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M1NT的创始人Alistair Paton创设了世界上第一个"股份制"的富豪私人俱乐部。"玩物创富Make money while you party"——M1NT的这个商业模式,在香港和戛纳成功推广后,今年又在上海开始运行。 相似文献
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通过对已有全加器电路的研究与分析,提出了仅需8个晶体管的新型全加器单元.新电路包括2个3管同或门模块和1个选择器模块.在台积电(TSMC)0.18μm互补氧化物半导体(CMOS)工艺器件参数下经电路模拟程序(HSPICE)进行性能测试,与现有典型的全加器相比,新电路在晶体管数目、功耗和功耗延迟积有较大的优势. 相似文献
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以新汶矿区华丰煤矿2409工作面为研究背景,针对断层附近的冲击危险,采用综合指数法进行冲击危险等级评价,应用FLAC数值模拟软件模拟大直径钻孔卸压,分析了钻孔参数对钻孔卸压效果的影响,确定采用大直径钻孔卸压技术,达到了冲击地压解危效果。 相似文献
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众所周知,能耗问题已经成为当今世界的焦点。在中国,政府以及整个社会也都充分认识到节能对于实现经济可持续发展的重要意义。由此,一场由国家发改委、科技部等17个部门发起并倡导的“节能减排 全民行动”系列活动正在全国范围内轰轰烈烈的开展着。 相似文献
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为了利用被散射的光信号实现成像,越来越多的散射成像方法被提出。其中深度学习以其强大的数据表征和信息提取能力在散射成像领域发挥着重要的作用。相较于传统散射成像方法,基于深度学习的散射成像方法在成像速度、质量、信息维度等方面都有着巨大的优势。但是,模型训练、模型泛化等问题也制约着该方法的发展。因此,越来越多的研究将物理过程与基于数据驱动的方法进行联合建模,利用物理先验指导神经网络优化。相较于单纯的数据驱动方法而言,物理-数据联合建模的方法对数据量、神经网络参数量的依赖程度大大降低,在保证成像质量的前提下有效降低数据获取难度及对实验环境的要求。联合建模优化的方式实现了介质、目标类型等散射成像中关键节点的泛化。同时在训练过程方面,实现了从有监督到半监督再到无监督的训练优化过程迭代,不同模型和监督方式的提出大大提升了基于深度学习方法的训练效率,在降低对硬件和时间成本的同时,提升了基于深度学习的散射成像方法在非实验室场景应用的可能性。 相似文献