產(chǎn)地類別 | 進(jìn)口 | 電動機(jī)功率 | 360kW |
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讀出方式 | SSI讀出 | 工作原理 | 可編程 |
外形尺寸 | 40mm*50mmmm | 外型尺寸 | 30mm*45mmmm |
應(yīng)用領(lǐng)域 | 食品,化工,石油,紡織皮革 | 重量 | 0.8kg |
產(chǎn)品簡介
詳細(xì)介紹
網(wǎng)絡(luò)柵欄覆蓋算法DBS60E-TDAA04096編碼器DFS60B-BHCA06400
DFS60B-BHCA06400電網(wǎng)作為物聯(lián)網(wǎng)的重要應(yīng)用,已升級成為當(dāng)今大背景下的國家戰(zhàn)略,中國提議建立一個統(tǒng)一的"堅強智能電網(wǎng)"?;跓o線傳感器網(wǎng)絡(luò)的自限性,如何在惡劣的環(huán)境中盡可能延長傳感器節(jié)點的使用壽命,從而延長整個智能電網(wǎng)系統(tǒng)的壽命是當(dāng)前的研究重點。通過整理并對比幾種基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的基本路由算法,分析得出一種適合智能電網(wǎng)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化的改進(jìn)策略。 交互式生成是深度學(xué)習(xí)音樂生成的重要研究內(nèi)容,現(xiàn)有的交互式神經(jīng)音樂生成方法主要存在控制模式不靈活、數(shù)據(jù)標(biāo)注困難以及模型難以優(yōu)化等問題。針對這些問題,提出了一種基于變分自編碼器(VAE)的無監(jiān)督交互式旋律生成方法。通過為VAE引入顯式的旋律輪廓條件推理學(xué)習(xí),實現(xiàn)了對生成旋律局部與全局特征的靈活控制。實驗表明該方法易于優(yōu)化且具有良好的旋律局部與全局特征的控制能力。通過對大量生成樣本的分析,證明了模型從音樂數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到了有用的音樂知識?,F(xiàn)有代碼注釋生成方法的復(fù)制機(jī)制,未能考慮源代碼復(fù)雜多變的語法結(jié)構(gòu),存在準(zhǔn)確率不高、魯棒性不強等問題。本文通過改造指針網(wǎng)絡(luò)使其支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輸入,提出一種用于代碼注釋自動生成的語法輔助復(fù)制機(jī)制,其中包含兩種策略:1)節(jié)點篩選策略基于語法信息引入掩蓋變量過濾無效節(jié)點,能有效減少指針網(wǎng)絡(luò)對復(fù)雜語法的學(xué)習(xí)成本;2)去冗余生成策略基于時間窗口對節(jié)點概率動態(tài)調(diào)整,解決了代碼自動注釋關(guān)鍵信息缺失的問題。本文提出的方法與基準(zhǔn)方法對比有顯著的提升效果。
網(wǎng)絡(luò)柵欄覆蓋算法DBS60E-TDAA04096編碼器DFS60B-BHCA06400
DFS60B-BHCA06400端到端的神經(jīng)機(jī)器翻譯方法由于翻譯準(zhǔn)確率高,模型結(jié)構(gòu)簡單等優(yōu)點已經(jīng)成為機(jī)器翻譯研究的重點,但其依然存在一個主要的缺點,該模型傾向于反復(fù)翻譯某些源詞,而錯誤地忽略掉部分詞。針對這種情況,采用在端到端模型的基礎(chǔ)上添加重構(gòu)器的方法。首先利用Word2vec技術(shù)對蒙漢雙語數(shù)據(jù)集進(jìn)行向量化表示,然后預(yù)訓(xùn)練端到端的蒙漢神經(jīng)機(jī)器翻譯模型,后對基于編碼器-重構(gòu)框架的蒙漢神經(jīng)機(jī)器翻譯模型進(jìn)行訓(xùn)練。將基于注意力機(jī)制的蒙漢神經(jīng)機(jī)器翻譯模型作為基線系統(tǒng)。實驗結(jié)果表明,該框架顯著提高了蒙漢機(jī)器翻譯的充分性,比傳統(tǒng)的基于注意力機(jī)制的蒙漢機(jī)器翻譯模型具有更好的翻譯效果。
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