这是一篇关于只能交通的文献综述,参考了近十年的中外资料,花费两周时间修改完成 非常具有参考价值
2021-12-12 14:29:58 33KB  文献综述
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在本文中,我们对这些算法进行了全面的概述,主要分为直接进行二值化的本机解决方案,以及使用使量化误差最小化,改善网络损耗函数和减小梯度误差等技术进行优化的解决方案。我们还将研究二进制神经网络的其他实用方面,例如硬件友好的设计和训练技巧。然后,我们对不同的任务进行了评估和讨论,包括图像分类,对象检测和语义分割。最后,展望了未来研究可能面临的挑战。
2021-12-12 14:04:18 849KB binary_NN
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对现有的云计算系统进行分析和总结,以期为下一步的研究指明方向。采用文献分析方法简述了云计算的定义、特点和基本结构,介绍了实现云计算的各项相关技术的研究现状,包括虚拟化技术、Web服务技术、编程模型,对已有的几个较有代表性的云计算系统进行了介绍并指出了当前云计算系统亟待解决的问题与下一步的研究方向,可为云计算相关研究提供参考。
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基于机器学习的设备剩余寿命预测方法综述
2021-12-11 14:56:48 549KB 研究论文
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这可是我总结的,希望对你们有帮助。 摘 要:电力电子技术就是应用于电力领域的电子技术,包括信息电子技术和电力电子技术两大分支,是使用电力电子器件对电能进行变换及控制的一种现代技术,它使电网的工频电能最终转换成不同性质.不同用途的电能,以适应千变万化的用电装置的不同需要。电力电子技术是电力、电子控制三大电气工程技术之间的边缘学科。电力电子技术主要是用于电力变换,就需要有晶闸管、电力晶体管、IGBT等电力电子器件。 关键字:晶闸管 直流 交流电力电子器件 整流 斩波 正文: 一.电力电子器件 1电力电子器件的概念和特征 1)概念: 电力电子器件(Power Electronic Device) ——可直接用于主电路中,实现电能的变换或控制的电子器件。 主电路(Main Power Circuit) ——电气设备或电力系统中,直接承担电能的变换或控制任务的电路。 2)分类: 电真空器件 (汞弧整流器、闸流管) 半导体器件 (采用的主要材料硅) 2不可控器件—电力二极管 1) 电力二极管的基本特性 静态特性 主要指其伏安特性 门槛电压UTO,正向电流IF开始明显增加所对应的电压。 与IF对应的电力二极管两端的电压即为其正向电压降UF 。 承受反向电压时,只有微小而数值恒定的反向漏电流。 动态特性 二极管的电压-电流特性随时 间变化的 ——结电容的存在 3半控器件—晶闸管 1)工作原理 在低发射极电流下a 是很小的,而当发射极电流建立起来之后,a 迅速增大。 阻断状态:IG=0,a1+a2很小。流过晶闸管的漏电流稍大于两个晶体管漏电流之和。 开通状态:注入触发电流使晶体管的发射极电流增大以致a1+a2趋近于1的话,流过晶闸管的电流IA,将趋近于无穷大,实现饱和导通。IA实际由外电路决定。 2)基本特性 (1)正向特性 IG=0时,器件两端施加正向电压,只有很小的正向漏电流,为正向阻断状态。 正向电压超过正向转折电压Ubo,则漏电流急剧增大,器件开通。 随着门极电流幅值的增大,正向转折电压降低。
2021-12-11 13:23:35 343KB 电力电子 综述 课程综述
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数字水印 数字水印的综述(适合做毕业设计)
2021-12-10 20:30:19 516KB 数字水印
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随着风电、光伏渗透率逐渐增大,风电、光伏给电网运行带来了诸多挑战,其中调峰问题尤为突出。在能源互联网的推动下,利用储能系统缓解电网调峰压力正受到越来越多的关注。首先总结了适用于电网调峰的大容量储能技术的研究现状,随后以储能系统接入电网方式为切入点,分别对集中式与分布式接入方式的储能系统规划方法进行研究和归纳,然后评述了规划模型的求解算法。最后,探讨了未来待研究的关键科学问题。
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区块链是一项新技术,它将对我们作为全球网络社会交换信息和货币的未来产生重大影响。 它是如此之新,以至于在学术上所做的工作相对较少,但是这种情况正在Swift改变。 对于本文献综述,我们首先收集了主要经过同行评审的资源样本,以及来自其他各种渠道的文章的信息性概述。 我们选择的文章使我们能够提供三个主要主题的代表性视图。 首先,目前正在讨论有关区块链技术的一些主要主题。 第二,代表主题的代表性类别。 第三,区块链发展的潜在未来及其对社会和技术的影响。
2021-12-10 14:28:27 213KB Blockchain Cryptocurrency Bitcoin
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总结评述了K-means 聚类算法的研究现状,指出K-means 聚类算法是一个NP难优化问题,无法获得全局最优。介绍了K-means 聚类算法的目标函数、算法流程,并列举了一个实例,指出了数据子集的数目K、初始聚类中心选取、相似性度量和距离矩阵为K-means聚类算法的3个基本参数。总结了K-means聚类算法存在的问题及其改进算法,指出了K-means聚类的进一步研究方向。
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深度生成模型因其为各种应用生成数据的能力而备受关注,这些应用包括医疗保健、金融技术、监控等,其中最受欢迎的模型是生成对抗网络和变分自动编码器。然而,与所有机器学习模型一样,人们一直担心安全漏洞和隐私泄露,深度生成模型也不例外。
2021-12-09 13:20:17 632KB 深度生成模型 对抗性攻击
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