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深度学习与人工智能
不受位置变化的影响。生物控制论，36（4），193-202。 https://doi.org/10.1007/BF 00344251 Goodfellow, I.、Bengio, Y. 和 Courville, A. (2016)。深度学习。麻省理工学院出版社。 （Schmidt、I. Schiffman、Y. Schaefer、A. 化学工程师和仪器仪表（2018）Graves、A.、Wayne、G. 和 Danihelka、I.（2014）。神经图灵机。 arXiv。 Ha, D. 和 Schmidhuber, J. (2018)。世界模特。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/1803.10122 Han, K., Wang, Y., Chen, H., Chen, X., Guo, J., Liu, Z., Tang, Y., Xiao, A., Xu, C., Xu, Y., Yang, Z., Zhang, Y., & Tao, D. (2020 年)。关于视觉变压器的调查。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2012.12556 Higgins, I., Amos, D., Pfau, D., Racaniere, S., Matthey, L., Rezende, D., 和 Lerchner, A. (2018)。迈向解开表征的定义。 arXiv。 https://archiv. org/abs/1812.02230 美国国立卫生研究院（AI）（2020 年）。 2020 年人工智能市场：5 年历史的人工智能创新和 5 年历史的临床试验 LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015 年)。深度学习。自然，521，436-444。 http://dx.doi.org/10.1038/nature 14539 Mansimov, E., Parisotto, E., Ba, JL 和 Salakhutdinov, R. (2015)。利用注意力机制根据标题生成图像。 arXiv。 https://archiv.org/abs/1511.02793 纽约（2015 年）。 我的一位朋友是角川家族的成员（2016年）（2016年）。 http://dx.doi.org/10.1037/0033-295X.101.1.13 McCulloch, WS 和 Pitts, W. (1943)。神经活动中蕴含的观念的逻辑演算。数学生物物理公报，5（4），115-133。 https://doi.org/10.1007/BF02478259 Nakkiran, P.、Kaplun, G.、Bansal, Y.、Yang, T.、Barak, B. 和 Sutskever, I. (2019)。深度双重下降：更大的模型和更多的数据会带来危害。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1912.02292 Perez, J.、Marinkovic, J. 和 Barcelo, P.（2019 年 5 月 6-9 日）。论现代神经网络架构的图灵完备性。 ICLR 2019：第七届学习表征国际会议。路易斯安那州新奥尔良。美国。 Radford , A.、Kim , JW、Hallacy , C.、Ramesh , A.、Goh , G.、Agarwal , S.、Sastry , G.、Askell , A.、Mishkin , P.、Clark , J.、Krueger , G. 和 Sutskever , I. (2021)。从自然语言监督中学习可转移的视觉模型。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2103.00020 Ramachandran, P., Zoph, B., 和 Le, QV (2017)。寻找激活函数。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1710.05941 Razavi, A., van the Word, A. 和 Vinyals, O. (2019)。使用 VQ-VAE-2 生成各种高保真图像arXiv。 https://arxiv.org/abs/1906.00446 Reed, S.、Akata, Z.、Yan, X.、Logeswaran, L.、Schiele, B. 和。
PEDOT:PSS在压阻式柔性压力传感器中的应用研究进展
压力传感器在可穿戴电子设备和电子皮肤中充当核心组件时，已经获得了更广泛的市场。为了实现高性能柔性压力传感器，研究人员对传感器材料，结构和设备设计进行了创新研究。聚（3,4-乙二醇二噻吩）：聚苯乙烯磺酸盐（PEDOT：PSS）是一种广泛使用的导电聚合物，由于其异常电导率，易于处理，易于处理和生物相容性，因此引起了相当大的关注。作为一种多功能且灵活的功能，PEDOT：PSS可以将其发展为各种形式，对新兴的传感应用具有重要意义。本文概述了使用PEDOT：PSS的最新进步：用于灵活的压电传感器的PSS，同时还讨论了其在此类传感器中的应用以及用于提高其性能的方法和机制。
HO-PAC板压实机的压实指南HO-PAC板压实机的压实指南
压实指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1。土壤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8种土壤类型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8识别土壤类型。。。。。。。。。。。。。。。9 2。压实。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10补充的需求。。。。。。。。。。。。10实现压实。。。。。。。。。。。。。。11土壤/底物类型和压实。。。。12个水分含量和压实。。。。。14测量压实。。。。。。。。。。。。。15 3。压实设备。。。。。。。。。。。。。17个Rammers，盘子，滚筒。。。。。。。。。。。。17手工引导，机器/繁荣的，自行的。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17确定动态压实力18压实方法和土壤/底物类型。。。。。。。。。。。。。。。。19 4。HO-PAC板压实机。。。。。。。。。。。20种机器安装的压缩机类型。20压实设备的工作原理。。。。21范围可用的压实设备。。。。。。。。。。。。。21 5。压实技术。。。。。。。。。。。。。22安装压实设备。。。。。22准备一个面积以进行压实。。。。。22操作机器安装的压缩机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 6。压实器性能数据。。。。。。。。26数据收集程序。。。。。。。。。。。26压缩机性能数据。。。。。。。。27 7。其他带有压实设备的操作。。。。。。。。。。。。。30桩驾驶。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30理论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。其他31个其他应用程序。。。。。。。。。。。。。。。。。31 8。参考和进一步阅读。。。。。。。32
根据内压设计分析压力容器...
