降预测研究的重点。针对传统预测方法与深度学习方法用于结构沉降预测存在的预测精度不够高、模型结构复杂、训练耗时等问题,提出了一种基于宽度学习的结构沉降时间序列预测模型。通过实测地铁地下隧道沉降监测数据对宽度学习、人工神经网络、支持向量回归和深度置信网络-支持向量回归预测模型的预测结果进行对比分析。实验结果表明:宽度学习系统(broad learning system,BLS)应用于结构沉降预测具有良好的效果,其训练速度更快,预测精度更高。验证了所提出的宽度学习算法应用于结构沉降预测的可实施性和有效性。 相似文献
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以醋酸铜为模板,甲醇、氯仿为溶剂,2-乙烯吡啶、丙烯酰胺为功能单体,乙二醇二甲基丙烯酸酯为交联剂,采用本体聚合法制备铜离子印迹聚合物;然后掺入到壳聚糖海绵的制备中,使壳聚糖海绵对铜离子的吸附率由27.1%提高到72.3%。制备的铜离子印迹改性壳聚糖海绵需要2d达到吸附平衡,吸附-解吸5次后,性能稳定。 相似文献
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1 INTRODUCTIONAluminumbronzeisanimportantengineeringmateri alduetoitsexcellentphysical ,mechanical,anti corro sionandwearresistingproperties .Ourresearchgroupde velopedaspecialtypeofhighstrength ,wear resistinga luminumbronze(KK ) ,whichisexceptionallygoodfor… 相似文献
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1 INTRODUCTIONItiswellknownthatincreasingdensityisthebestwaytoincreasetheperformanceofpowdermet allurgy(P/M ) parts.ConventionalP/Mprocessingcanproduceiron basedpartswithdensitylessthan 7.1g/cm3(arelativedensityof 90 %approximately) .Theirmechanicalpropertiesaresubstantiallylessthanthoseoftheirfulldensitycounterpart .TherearemanymethodsthatcanproduceP/M partswithrela tivelyhighdensitysuchaswarmcompaction ,hightemperaturesintering ,doublepress/doublesinteringandforging .Warmcompactioni… 相似文献
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