前馈式耳机一般来说是比较容易开发的，因为设计工程师通常不用处理稳定性方面的问题。然而，这种拓扑的一个主要缺点就是风噪声(Wind noise)，因为它的降噪麦克风是直接暴露在环境中的。克服此缺点的方法之一就是采用反馈式主动降噪技术。此篇文章将说明采用ams的AS3435设计反馈式主动降噪耳机所需的步骤。　　设备综述　　同设计前馈式耳机一样，反馈式耳机也需要特定的设备，其中最重要的就是能够测量频率响应和相位响应的音频测量系统。　　适合用来进行这些测量的音频设备包括Audio Precision、Bruel Soundcheck等。搭配不同类型人工耳的人耳仿真器可用来模拟人耳的声学响应。推荐采用H

《大话存储2:存储系统架构与底层原理极限剖析》适合初入存储行业的研发人员、技术工程师、售前工程师和销售人员阅读，同时适合资深存储行业人士用以互相切磋交流提高。另外，网络工程师、网管、服务器软硬件开发与销售人员、Web开发者、数据库开发者以及相关专业师生等也非常适合阅读《大话存储2:存储系统架构与底层原理极限剖析》。

GB 8170-2008 数值修约规则与极限数值的表示和判定

为了解决人工神经网络训练时间长的缺点，新加坡南洋理工大学教授黄广斌提出了一种全新的单隐藏层前馈神经网络－极限学习机（extreme learning machine ,ELM），该神经网络能够以极快的学习速度达到较好的泛化性能，从而解决了传统神经网络学习速度缓慢的限制，拓宽了极限学习机的应用范围，尤其是在大数据的应用场合。

【预测模型】基于狮群算法优化核极限学习机Kelm实现数据分类matlab源码.zip

【预测模型】基于粒子群算法PSO优化极限学习机ELM实现数据预测matlab源码.zip

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为了获得5A90铝锂合金板材在加热状态下的成形极限图,采用自行开发研制的热环境通用板材成形性能实验机以及网格应变自动测量分析系统,进行5A90铝锂合金板材在10mm/min的变形速度和25～300℃变形温度范围内的成形极限图实验,研究了变形温度对成形极限曲线的影响规律。结果表明,5A90铝锂合金的成形极限曲线对温度表现出显著的敏感性,其位置的高低并随温度的升高而显著上升。同时,在实验数据的基础上建立了5A90铝锂合金在不同变形温度下的成形极限计算模型,为成形极限曲线的计算和预测提供了重要的依据。

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极限学习机ELM是一类Single-hidden Layer Feedforward Neural Network（SLFNs）算法，由Huang等基于 Moore-Penrose 广义逆的理论提出，主要针对SLFNs中存在的学习速率慢，迭代时间长，学习参数如学习步长、学习率需要人为提前设置等问题。与传统的神经网络学习算法相比，ELM只需要设置合适的隐层节点数，随机生成隐层所需所有参数，利用最小二乘法确定输出层权值。整个学习过程只需一步而无需多次更新隐层参数。正是因为ELM算法的快速学习能力以及较强的非线性逼近能力等特点，使得ELM在实际应用中受到了研究者们的青睐。 本代码给出了实现正则化极限学习机（RELM）、在线学习的极限学习机（OS-ELM）、带遗忘机制的在线学习极限学习机（FOS-ELM）使用python进行了实现，并基于一个简单的数据集对三种算法进行了比较，并比较了不同隐藏层节点对性能的影响。