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对会计领域违法失信相关责任主体实施联合惩戒的合作备忘录(DOC32页).docx

目前在舰艇声隐身技术领域中， 螺旋桨噪声和流噪声机理研究所需要的实验手段存在明显不足， 为 弥补这一不足， 利用空气中消声比水中容易的优势， 借鉴气动声学的研究方法和实验手段， 从原理分析、 数值仿真 和实验验证等方面， 探讨了舰艇声隐身技术研究用消声风洞的一些重要设计问题， 包括风洞气流通道的布局形式以 抑制驱动系统的传递噪声、 实验测试段的非对称布置以获得远场声学测点、 低频噪声控制的实现等。 舰艇声隐身技 术研究用消声风洞的设计方案得到了实验结果的验证， 消声风洞成为舰艇螺旋桨噪声和流噪声机理研究的一种新的 实验设施

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PMBOK涉及的知识点非常多，在学习过程中，有很多知识点容易混淆，我们可以采用思维导图的方式来整理笔记

很棒的持续学习/很棒的终身学习 持续学习的目的是让机器复制类似于人类的学习，使他们能够依次学习新的任务和观察结果，同时仍然能够保留从过去的经验中获得的知识。 以下是终身/连续/顺序/增量式机器学习领域的论文，博客，数据集和软件的列表。 内容 文件 理论与调查 基于梯度的神经网络中灾难性遗忘的实证研究。 （2013） 谈论神经网络中的遗忘问题和使用辍学的优势 连接主义网络中的灾难性干扰：顺序学习问题。 （1989） 最早的一篇介绍学习模块中遗忘概念的论文 神经网络的持续终身学习：回顾（2018年） 详尽的调查论文，介绍了持续学习或终生学习的不同方法 使记忆持久：突触标记和捕获假设。 （2011） 突触学习的神经科学观点 自组织神经模式识别机器的大规模并行体系结构（1989年） 讨论稳定性（保留过去知识的能力）和可塑性（快速学习新事物的能力）之间的权衡 终身机器学习（2016）

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五个输入卡的讲解，安装可看我博客对应的百度云链接。

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星际争霸AI 希望路过的同学，顺手给JStarCraft框架点个Star，算是对作者的一种鼓励吧！ JStarCraft AI是一个机器学习的轻量级框架。遵循Apache 2.0协议。 在学术界，大规模研究人员使用的编程语言是Python。 在工业界，大规模开发人员使用的编程语言是Java。 JStarCraft AI是一个基于Java语言的机器学习工具包，由一系列的数据结构，算法和模型组成。 目标是作为在学术界与工业界的机器机器研究研发的相关人员之间的主轴。 作者 洪钊桦 电子邮件 ， JStarCraft AI架构 JStarCraft AI框架各个模块之间的关系： JStarCraft AI特性 属性与特征 连续 离散 模块与实例 选择，排序与切割 2.环境（environment） 串行计算 并行计算 CPU计算 GPU计算 3.数学（数学） 算法（算法） 微积分（微积分） 相关性（correlation） 距离（distance） 相似度 分解（分解） 核技巧（内核） 概率 标量 方法 矩阵 张量 单元 表单 4.调制标准（调制解调器） 线性模型（linear） 近邻