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对硬性实例对过度拟合的影响...
对抗训练是一种鲁棒性模型来防止对抗攻击的流行方法。但是，它表现出比在干净输入的训练要严重得多的。在这项工作中，我们从培训实例的角度（即训练输入目标对）研究了这种现象。基于训练集中实例相对困难的定量度量，我们分析了该模型在不同难度水平的训练实例上的行为。这使我们证明，对抗训练的概括性能衰减是拟合硬对抗实例的结果。我们从理论上验证了线性和一般非线性模型的观察结果，证明了在硬实例上训练的模型的概括性能要比在简单实例上接受培训的模型要差，并且这种概括差距随着对抗性预算的规模而增加。最后，我们调查了在几种情况下减轻对抗性过度插入的解决方案，包括快速的对抗训练和使用其他数据进行预处理的模型。我们的结果表明，使用训练数据可自动提高模型的鲁棒性。
![arXiv:2001.08483v1 [nucl-th] 2020 年 1 月 23 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\15f46e70a68b354e8f8b4fa0a16ec9a23065686c.webp)
arXiv:2001.08483v1 [nucl-th] 2020 年 1 月 23 日
在 T lab . = 10 MeV 时的相移。在拟合中，我们考虑 ˆ C 1 S 0 = C 1 S 0 − C 3 P 1 和 ˆ C 3 S 1 = 3 C 3 S 1 − 3 C 1 P 1 。
正规化参数不确定性，用于改善加强学习的概括
为了在现实世界中部署强化学习（RL）代理，它们必须能够推广到看不见的环境。但是，RL在分布外的概括方面挣扎，通常是由于过度拟合培训环境的细节。尽管可以应用监督学习的正则化技术来避免过度插入，但超级学习和RL之间的差异限制了其应用。为了解决这个问题，我们提出了RL的信噪比调节的参数不确定性网络（SNR PUN）。我们将SNR作为正规化网络的参数定向的新量度，并提供了正式分析，解释了SNR正则为什么对RL效果很好。我们证明了我们提出的方法在几个模拟环境中概括的有效性；在一个物理系统中，显示了使用SNR PUN将RL应用于现实世界应用程序的可能性。
AERO-LIFT 真空管升降机
久经考验的 AERO-LIFT 模块化系统适用于我们所有的产品，也包括真空管升降机产品线。不同的组件（如吸盘和机械固定装置）、选件或外围设备有助于快速重新安装以反映新条件。您正在重组您的车间吗？您是否计划扩大真空管升降机的应用范围？您是否要更换材料？没问题。AERO-LIFT 真空管升降机可以单独重新安装和改装，因此可以再次可靠、快速地处理新任务。尽管模块化系统具有所有独特性，但我们仍然非常重视安全性。例如，我们的每个组件都符合相同的材料和工艺高安全要求，并且我们在改装期间确保相应组件能够最佳地协同工作。
短期 BCI 神经反馈康复训练引起的 EEG 脑连接变化：案例研究
结果：结果显示两组的 ERD 功率衰减估计没有显著差异。但与无反馈组相比，神经反馈组的 ERP 脑网络参数有显著变化和趋势特性。短期 MI 训练后，神经反馈组的 Mu 波段功率衰减增加但不显著（拟合线斜率 = 0.2，t 检验值 p > 0.05），而非反馈组则出现不显著的下降（拟合线斜率 = − 0.4，t 检验值 p > 0.05）。在基于 ERP 的脑网络分析中，神经反馈组的网络参数在所有尺度上均显著衰减（t 检验值：p < 0.01）；而非反馈组的大多数网络参数没有显著变化（t 检验值：p > 0.05）。
多相钢的高级晶体可塑性建模
摘要：这项工作提出了一个高级晶体可塑性模型，用于模拟多相高级高强度钢的机械行为。该模型基于Visco-Plastic自一致（VPSC）模型，并使用有关材料晶体学纹理和谷物形态的信息以及谷物组成型定律。根据Pantleon的工作，此处使用的定律考虑了如何造成和消灭错位，以及它们与晶粒边界和夹杂物（碳化物）等障碍的相互作用。此外，使用不需要任何拟合参数的文献数据得出的现象学表达来实现应变率敏感性。该模型应用于通过应用不同的热处理获得的两个贝氏钢的研究。使用在准静态和高应变速率下的不同方向上拟合所需的参数后，使用模型进行虚拟实验的性能确定可表明性能：使用单轴测试来确定R值和应力水平和双轴测试，用于计算产量表面和形成限制限量策略。
AI - EEI6622 - 乐天盥洗台 36 - V0.02 (A4DF)
家具固定 如果家具在墙上的固定方式不正确，可能会对您的安全造成危险。必须由具有丰富专业知识的人员进行固定，以确保固定装置与墙壁之间的适当性。请根据墙壁类型寻找合适的配件。为了您的安全，必须将家具固定在墙上