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1.
汽车电子逐渐进入人们的视线还是近几年的事情,说新也不新,说长久也不长久,而它在国内的发展更只能说是刚起步。但是,无论如何,汽车电子都以一种普及并深入的态势发展开来,让我们无法不去聚焦。可以说,如今汽车电子已经成为商家的最大卖点! 相似文献
2.
传说希腊神话中的众神之王宙斯拥有一副护盾,法力无穷,牢不可破,持有它神王便可无所侵扰,稳若磐石。美海军以“宙斯盾”对其“先进水面战舰防空系统”命名,表明美海军对这种系统充满自信,认为这种系统能够有效地保护其水面舰队的安全。 相似文献
3.
4.
气动人工肌肉手臂的神经网络Smith预估控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对含时滞d的1关节气动人工肌肉(PAM)手臂,用三层递归神经网络(RNN),建立PAM手臂包含时滞的模型(即非线性Smith预估器),并超前d步预测PAM手臂的输出角度.将此超前d步的预测值作为反馈量,与设定值相比较得到的误差作为PID控制器输入量,实现Smith预估PID控制.同时每一步都用RNN模型当前时刻的输出值与PAM手臂当前时刻实际输出值之差的平方做为RNN权值的在线调整准则对RNN预测模型的权值进行在线调整,以自适应PAM手臂的不确定性和时变性.使用Matlab通过串口和研华亚当模块对实物PAM手臂进行控制,控制效果表明所提出的Smith预估PID控制算法比常规PID控制算法的性能有显著提高,证明所提出的算法是有效的和切实可行的. 相似文献
5.
6.
对大型LNG储罐的不均匀沉降和抗震问题进行加固改善,一直以来都是具有价值的研究方向.首先对LNG储罐的沉降、储罐桩土结构相互作用的研究现状进行了归纳总结,对国内外学者的研究成果进行综述.简明扼要地指出了桩-土-结构相互作用对大型LNG储罐的沉降有一定积极影响,并且能够有效降低地震作用对储罐的不利影响,在使用有限元软件进行数值仿真时,提出了自己的观点和见解.最后根据桩土结构相互作用下LNG储罐的研究趋势,给出了今后关于该研究方向的建议与展望,以推进今后该方向研究工作的顺利进行. 相似文献
7.
8.
目前现有基于模型的推荐算法多是将评分数据输入到深度学习模型中进行训练,得出推荐结果。其缺陷在于无法对预测结果进行可解释性分析。除此之外,无法有效地解决算法的冷启动问题。因此,本文提出一种基于知识图谱和Bi-LSTM的推荐算法,来有效解决算法的可解释性和冷启动问题。首先将获取到的数据集进行预处理,生成预编码向量,根据数据集结点的连接性,构建专业领域知识图谱。其次利用知识图谱的元路径提取技术获取到多条用户-物品路径信息,将其输入到Bi-LSTM中,在路径经过的各结点处加入一层注意力机制,目的是为了模型能够有效地获取到较远结点的信息。最后将多条路径的训练结果输入到平均池化层中,用以区分不同路径的重要程度,利用交叉熵损失函数对模型进行训练,从而得出预测结果。实验结果表明,与传统基于循环神经网络模型的推荐算法相比,该算法可有效地提升算法的可解释性以及预测准确性,并缓解算法的冷启动问题。 相似文献
9.
随着电子商务的兴起,用户在网购的同时留下了大量的评论。用户评论通常包含丰富的用户兴趣和项目属性等语义信息,反应了用户对项目特征的偏好。近年来,许多基于深度学习的方法通过利用评论进行推荐,并取得了巨大成功。这些工作主要是采用注意机制来识别对评分预测很重要的词或方面。它们单一的从评论中提取特征信息,并通过用户和物品的特征交互得到预测分数。然而,过度的聚合可能会导致评论中细粒度信息的丢失。此外,现有的模型要么忽略了用户和项目评论的相关性,要么只在单个粒度上构建评论特性交互,这导致用户和项目的特征信息不能被有效而全面地捕获。针对上述问题,在本文我们考虑通过从评论的多个粒度捕获特征信息,然后为用户和物品进行多粒度下的特征交互,可以实现更好的评分预测和解释性。为此,我们提出了一种新的用于评分预测的细粒度特征交互网络(FFIN)。首先,模型并没有将用户的所有评论聚合成一个统一的向量,而是将用户和物品的每条评论单独建模,通过堆叠的扩展卷积分层地为每个评论文本构建多层次表示,充分地捕获了评论的多粒度语义信息;其次,模型在每个语义层次上构建用户和物品评论的细粒度特征交互,这有效避免了单粒度交互导致的次级重要信息被忽略的问题;最后,由于用户的评论行为通常是主观且个性化的,我们没有使用注意力机制来识别重要信息,而是通过类似于图像识别的层次结构来识别高阶显著信号,并将其用于最终的评分预测。我们在6个来自Amazon和Yelp的具有不同特征的真实数据集上进行了广泛的实验。我们的结果表明,与最近提出的最先进的模型相比,所提出的FFIN在预测精度方面获得了显著的性能提升。进一步的实验分析表明,多粒度特征的交互,不仅突出了评论中的相关信息,还大大提高了评分预测的可解释性。 相似文献
10.
通过对安徽省3所具有代表性的工科院校的就业数据进行分析,结合文献资料和专家访谈分析安徽工科院校的就业特征.研究结果显示,就业专业对口比例较高,且集中在省内和邻近省份区域,制造、建筑、信息为三大就业行业.但同时面临着经济发达城市就业压力大、非工科专业就业指向性不强、薪资待遇与期望有落差的就业挑战,未来需要以"提高就业质量"为目标,从提高学生信息处理能力、缩短专业向职业转换的人才培养模式、多方联合全程打造学生就业能力3个方面来构建工科院校就业指导工作模式. 相似文献