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1.
半轴是典型的两端局部镦粗的长杆类锻件,通常采用平锻机锻制。图1是某汽车半轴的锻件图,其法兰直径大,所需平锻机的吨位也大。为了满足用户需求,在我厂现有工艺、设备的情况下,采用较小吨位的平锻机和自由锻联合锻造工艺,完成了该半轴的生产。其工艺过程介绍如下。图1 半轴锻件图1 工艺方案的选择及坯料规格的确定11 工艺方案的选择我厂主要以锤锻为主,最大的平锻机是12500kN,很显然,要采用平锻工艺来完成该半轴的生产是不可能的。经分析论证,决定采用平锻—自由锻—平锻的联合锻造工艺方案。其工艺路线为:下料… 相似文献
3.
在多模态机器学习领域,为特定任务而制作的人工标注数据昂贵,且不同任务难以进行迁移,从而需要大量重新训练,导致训练多个任务时效率低下、资源浪费。预训练模型通过以自监督为代表的方式进行大规模数据训练,对数据集中不同模态的信息进行提取和融合,以学习其中蕴涵的通用知识表征,从而服务于广泛的相关下游视觉语言多模态任务,这一方法逐渐成为人工智能各领域的主流方法。依靠互联网所获取的大规模图文对与视频数据,以及以自监督学习为代表的预训练方法的进步,视觉语言多模态预训练模型在很大程度上打破了不同视觉语言任务之间的壁垒,提升了多个任务训练的效率并促进了具体任务的性能表现。本文总结视觉语言多模态预训练领域的进展,首先对常见的预训练数据集和预训练方法进行汇总,然后对目前最新方法以及经典方法进行系统概述,按输入来源分为图像—文本预训练模型和视频—文本多模态模型两大类,阐述了各方法之间的共性和差异,并将各模型在具体下游任务上的实验情况进行汇总。最后,总结了视觉语言预训练面临的挑战和未来发展趋势。 相似文献
4.
转发预测在社交媒体网站(Social media sites, SMS)中是一个很有挑战性的问题. 本文研究了SMS中的图像转发预测问题, 预测用户再次转发图像推特的图像共享行为. 与现有的研究不同, 本文首先提出异构图像转发建模网络(Image retweet modeling, IRM), 所利用的是用户之前转发图像推特中的相关内容、之后在SMS中的联系和被转发者的偏好三方面的内容. 在此基础上, 提出文本引导的多模态神经网络, 构建新型多方面注意力排序网络学习框架, 从而学习预测任务中的联合图像推特表征和用户偏好表征. 在Twitter的大规模数据集上进行的大量实验表明, 我们的方法较之现有的解决方案而言取得了更好的效果. 相似文献
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本次研究对当前110k V及以上电网的经济运行现状和存在的运行问题进行了分析,并根据存在的问题提出了相应的管理措施。 相似文献
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