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編者注:S參數用于表征無源鏈路的行為模型。在S參數獲取阻抗, 插入損耗、回波損耗、阻抗、串擾、模式轉換等指標。本文闡述了什么是S參數、S參數轉換TDR/...
我們可以用這些公式對任何線性系統建立精確的模型,對于非線性系統來說,我們使用擴展卡爾曼濾波,區別在于EKF多了一個把預測和測量部分進行線性化的過程。
深度神經網絡模型CNN(Convolutional Neural Network)是一種廣泛應用于圖像識別、視頻分析和自然語言處理等領域的深度學習模型。...
如何利用Google Colab的云TPU加速Keras模型訓練
云TPU包含8個TPU核,每個核都作為獨立的處理單元運作。如果沒有用上全部8個核心,那就沒有充分利用TPU。為了充分加速訓練,相比在單GPU上訓練的同樣...
有監督學習通常是利用帶有專家標注的標簽的訓練數據,學習一個從輸入變量X到輸入變量Y的函數映射。Y = f (X),訓練數據通常是(n×x,y)的形式,其...
隨著人工智能的不斷發展和應用,機器學習模型的大小越來越成為一個重要的問題。在機器學習中,我們通常將模型分為兩類:大模型和小模型。本文將介紹AI大模型...
如何在OpenSees中建立墩柱纖維模型并進行PushOver分析
導讀:纖維模型在用于結構彈塑性分析時,能以較低的計算成本獲得較高的求解精度,且各纖維可以采用材料單軸本構關系,從而避免了確定多維本構關系的困難。墩柱擬靜...
卡爾曼濾波是一種估計和預測系統狀態的方法,通過將測量數據和系統模型結合,實現對系統狀態的最優估計。它在控制、通信、導航等領域具有廣泛應用。 卡爾曼濾波的...
采用保護層頻率量化方法(簡稱HALOPA方法)對頻率進行量化
以上公式:fI為初始事件I的發生頻率,次/年;Penable為使能條件(Enabling conditions)的概率值;PFDIj第j個獨立保護層的在...
AI大模型是指參數數量巨大的人工智能模型。它們通常用于處理大量數據,并使用深度學習等復雜算法來學習和識別數據中的模式和趨勢。本文將詳細介紹AI大模型...
我們可以輕易地分辨二者,因為我們理解了“novel”前后詞語的意思。但是,機器無法理解這些概念,所以也不能理解詞語所處的語境。這就需要用到隱藏語義分析(...
以XGB做原生特征篩選,在原生特征中丟棄后不影響分數甚至漲分的特征有:Time,RentRoom(漲幅明顯),RoomDir,Livingroom,Re...
改進版BERT——SpanBERT,通過表示和預測分詞提升預訓練效果!
在本文中,作者提出了一個新的分詞級別的預訓練方法 SpanBERT ,其在現有任務中的表現優于 BERT ,并在問答、指代消解等分詞選擇任務中取得了較大...
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