谱元法属广义有限元法，可用于地震波场模拟与震源反演，但几乎不能在单台普通电脑上用于大尺度地震波场模拟。Microwulf是一种低成本、高效率的主从式便携型计算集群系统，能有效地利用个人电脑组建并行计算环境。基于三维弹性波动方程研究了谱元法基本算法，并利用谱元法和自搭建Microwulf系统对2008年汶川5．12地震波场进行模拟。模拟结果表明：(1)搭建的Microwulf系统能成功进行大尺度地震波场的谱元法数值模拟；(2)计算区域地形能引起地震波场畸变；(3)震中附近区域峰值地震动分布模式大体与发震断裂

详细介绍了数值模拟方法、如有限差分、有限元、谱方法、谱元法。书中附带代码下载地址和视频课程地址

带有元数据的文本的最小监督分类 该项目提供了一个对文本与元数据进行分类的弱监督框架。 安装 为了进行培训，强烈建议您使用GPU。 凯拉斯 该代码基于Keras库。 您可以找到安装说明。 相依性 该代码是用Python 3.6编写的。 依赖关系总结在文件requirements.txt 。 您可以像这样安装它们： pip3 install -r requirements.txt 快速开始 要在我们的论文中再现结果，您需要首先下载。 我们的论文中使用了五个数据集。 不幸的是，由于我们对数据提供者的承诺，因此无法发布GitHub-Sec数据集。 其他四个数据集可用。 解压缩下载的文件后，您可以分别看到对应于这四个数据集的四个文件夹。 数据集 文件夹名称 ＃文件 ＃班 类名（该类中的#Repository） bio/ 876 10 序列分析（210），基因组分析（176），基因表达（6

元转移学习，少量学习 该存储库包含针对论文的TensorFlow和PyTorch实现，作者孙倩*，*，（ ）和（ （* =相等贡献）。 如果您对此存储库或相关文章有任何疑问，请随时或。 检查快照分类排行榜。 概括 介绍 入门 数据集 表现 引文 致谢 介绍 已经提出将元学习作为解决具有挑战性的一次性学习设置的框架。 关键思想是利用大量类似的少量任务，以学习如何使基础学习者适应新的任务，对于该新任务，只有少量标记的样本可用。 由于深度神经网络（DNN）仅仅使用少数几个样本就趋于过拟合，因此元学习通常使用浅层神经网络（SNN），因此限制了其有效性。 在本文中，我们提出了一种称为元转移学习（MTL）的新颖的少拍学习方法，该方法可以学习将深度神经网络适应于少拍学习任务。 具体来说，meta是指训练多个任务，并且通过学习每个任务的DNN权重的缩放和移位功能来实现传递。 我们在两个具有挑

7.4 基于Mindlin板理论的四边形单元 前面所述的矩形单元和三角形单元都是基于 Kirchhoff薄板理论的，它忽略了剪切变形 的影响。由于 Kirchhoff 板理论要求挠度的导数连续，给构造协调单元带来了不少麻烦。为 此，采用考虑剪切变形的 Mindlin 板理论来克服[9,11]。这种方法比较简单，精度较好，并且 能利用等参变换，得到任意四边形甚至曲边四边形单元，因而实用价值较高。 7.4.1 位移模式 设有 4～8 结点四边形板单元，如图 7-6 所示。根据 Mindlin 板理论的假设，板内任意 一点的位移由三个广义位移w， xψ 和 yψ 完全确定。为了与有限元的结点位移相对应，采 用的位移列阵为 x y y x w w θ ψ θ ψ         = =       −   u (7.76) ξ η x y z wi (fzi) θyi (Mθyi) θxi (Mθxi) i ξ η 图 7-6 四边形板单元

自己做的一些例子，以部署包形式上传，帮助新手快速实现eos中 单表，链表增删改查功能

Unity包Ready Player Me_v1.13.1 最新资源包

abaqus非线性有限元分析与实例PDF版

结构分析，动态稳定性

将压电陶瓷埋入混凝土构成压电埋入式混凝土机敏模块,利用压电陶瓷的逆压电效应实现对混凝土结构的实时健康检测。为保证接收信号质量,采用具有压电陶瓷谐振频率的周期脉冲作为激励。而不同厚度的压电陶瓷具有不同的谐振频率,对于不同厚度的压电陶瓷,激励频率的选择对接收端的超声波信号有较大影响。通过Ansys软件仿真研究压电陶瓷谐振频率随厚度的变化规律,模拟混凝土中压电陶瓷振动辐射的超声波,分析压电陶瓷厚度对辐射超声波的影响。研究表明:压电陶瓷的振幅随厚度的增加逐渐减小;压电陶瓷的厚度小于1mm时,最大振幅对应的谐振频率