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近两年,Intel和AMD在高端市场的竞争愈演愈烈,你有酷睿i9,我也有锐龙9。高性能的处理器,其功耗往往也比较高,比如锐龙95950X和酷睿i9-10980XE的功耗分别达到了125W和165W,特别是在进行超频时,功耗还会更高,从而导致发热量大幅增加。普通散热器很难及时带走处理器在高负载下所产生的热量,这时候就需要散热能力更强的高端风冷或一体式水冷散热器才能“镇压”处理器的“火气”。前不久,《微型计算机》评测室收到了分别来自ROG玩家国度的STRIX LC 360 RGB WE小白龙白色纪念版(后文简称ROG小白龙)和芝奇的上古水神ENKI 360一体式水冷。这两款产品都定位于高端市场,并且同为360mm规格,那么二者的性能如何?我们将一探究竟。 相似文献
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恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97%. 相似文献
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本文从土耳其的电力市场入手,结合土耳其煤质的特点,分析了硬煤和褐煤两种典型的煤质,针对这两种典型的煤质结合实际案例,分别采用煤粉锅炉和循环流化床锅炉技术,并就锅炉设计及选型给出了建议,对国内电力装备企业开拓"一带一路"市场,支持中国产品走出去,具有一定的借鉴意义。 相似文献
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《中国计量学院学报》2022,(1):92-99
目的:利用图神经网络,构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先,用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次,用多头密集连接网络学习节点重要性得分,并根据得分进行节点采样得到池化图。之后,对池化图中的节点进行结构学习,以保证图结构的完整性。最后,将学到的图表示放到分类器中,完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比,我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。 相似文献
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为了有效预测输电网系统在强风作用下的响应,并开展高效精准的性能评估,文章提出了基于深度学习模型的风致易损性评估框架。以某具备健康监测系统的输电塔结构为例,首先对监测数据进行清洗和重构,通过大数据深度学习建立荷载输入和响应输出的等效映射模型,然后通过数值模拟生成灾害强度均匀的风场数据并由深度学习模型预测输电塔关键杆件响应,计算不同性能水准的易损性曲线。研究结果表明,经训练的深度学习模型可以涵盖实际工程中存在的各类不确定性因素,有效映射复杂风环境下输电塔结构的动力响应。提出的框架方法可以避免单纯通过数值模型制备大量动态响应数据,更高效地进行输电网系统风致易损性评估。 相似文献
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日前,叮咚买菜或将上市的消息传出。除了备受资本青睐,叮咚买菜还以前置仓的差异化布局,以及大规模的地推迅速杀出一条血路,纵观整个生鲜零售市场,已经很久没有出现过以如此激进的方式迅速杀出重围的黑马了。后起之秀事实上,将生鲜搬到密度集中的线下仓内,使购买交易在线上达成的前置仓模式,在业内仍然存在争议,盒马鲜生CEO侯毅认为这种模式存在很大瓶颈,“前置仓模式未来是没有未来的”。在叮咚买菜和每日优鲜纷纷加速布局前置仓的同时,盒马鲜生却叫停了前置仓模式。 相似文献
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随着近年全球经济的一体化,新兴市场成为全球资本的追逐对象,在金砖四国中,印度市场也吸引了全球的目光,本文从印度的官方网站,卫生行业研讨会分享的数据,以及通过近几年和印度当地客户的沟通和走访,整理归纳了一些数据和信息,希望能给行业的同仁们提供一些参考,也希望能有行业同仁不吝指正。 相似文献