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DeepGoplus推断的数值稳定性
卷积神经网络（CNN）目前是可用的最广泛使用的深神经网络（DNN）架构之一，并实现了许多问题的最新性能。最初应用于计算机视觉任务，CNN可与具有空间关系的任何数据（图像之外）很好地运行，并且已应用于不同的领域。然而，最近的作品强调了DNN中的数值稳定性挑战，这也与它们对噪声注入的已知敏感性有关。这些挑战可能会危害其性能和可靠性。本文研究了预测蛋白质功能的CNN DeepGoplus。deepgoplus已经达到了最先进的性能，并可以成功利用并注释蛋白质组学中出现的蛋白质序列。我们通过量化基础流量数据扰动而产生的数值不确定性来确定模型推理阶段的数值稳定性。此外，我们探索了使用降低精确的浮点数格式进行DeepGoplus推断的机会，以减少记忆消耗和延迟。这是通过使用Monte Carlo Arithmetic仪器执行的来实现的，该技术可以在实验上量化点功能操作误差和VPREC，该工具以可自定义的流量流动点上的精度格式模仿结果。焦点放在推理阶段，因为它是DeepGoplus模型的主要交付，广泛适用于不同环境。总的来说，我们的结果表明，尽管DeepGoplus CNN在数值上非常稳定，但只能通过较低精确的流动点格式选择性地实现。我们得出的结论是，从预先训练的DeepGoplus模型中获得的预测在数值上非常可靠，并且有足够的现有旋转点格式有效。
研究氧化铝和二氧化硅的添加...
本文评估了将氧化铝和二氧化硅纳米颗粒添加到釉料配方中的效果，以通过降低表面孔隙率来提高抛光的玻璃巴西瓷砖，以提高污渍耐药性。在研究的第一阶段中，制备了十种制剂 - 一种标准和九个测试配方，它们经过了抛弃后选择过程，主要标准是评估表面染色耐药性的改善。在具有光学显微镜的表面孔隙率分析中，观察到添加二氧化硅纳米颗粒会降低釉料的表面孔隙率，从而改善了最终产物的污渍耐药性。添加氧化铝纳米颗粒的结果显示孔隙率增加，使最终产物的抗污渍耐药性恶化。选择了最低表面孔隙率的三种配方以及标准的配方进行补充测试，涉及：X射线衍射测定法，差异扫描量热法，热力计测定法，扩张分析和扫描电子显微镜。通过热膨胀和半球温度测试，可以通过使用Vogel-Fulcher-Tammann公式来获得理论粘度的测量，并在添加硅纳米颗粒时在材料中较低温度下在较低温度下在较低的温度下证明膨胀软化，Littlettric软化和流动点。随后选择了与釉料孔隙率和其他物理化学特征（具有5％硅胶纳米颗粒的配方）的降低有关的表述，主要是与实验室所获得的结果进行了选择，即确认在实验室中获得的结果。