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可以设定压力计算沸点，也可设定沸点计算压力，经过实践，结果与试验基本吻合！强烈建议化工人员收藏！

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近年来，深度神经网络在工业和学术界取得了巨大的成功，特别是在视觉识别和神经语言处理方面的应用。深度学习的巨大成功，主要归功于其巨大的可扩展性，既有大规模的数据样本，也有数十亿的模型参数。

ASPEN 例题

化学工程中的许多优化问题涉及整数变量和权衡目标。 解决此类问题的一种方法是使用处理连续和整数变量的算法，例如，BARON 算法（确定性）或 NSGA II（随机性）。此 matlab 代码是 Aspen Plus 蒸馏塔多目标优化的示例，使用NSGA II 算法。 蒸馏塔的模拟在Aspen Plus V8.8 中进行，因为V9 或10 版本中每次交互的模拟时间是V8.8 版本的10 倍。 优化问题陈述： 目标函数 (2) : [min{CAPEX}, min{OPEX}] 优化变量 (3)：[x1=色谱柱级数，x2=回流比，x3：标准化色谱柱进料级] 约束条件：约束条件1 =乙醇的摩尔回收率> 99％； 缺点 2=乙醇摩尔纯度 > 80% NSGA II 设置代数：20 人口：20 注意：请参阅代码“Opt_EthanolColumn.m”以更好地理解 NSGA 算法参数。 运行代

使用Tensorflow实现的知识蒸馏方法

Pytorch实现的各种知识蒸馏方法 Knowledge-Distillation-Zoo Pytorch 实现各种知识蒸馏 (KD) 方法。 本知识库是一个简单的参考资料，主要侧重于基础知识蒸馏/转移方法。 因此没有考虑许多技巧和变化，例如逐步训练、迭代训练、教师集成、KD 方法集成、无数据、自蒸馏、量化等。 希望它对您的项目或研究有用。 我将使用新的 KD 方法定期更新此 repo。 如果我遗漏了一些基本方法，请与我联系。 Lists Name Method Paper Link Code Link Baseline basic model with softmax loss — code Logits通过回归logits模拟学习论文代码ST软目标论文代码AT注意力转移论文代码Fitnet提示薄深度网络论文代码NST神经选择性转移论文代码PKT概率知识转移论文代码 FSP 求解流程过程论文代码 FT 因子转移论文代码 RKD 关系知识蒸馏论文代码 AB 激活边界论文代码 SP 相似性保存论文代码 Sobolev sobolev/jacobian 匹配论文代码 BSS 边