摘要。本研究的主要目的是利用有限元方法根据内部设计压力和温度设计和分析压力容器的重要部件。压力容器是一种封闭的容器，用于容纳与环境压力有很大差异的气体或液体。它们已广泛应用于各种应用，例如化学工业、热电厂和核电厂、食品工业和航空工业。因此，压力容器的设计必须非常谨慎，以避免主要由应力引起的故障。需要应力分析的要求来避免压力容器的故障和致命事故。在本研究中，压力容器的重要部件，例如盲法兰、壳体法兰、一些吊环螺栓、排水管、排水管法兰和压力容器的一些连接区域，均根据 ASME 规范使用可靠的材料进行了专门设计。使用基于有限元法 (FEM) 的 Midas NFX 程序对指定点进行有限元建模、等效应力评估和应力分类线 (SCL)。根据 ASME 锅炉和压力容器规范对涉及内部压力和热负荷的设计条件的应力分析进行了评估。结论是，正常运行条件的分析结果满足允许限值。因此，压力容器的当前设计在设计载荷条件下具有足够的强度。
使用深
Skögen等人9对95例患者进行了分析，使其与高级神经胶质瘤不同。这项研究报告了曲线下的重点操作特征区域。在另一项分类II级 - IV的研究中，Tian等人10使用支持载体机（SVM）模型进行了153例患者进行了TEXTURE分析，报告的准确性为98％。这项研究还表明，对比增强的T1加权（TICE）方法可为等级预测提供最佳序列。Xie等人11能够使用熵和无模型和动态对比增强的MR成像的熵以及III和III级胶质瘤分化III和IV级和III级。这些先前的MR成像 - 基于胶质瘤分级研究使用了直接提取的硬编码特征。我们假设这种方法限制了在多对抗MR图像中嵌入丰富信息的使用。这项工作的前提是，在图像对比度/强度的简单变化之外，丰富的成像信息如下； 1）深层嵌入在抗比例和后对比后增强的MR成像中，2）使用深度学习技术从标记的培训数据中学到了有价值的胶质瘤分级和3）。近年来，卷积神经网络（CNN）在众多视觉对象识别和图像分类研究中表现出了出色的表现。12他们还加速了医学图像分析的发展，其中13个包括肿瘤诊断的应用。14带有CNN，可以以逐层的方式从低到高水平学习特征的层次结构。15
使用深...
我们将数据集分为培训和验证集。通过在k = 4个试验中采用平均验证误差来估计验证误差。我们使用了一个简单但流行的解决方案，称为k -fold cross -validaton（图2），包括将可用的训练数据分为两个分区（训练和验证），实例化k相同的模型，每倍k∈{1，2，。。。，k}，并在培训分区上进行培训，同时评估验证分区。所使用模型的验证分数是k验证分数的平均值。此过程允许调整网络超参数，以便减轻过度拟合[15]。通常，将大约80％的数据用于培训集，为验证集使用20％。请注意，验证分数可能在验证拆分方面有很大的差异。因此，k倍跨瓦利达顿可帮助我们在评估模型的泛化能力时提高可靠性。
