课程:AIST4010课程ID:013173 AFF日期:2024-07-01 CRSE状态:主动批准。状态:批准的[课程Rev]应用深度学习的基础应用深度学习基础本课程涵盖了如何使用深度学习技术来解决现实生活中的计算问题,处理各种数据。我们通过深入学习引入解决问题的范式来开始课程:数据准备,建立模型,训练模型,模型评估和超参数搜索。然后,我们填写范式中的详细信息。关于深度学习模型,我们将从最简单的线性回归模型转向相对复杂的模型。要处理各种数据类型,即结构化数据,图像,文本,序列,信号和图形,在我们的日常生活中,我们将介绍CNN/Resnet,RNN/LSTM,注意力和GNN模型。除了上述范式外,我们还将涵盖处理过度拟合的常用技术。在本课程结束时,我们将简要浏览生成模型VAE和GAN。咨询:预计学生将具有有关Python编程的背景知识。
卓越的能见度。今年,所有球员的球衣都将再次饰有法国蓝旗。这是第一次,这次聚集将成为一次盛事。为了纪念法国登陆和解放 80 周年,法国蓝花协会设计了一种特殊的花朵。每片花瓣都代表盟军(英国、美国、加拿大),三色花瓣上刻有洛林十字勋章。这种花是由法国中部阿列省的一家工作援助机构与服务中心 (ESAT) 制作的,该中心致力于帮助残疾人重新融入社会,从而为打击排斥和歧视做出贡献。
飞马2024证实了空天部队在全球范围内闪电般快速的投射能力的提升。继 2018 年在南亚首次实施 Heifara/Wakea 任务以及 2021 年在法属波利尼西亚实施 Heifara/Wakea 任务之后,印度太平洋地区的 Pégase 2022 和 2023 任务训练了飞行员如何快速、远距离地部署高强度空中设备。
超过130年,照顾消费者和我们的人民是驱动我们的原因。每天,我们的全球品牌偶像,例如Nivea,Eucerin和Hansaplast,使200多个国家的5亿消费者在其皮肤上感觉良好。加入这个关怀世界,并在一个环境中开始您的职业生涯,该环境为您提供了以您的创业精神来推动我们的国际业务的自由。从第一天开始就可以塑造您的专业未来,并与聪明,勇敢的团队一起探索我们的协作文化,这些团队都共享一个令人兴奋的目标:开发下一代的皮肤护理产品。
摘要:货运业预计将保持甚至增强其在主要现代经济体中的基础性作用,因此,采取行动限制日益增长的环境压力迫在眉睫。使用电力是实现运输脱碳的主要选择;在重型车辆领域,它可以以不同的方式实现:除了全电池动力系统外,电力还可用于供电给接触网道路,或可以化学方式储存在液体或气体燃料(电子燃料)中。虽然目前的欧盟立法采用了从油箱到车轮的尾气排放方法,可实现所有直接使用电力的零排放,但从油井到车轮 (WTW) 方法可以考虑使用可持续燃料(如电子燃料)的潜在好处。在本文中,我们对使用电力为重型车辆供电的选项进行了基于 WTW 的比较和建模:电子燃料、电子液化天然气、电子柴油和液态氢。结果表明,直接使用电力可以节省大量温室气体 (GHG),而使用低碳强度电力生产电子燃料也可以节省大量温室气体。虽然大多数研究只关注绝对的温室气体减排潜力,但考虑新基础设施的必要性以及某些方案的技术成熟度对于比较不同的技术至关重要。本文对此类技术和非技术障碍进行了评估,以比较重型行业的替代途径。在可用的选项中,使用直接使用、能量密集型液体燃料的灵活性代表了脱碳的明显且巨大的直接优势。此外,本文采用的新方法使我们能够量化使用电子燃料作为化学储存的潜在好处,这种化学储存能够从可变可再生能源的生产峰值中积累电能,否则这些电能会因电网限制而被浪费。
