- 奥地利航天局(ASA)/奥地利。- 比利时科学政策办公室(BELSPO)/比利时。- 机器建筑中央研究所(TSNIIMASH)/俄罗斯联合会。- 北京跟踪与电信技术研究所(CLTC/BITTT)/中国/中国卫星卫星发射和跟踪控制将军/中国。- 中国科学院(CAS)/中国。- 中国太空技术学院(CAST)/中国。- 英联邦科学与工业研究组织(CSIRO)/澳大利亚。- 丹麦国家航天中心(DNSC)/丹麦。- deciênciae tecnologia Aerospacial(DCTA)/巴西。- 电子和电信研究所(ETRI)/韩国。- 欧洲剥削气象卫星(Eumetsat)/欧洲的组织。- 欧洲电信卫星组织(Eutelsat)/欧洲。- 地理信息和太空技术发展局(GISTDA)/泰国。- 希腊国家太空委员会(HNSC)/希腊。- 希腊航天局(HSA)/希腊。- 印度太空研究组织(ISRO)/印度。- 太空研究所(IKI)/俄罗斯联合会。- 韩国航空航天研究所(KARI)/韩国。- 通信部(MOC)/以色列。- 穆罕默德垃圾箱拉希德航天中心(MBRSC)/阿拉伯联合酋长国。- 国家信息与通信技术研究所(NICT)/日本。- 国家海洋与大气管理局(NOAA)/美国。- 哈萨克斯坦共和国国家航天局(NSARK)/哈萨克斯坦。- 国家太空组织(NSPO)/中国台北。- 海军太空技术中心(NCST)/美国。- 荷兰太空办公室(NSO)/荷兰。- 粒子与核物理研究所(KFKI)/匈牙利。- 土耳其科学技术研究委员会(Tubitak)/土耳其。- 南非国家航天局(SANSA)/南非共和国。- 太空和高中气氛研究委员会(Suparco)/巴基斯坦。- 瑞典太空公司(SSC)/瑞典。- 瑞士太空办公室(SSO)/瑞士。- 美国地质调查局(USGS)/美国。
– 奥地利航天局 (ASA)/奥地利。 – 比利时联邦科学政策办公室 (BFSPO)/比利时。 – 中央机械制造研究院 (TsNIIMash)/俄罗斯联邦。 – 中国卫星发射和跟踪控制总院、北京跟踪和通信技术研究所 (CLTC/BITTT)/中国。 – 中国科学院 (CAS)/中国。 – 中国空间技术研究院 (CAST)/中国。 – 英联邦科学与工业研究组织 (CSIRO)/澳大利亚。 – 丹麦国家空间中心 (DNSC)/丹麦。 – 航空航天科学和技术部 (DCTA)/巴西。 – 电子和电信研究所 (ETRI)/韩国。 – 欧洲气象卫星应用组织 (EUMETSAT)/欧洲。 – 欧洲通信卫星组织 (EUTELSAT)/欧洲。 – 地理信息和空间技术发展局 (GISTDA)/泰国。 – 希腊国家空间委员会 (HNSC)/希腊。 – 希腊空间局 (HSA)/希腊。 – 印度空间研究组织 (ISRO)/印度。 – 空间研究所 (IKI)/俄罗斯联邦。 – 韩国航空宇宙研究院 (KARI)/韩国。 – 通信部 (MOC)/以色列。 – 穆罕默德·本·拉希德航天中心 (MBRSC)/阿拉伯联合酋长国。 – 国家信息和通信技术研究所 (NICT)/日本。 – 国家海洋和大气管理局 (NOAA)/美国。 – 哈萨克斯坦共和国国家空间局 (NSARK)/哈萨克斯坦。 – 国家空间组织 (NSPO)/中国台北。 – 海军空间技术中心 (NCST)/美国。 – 粒子与核物理研究所 (KFKI)/匈牙利。 – 土耳其科学技术研究理事会 (TUBITAK)/土耳其。 – 南非国家空间局 (SANSA)/南非共和国。 – 空间和高层大气研究委员会 (SUPARCO)/巴基斯坦。 – 瑞典空间公司 (SSC)/瑞典。 – 瑞士空间办公室 (SSO)/瑞士。 – 美国地质调查局 (USGS)/美国。
