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11.
《软件》2019,(7):96-99
我们提出了一个新的方法—基于奖励值RNN的优势演员-评论家算法(R-A2C)来生成音乐。我们的模型首先使用一个带有注意力机制的RNN模型(Recurrent neural network)预处理数据并将此作为先验策略,然后我们将包含先验策略和用户反馈信息的奖励值RNN增加到A2C(Advantage Actor-Critic)模型中,使得任意用户给定的约束与循环网络的风格相结合,以此来鼓励演员生成更符合用户需求的音乐,实验表明我们的模型取得了预期的效果。  相似文献   
12.
《无线电通信技术》2019,(5):512-517
针对采用二值Walsh函数重构椭圆球面波函数(PSWF)精度不高的问题,通过理论分析的方式,将二值Walsh插值函数推广为三值Walsh插值函数,并依据其完备正交性,提出基于三值Walsh插值函数的PSWF重构方法。在此基础上,对运算量、信号精度、信号性能等进行数值分析。结果表明,相比于二值Walsh函数重构法,在运算量基本持平的基础上,提出的方法能够在相同采样点数量的情况下,使得时域重构信号的精度至少提升5个数量级,且时域正交性较好,频域能量聚集度也有1个数量级的提高。  相似文献   
13.
针对模拟电路健康管理的特点,提出了一种基于PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测方法。利用参数分析得到电路的输出频域响应作为特征,计算其与电路无故障标准响应的欧氏距离来表征电路元件健康值,将多个核函数线性组合,并用PSO优化多核RVM参数后的模型实现对各个时间点元件的健康值变化轨迹进行预测。仿真结果表明,该方法在小样本情况下,预测效果优于单一核函数的RVM模型,适用于健康管理中实时预测,具有较好的实用性。  相似文献   
14.
为了满足水库漂浮物强监管的需求,发挥水库水雨情视频监控的优势,将语义分割算法DeepLabV3+应用于水库漂浮物智能识别任务中。首先,通过多要素数据采集方法以及多种图像数据增强方式系统性整合得到水库漂浮物语义分割数据集。然后,提出改进的加权代价函数,以适应数据集中各类的总像素数量不平衡的问题。实验结果表明,通过规范采集与多种数据增强建立的数据集,以及改进的加权代价函数,提高了水库漂浮物语义分割模型的准确率。所提模型像素准确率平均值、平均交叉比分别可达到95.21%、91.03%,通过微信企业号实现的移动监管,可为水利相关部门对水库漂浮物进行及时的智能监控预警提供新的技术方案。  相似文献   
15.
《Planning》2018,(8):112-115
目的:分析七氟醚吸入麻醉对接受股骨近端内固定系统(PFNA)手术治疗的老年股骨粗隆间骨折患者术后认知功能的影响。方法:选取本院72例拟接受PFNA手术治疗的老年股骨粗隆间骨折患者作为观察对象,按照随机数字表法将患者分为应用丙泊酚麻醉的对照组与应用七氟醚麻醉的观察组,每组36例。对两组术后的认知功能情况进行分析。结果:两组间简易智力状态检查量表(MMSE)评分、术后恢复质量评估(PQRS)评分及韦氏成人记忆量表记忆商(MWS记忆商)均呈先降低后升高趋势(P<0.05),但术后1、7、14 d时,观察组MMSE评分、PQRS评分及MWS记忆商均高于对照组(P<0.05)。两组皮质醇浓度(E)及皮质醇(COR)水平均呈先升高后降低趋势(P<0.05),而术后1、7、14 d时,观察组E、COR水平均低于对照组(P<0.05)。结论:七氟醚吸入麻醉可有效改善接受PFNA手术治疗的老年股骨粗隆间骨折患者术后认知功能,其可能与改善患者应激反应有关。  相似文献   
16.
17.
18.
研究了一种能量受限的非可信中继与多用户分集技术相结合的两跳链路安全网络通信模型。为提升系统安全性能,本文采用混合时间-功率分配中继(time-power splitting-based relaying, TPSR)协议,并结合机会调度策略(opportunistic scheduling strategy, OSS)从多用户分集网络中选择一个最佳目的节点作为信息接收端。基于随机选择(random selection, RS)策略,该文中利用低复杂度的高斯Q函数分析系统的安全性能以及在协作中继上进行能量采集活动不中断的条件下推导了系统的遍历安全速率(ergodic secrecy rate, ESR)的近似闭合表达式。此外,将提出的OSS与RS通信方案下性能进行对比,证明本文所提出的OSS更适用于分布式多用户选择网络。   相似文献   
19.
注册表是计算机系统应用软件信息和系统文件信息在计算机系统内的注册内容,通过在注册表中的注册过程就完成相关软件系统在计算机上运行的合法地位,可见注册表的使用在整个计算机系统运行过程中的重要作用。本文就文件系统从注册表中创建、查询到删除进行了详细描述。  相似文献   
20.
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