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Winner-Take-All (WTA) or K-Winner-Take-All (KWTA) networks have been frequently used as the basic building blocks of complex neural networks. This paper introduces a new selection rule for network connections that implements stable KWTA networks. To widen the applications of WTA networks, a new class of WTA networks is proposed, and their efficient design methods are presented. We demonstrate the properties of the generalized class of WTA networks, through three application examples. 相似文献
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本文研究了TiO2掺入对CaO稳定ZrO2(简称CaSZ-NiCr)金属陶瓷烧结特性的影响,测定了CaSZ-NiCr-TiO2金属陶瓷烧结样品的密度和显微硬度,结果表明,TiO2的掺入能提高CaSZ-NICr金属陶瓷的烧结密度和显微硬度,对CaSZ-NiCr金属陶瓷有助烧结作用.金相观察表明,TiO3的掺入改变了NiCr相在金属陶瓷中的形貌,说明了NiCr与CaSZ的浸润性有一定的改善.XRD和EPMA分析结果显示,TiO2偏聚在NiCr金属相中,不影响CaSZ的稳定性. 相似文献
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信息化作为军事变革的本质和核心,是高新武器装备发展的方向,而软件又是信息化武器装备的中枢神经。文章介绍了军用软件改进方法的研究与实施,从软件的实施规划、过程定义、试点实施、全面推广入手,从而提高了军用软件的质量。 相似文献
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白静华 《电脑与微电子技术》2012,(14):65-67
随着web技术的不断进步,网络课程的开发亟需紧跟时代步伐,不断更新自身的技术服务,以更快、更好、更合理的方式呈现在学习者面前,从而提高学习者的学习效率。AJAX是Web2.0的技术代表.将其引入到网络课程的开发中来将从根本上改变传统网络课程的开发模式,给人耳目一新的感觉,为此分析如何利用AJAX优化网络课程的开发。 相似文献
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介绍如何使用个开源的ExifLib类库来对照片进行处理,来保证照片上传后方向的正确性。 相似文献
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Jiaming Mao Mingming Zhang Mu Chen Lu Chen Fei Xia Lei Fan ZiXuan Wang Wenbing Zhao 《计算机系统科学与工程》2021,39(3):373-390
The rapidly increasing popularity of mobile devices has changed the methods with which people access various network services and increased network traffic markedly. Over the past few decades, network traffic identification has been a research hotspot in the field of network management and security monitoring. However, as more network services use encryption technology, network traffic identification faces many challenges. Although classic machine learning methods can solve many problems that cannot be solved by port- and payload-based methods, manually extract features that are frequently updated is time-consuming and labor-intensive. Deep learning has good automatic feature learning capabilities and is an ideal method for network traffic identification, particularly encrypted traffic identification; Existing recognition methods based on deep learning primarily use supervised learning methods and rely on many labeled samples. However, in real scenarios, labeled samples are often difficult to obtain. This paper adjusts the structure of the auxiliary classification generation adversarial network (ACGAN) so that it can use unlabeled samples for training, and use the wasserstein distance instead of the original cross entropy as the loss function to achieve semisupervised learning. Experimental results show that the identification accuracy of ISCX and USTC data sets using the proposed method yields markedly better performance when the number of labeled samples is small compared to that of convolutional neural network (CNN) based classifier. 相似文献
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Muñoz-Montoro A. J. Suarez-Dou D. Cortina R. Canadas-Quesada F. J. Combarro E. F. 《The Journal of supercomputing》2021,77(8):8135-8150
The Journal of Supercomputing - In this paper, we propose a parallel source separation system designed to extract heart and lung sounds from single-channel mixtures. The proposed system is based on... 相似文献