四年级语文上册 第四课火烧云预学案 人教新课标版 学案.doc

计算螺栓的预紧力和锁紧力矩，适合工程机械的初学者或作为工艺指导性文件。

PyTorch图像模型，脚本，预训练权重-（SE）ResNet / ResNeXT，DPN，EfficientNet，MixNet，MobileNet-V3 / V2 / V1，MNASNet，单路径NAS，FBNet等更多PyTorch图像模型等2020年11月11日，变更组合：DenseNet模型已更新，其中包括从Torchvision中提高了内存效率（修复了错误），模糊池和深茎添加，增加了VoVNet V1和V2模型，将39 V2变体（ese_vovnet_39b）训练为79.3 top-1激活工厂以及新的激活：选择在模型创建时执行操作，以便在使用与添加了脚本或跟踪（ONNX导出）hard_mish（实验性）兼容的激活时更加灵活

Tensorflow VGG16和VGG19 参考 这是基于和的VGG 16和VGG 19的Tensorflow实现。 原始的Caffe实现可在和找到。 我们已修改的实现以使用numpy加载而不是默认的tensorflow模型加载，以加快初始化速度并减少总体内存使用量。 这种实现方式可以进一步修改网络，例如删除FC层或增加批处理大小。 要使用VGG网络，必须下载或的npy文件。 ##用法使用它来构建VGG对象 vgg = vgg19.Vgg19() vgg.build(images) 或者 vgg = vgg16.Vgg16() vgg.build(images) images是形状为[None, 224, 224, 3]的张量。 技巧：张量可以是一个占位符，一个变量甚至是一个常数。 然后可以使用vgg对象访问所有VGG层（张量）。 例如， vgg.conv1_1 ， v

计算机视觉二维刀形检测及刀具预调仪系统的研究.pdf

多种语言的预训练ELMo表示 我们发布了接受多种语言培训的ELMo表示形式，这有助于我们赢得LAS根据赢得的。 技术细节 我们使用与相同的超参数设置 for biLM和角色CNN。 我们根据从每种任务的共享任务（wikidump +通用抓取）发布的原始文本中随机抽取的2000万字数据集训练其参数。 我们主要基于的代码，但进行了以下更改： 我们支持unicode字符； 我们使用样本softmax技术使大词汇量的训练变得可行（ ）。 但是，我们使用围绕目标单词的单词窗口作为否定样本，并且在我们的初步实验中显示出更好的性能。 在NVIDIA P100 GPU上，用一种语言进行ELMo的培训大约需要3天。 资料下载 这些模型托管在。 ELMo简体中文 我们还提供了 。 它是针对新华比例进行培训的，这与传统中文ELMo的维基百科不同。 前提条件 必须是python> = 3.6（如果使用python3.5，则会遇到此问题 ） 火炬0.4 来自allennlp的其他要求 用法 安装套件 您需要安装软件包才能使用嵌入功能，并具有以下建议 python setup.py install

超奈奎斯特(FTN)传输技术可有效提高无线光通信系统的传输速率,但其引入的码间干扰会极大影响系统的可靠性。针对此问题,设计了一种基于逐点消除的自适应预均衡算法。推导了4阶脉冲幅度调制下该算法的理论误码率和计算复杂度。仿真结果表明,该算法可以消除由FTN成型带来的码间干扰,其性能几乎等同于正交传输系统。系统的计算复杂度则随着加速因子的减小而增加,当加速因子小于0.4时,计算复杂度会出现快速上升。

基于Pytorch实现的声纹识别大预训练模型，源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition_Pytorch

在本文中，我们提出了一种非线性Tomlinson-Harashima预编码（THP）方案，用于直接检测双边带（DSB）PAM-4传输系统中的非线性失真抑制。 在传统THP的基础上，通过引入非线性分量来修改反馈项。 这样，可以获得更准确的反馈，以减轻信号失真，尤其是非线性失真，包括由色散和平方律检测引起的信号-信号跳动干扰和非线性幂级数。 同时，为了降低计算复杂度，我们还建议仅在非线性THP中保留具有相邻抽头乘积的非线性核。 为了验证有效性，实验证明了双边边带（DSB）PAM-4信号在1550nm窗口中的传输。 接收器侧采用Volterra FFE来抑制线性和非线性前体。 我们优化了各种硬件参数，并对非线性THP内核进行了适当的简化。 结果表明，与传统的线性THP相比，提出的非线性THP最多可将BER降低三倍。 最后，结合提出的非线性THP和常规的Volterra FFE，我们在硬决策前向纠错（HD-FEC）阈值下分别成功地在80 km和40 km上分别传输了84 Gbps PAM-4和107 Gbps PAM-4为3.8×10-3。

CwsPosNerEntityRecognition 中英文Cws Pos Ner实体识别工具，使用CNN双向lstm和crf模型，并带有char嵌入。基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络，可能一体化的完成中文和英文分词，词性标注，实体识别。主要包括原始文本数据，数据转换，训练脚本，预训练模型，可用于序列标注研究。注意：唯一需要实现的逻辑是将用户数据转化为序列模型。分词准确率约为93％，词性标注准确率约为90％，实体标注（在本样本上）约为85％。 提示 中文分词，词性标注，实体识别，在使用上述模型时，本质是就是标注问题！！！如果您第一次使用相关的模型，只需加上self.c