全球结构地震损害预测
使用深度学习技术来检测地震后带有铰链/接头的结构中的损坏。 用于训练数据的网络包括：“一维卷积神经网络”，“ LSTM网络”，“使用频谱图的二维卷积神经网络”。 使用连接到铰链/接头的加速度计记录X和Y轴的数据，并使用SAP2000生成地震情况。
可以在以下位置找到用于训练的数据：（请参考数据集的.zip文件。文件夹中的笔记本未更新）
检查数据后，文件“ Data and Discrepancies.txt”描述了数据中每种情况下发现的差异。
请参阅文件“地震损坏检测2数据预处理.ipynb”以处理数据。
请参阅文件“地震破坏预测2-准备I＆O.ipynb”，以准备要馈入网络的数据并生成两个X＆Y轴的频谱图。
有关训练1D CNN和LSTM的信息，请参阅文件“ Earthquake Network Training 3.ipynb”。 随附的笔记本可能还包
2021-06-10 13:38:01
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A new method for increasing laser induced damage threshold (LIDT) of dielectric antireflection (AR) coating is proposed. Compared with AR film stack of H2.5L (H:HfO2, L:SiO2 on BK7 substrate, SiO2 interfacial layer with four quarter wavelength optical thickness (QWOT) is deposited on the substrate b
2021-02-10 16:05:29
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