摘要 - 由人脑的工作方式吸引,急剧的高维计算(HDC)正在受到越来越多的关注。HDC是一种基于大脑的工作机理的新兴计算方案,该方案具有深层和抽象的神经活动模式而不是实际数字。与传统的ML算法(例如DNN)相比,HDC以内存为中心,授予其优势,例如相对较小的模型大小,较小的计算成本和一声学习,使其成为低成本计算平台中的有前途的候选人。但是,尚未系统地研究HDC模型的鲁棒性。在本文中,我们通过开发基于黑盒差异测试的框架来系统地揭示HDC模型的意外或不正确行为。我们利用具有与交叉引用甲环类似功能的多个HDC模型,以避免手动检查或标记原始输入。我们还提出了HDXplore中不同的扰动机制。HDXplore自动发现了HDC模型的数千种不正确的角案例行为。我们提出了两种重新训练机制,并使用HDXplore生成的角病例来重新培训HDC模型,我们可以将模型准确性提高高达9%。
Lycoming/Continental 4 缸化油器发动机 ............................................................................................................. 7-21 Lycoming/Continental 4 缸燃油喷射发动机 ............................................................................................................. 7-23 Lycoming/Continental 6 缸化油器发动机 ............................................................................................................. 7-25 Lycoming/Continental 6 缸燃油喷射发动机 ............................................................................................................. 7-27 Jabiru 2200 ............................................................................................................................................. 7-29 Jabiru 3300 ............................................................................................................................................. 7-31 Rotax 912 ULS 化油器发动机 ............................................................................................................................. 7-33 Rotax 912 iS(电子控制单元) ............................................................................................................................. 7-35 使用双 SV-EMS-220/221 和两个 SkyView Classic 显示器支持双引擎................................... 7-42 发动机传感器和变换器安装................................................................................................
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