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一种三电平NPC逆变器四桥臂故障容错拓扑
针对逆变器的器件故障较难准确定位的问题,提出一种三电平NPC逆变器四桥臂故障容错拓扑。利用该拓扑改变时使用的开关器件可对逆变器器件短路或开路故障进行准确定位,从而为逆变器的容错控制提供依据。该拓扑可实现半桥臂替换,最多可对逆变器3个桥臂同时进行容错控制。
2022-02-17 08:44:51
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三电平逆变器
容错控制
半桥臂替换
四桥臂
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基于半全局和全局算法的立体匹配研究.doc
传统的基于像素点的匹配算法常常是算出初始匹配代价后直接采用贪心策略求取视差,虽然速度较快,但往往是局部最优的,以至精确度很低。针对这一问题,目前策略主要有:(1)半全局优化算法:扫描线算法和动态规划算法;(2)全局优化算法:置信度算法和图割算法。本文旨在通过详细讨论这四种算法原理本质,算法步骤与算法运行,从而深刻分析各自的优点与缺点
2022-02-16 11:50:30
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立体匹配
双目
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半监督学习pdf讲义超详细
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半监督学习
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《父亲的半瓶酒贾平凹》阅读答案.doc
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2022-02-14 14:05:19
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电力电子技术仿真模型
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matlab
开发语言
期权matlab代码-SemiSupervisedDLForFCNs:论文“用于全卷积网络的半监督深度学习”的官方源代码,已在MATLAB中原
预算matlab代码 全卷积网络的半监督深度学习MICCAI 2017论文的正式实施 克里斯托夫·鲍尔( Christoph Baur ,慕尼黑TU),沙迪·阿尔巴古尼( Shadi Albarqouni) (慕尼黑TU),纳西尔·纳瓦布( Nassir Navab )慕尼黑(TU)和巴尔的摩JHU C. Baur和S. Albarqouni对这项工作做出了同等贡献 抽象的: 深度学习通常需要大量带标签的训练数据,但是注释数据既昂贵又乏味。 半监督学习的框架提供了使用标记数据和任意数量的未标记数据进行训练的方法。 最近,针对标准CNN架构对半监督式深度学习进行了深入研究。 但是,全卷积网络(FCN)为许多图像分割任务设定了最新技术。 据我们所知,目前尚无针对此类FCN的半监督学习方法。 在随机特征嵌入的帮助下,我们提出了用于半监督学习的辅助流形嵌入到FCN的概念。 在有关MS病变分割的艰巨任务的实验中,我们利用提议的框架进行域适应,并报告了相对于基线模型的实质性改进。 C. Baur和S. Albarqouni对这项工作做出了同样的贡献。 资源 要求 MATLAB 2017a(最后测试
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系统开源
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