– 奥地利航天局 (ASA)/奥地利。 – 比利时联邦科学政策办公室 (BFSPO)/比利时。 – 中央机械制造研究院 (TsNIIMash)/俄罗斯联邦。 – 中国卫星发射和跟踪控制总院、北京跟踪和通信技术研究所 (CLTC/BITTT)/中国。 – 中国科学院 (CAS)/中国。 – 中国空间技术研究院 (CAST)/中国。 – 英联邦科学与工业研究组织 (CSIRO)/澳大利亚。 – 丹麦国家空间中心 (DNSC)/丹麦。 – 航空航天科学和技术部 (DCTA)/巴西。 – 电子和电信研究所 (ETRI)/韩国。 – 欧洲气象卫星应用组织 (EUMETSAT)/欧洲。 – 欧洲通信卫星组织 (EUTELSAT)/欧洲。 – 地理信息和空间技术发展局 (GISTDA)/泰国。 – 希腊国家空间委员会 (HNSC)/希腊。 – 印度空间研究组织 (ISRO)/印度。 – 空间研究所 (IKI)/俄罗斯联邦。 – 韩国航空宇宙研究院 (KARI)/韩国。 – 通信部 (MOC)/以色列。 – 穆罕默德·本·拉希德航天中心 (MBRSC)/阿拉伯联合酋长国。 – 国家信息和通信技术研究所 (NICT)/日本。 – 国家海洋和大气管理局 (NOAA)/美国。 – 哈萨克斯坦共和国国家空间局 (NSARK)/哈萨克斯坦。 – 国家空间组织 (NSPO)/中国台北。 – 海军空间技术中心 (NCST)/美国。 – 粒子与核物理研究所 (KFKI)/匈牙利。 – 土耳其科学技术研究委员会 (TUBITAK)/土耳其。 – 南非国家航天局 (SANSA)/南非共和国。 – 空间和高层大气研究委员会 (SUPARCO)/巴基斯坦。 – 瑞典空间公司 (SSC)/瑞典。 – 瑞士空间办公室 (SSO)/瑞士。 – 美国地质调查局 (USGS)/美国。
本文研究了最小描述长度(MDL)与神经网络中Grokking现象之间的关系,提供了有关突然泛化的信息理论观点。Grokking,在扩展培训后突然概括了模型,它挑战了神经网络学习动态的常规理解。我们假设由MDL量化的内部表示形式的组合是此过程的关键因素。为了测试这一点,我们引入了一种基于权重修剪的新型MDL估计技术,并将其应用于不同的数据集,包括模块化算术和置换任务。由于神经网络的复杂,高维质以及缺乏量化内部代表性的明确指标,这种方法是具有挑战性的。我们的实验揭示了MDL还原与改善的概括之间存在很强的相关性,而MDL过渡点通常在或与Grokking事件相吻合。我们观察到Grokking与非怪异场景中不同的MDL演化模式,其特征是快速减少MDL,然后在前者中持续概括。这些发现提供了有关Grokking信息理论基础的见解,并建议在训练过程中进行MDL监测可以预测即将泛化。我们的工作有助于更深入地了解神经网络中的学习动态,并为预测机器学习模型中的概括提供了新的工具。
1.简介 集成是通过加权平均或投票将预测组合在一起的模型集合。集成方法在过去十年中一直是重要研究的焦点,并且已经引入了各种集成方法。众所周知的集成方法包括 bagging [2]、boosting [14]、随机森林[3]、贝叶斯平均 [9] 和 stacking [17]。人们对集成方法的兴趣大部分源于其出色的实证表现。然而,集成有一个经常被忽视的缺点:许多集成很大且速度很慢。这使得集成方法无法用于内存、存储空间或计算能力有限的应用程序(例如便携式设备或传感器网络),以及需要实时预测的应用程序。例如,考虑增强决策树、袋装决策树或随机森林。这些模型通常包含数百或数千个决策树,每个决策树都必须存储并在运行时执行以进行预测。执行一棵树很快,但执行一千棵树则不然。
1. 简介 集成是通过加权平均或投票将预测组合在一起的模型的集合。过去十年,集成方法一直是重要研究的焦点,人们推出了多种集成方法。众所周知的集成方法包括 bagging [2]、boosting [14]、随机森林 [3]、贝叶斯平均 [9] 和 stacking [17]。人们对集成方法的大部分兴趣源于其出色的实证表现。然而,集成有一个经常被忽视的缺点:许多集成很大而且很慢。这使得集成方法不适用于内存、存储空间或计算能力有限的应用(例如便携式设备或传感器网络),也不适用于需要实时预测的应用。例如,考虑 boosted 决策树、bagged 决策树或随机森林。这些模型通常包含数百或数千个决策树,每个决策树都必须存储并在运行时执行以进行预测。执行单个决策树很快,但执行一千个决策树则不然。
- 奥地利航天局(ASA)/奥地利。- 比利时科学政策办公室(BELSPO)/比利时。- 机器建筑中央研究所(TSNIIMASH)/俄罗斯联合会。- 北京跟踪与电信技术研究所(CLTC/BITTT)/中国/中国卫星卫星发射和跟踪控制将军/中国。- 中国科学院(CAS)/中国。- 中国太空技术学院(CAST)/中国。- 英联邦科学与工业研究组织(CSIRO)/澳大利亚。- 丹麦国家航天中心(DNSC)/丹麦。- deciênciae tecnologia Aerospacial(DCTA)/巴西。- 电子和电信研究所(ETRI)/韩国。- 欧洲剥削气象卫星(Eumetsat)/欧洲的组织。- 欧洲电信卫星组织(Eutelsat)/欧洲。- 地理信息和太空技术发展局(GISTDA)/泰国。- 希腊国家太空委员会(HNSC)/希腊。- 希腊航天局(HSA)/希腊。- 印度太空研究组织(ISRO)/印度。- 太空研究所(IKI)/俄罗斯联合会。- 韩国航空航天研究所(KARI)/韩国。- 通信部(MOC)/以色列。- 穆罕默德垃圾箱拉希德航天中心(MBRSC)/阿拉伯联合酋长国。- 国家信息与通信技术研究所(NICT)/日本。- 国家海洋与大气管理局(NOAA)/美国。- 哈萨克斯坦共和国国家航天局(NSARK)/哈萨克斯坦。- 国家太空组织(NSPO)/中国台北。- 海军太空技术中心(NCST)/美国。- 荷兰太空办公室(NSO)/荷兰。- 粒子与核物理研究所(KFKI)/匈牙利。- 土耳其科学技术研究委员会(Tubitak)/土耳其。- 南非国家航天局(SANSA)/南非共和国。- 太空和高中气氛研究委员会(Suparco)/巴基斯坦。- 瑞典太空公司(SSC)/瑞典。- 瑞士太空办公室(SSO)/瑞士。- 美国地质调查局(USGS)/美国。
近年来,氢作为一种干净,可持续的能源,有可能彻底改变能源行业。但是,与氢作为能源的挑战之一是其存储和运输。氢是一种高度可压缩的气体,使其很难以自然状态存储和运输。该研究提出了用于氢气储存和运输的不同种类的氢气罐。描述了压缩氢的方法,重点是它们的优势和缺点。该研究结束了结论,以比较施加氢的不同方法并讨论影响特定应用方法选择的因素。强调了该领域持续研发的重要性,因为氢的有效压缩对于广泛采用氢作为一种清洁可再生能源至关重要。生命周期成本分析可以通过估计拥有和操作压缩机在整个寿命的总成本来评估使用不同氢压缩机技术的经济可行性。
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