新城建智能建造讲解及答疑1015,仅供学习!
2022-08-10 09:35:17 75.88MB 新城建 新基建 智能建造
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智能建造示范性虚拟仿真实训基地申报书.docx
2022-07-14 18:04:50 1.33MB 安卓
大学生智能建造与管理创新大赛省奖+国奖提交的文件 基于神经网络的安全帽检测系统
2022-06-26 16:08:33 920.47MB 软件
本文以高速公路梁场为主体,建立智能建造中心(智慧梁场),打造集约化生产的模式,实现预制构件生产的标准化、工业化和智能化,优化资源配置、提高生产效率,实现永临结合和绿色生产
2022-04-08 09:04:38 16.89MB 智能建造 高速公路 智慧梁场
人类生活中大部分的学习都是通过与环境产生互动进行,从而习得经验 婴儿玩耍、挥动手臂或环顾四周时,他没有明确的知识指导,但却对周围环境有直接的感知,这种感知会产生因果关系、行动后果,如碰到硬东西会疼,碰到热东西会烫等结果反馈,这些反馈就会变成婴儿的经验和知识,从而形成一个人为实现目标而应采取的行动等知识 在生活中此类互动无疑是我们对有关环境认知的主要知识来源,这类互动总结起来就是不停的探索和试错 日常生活中我们会意识到环境对我们所做行为的反馈,并且试图通过采取相应的后续行为来影响发生的事情 与监督学习不同,强化学习不使用标签数据进行训练,智能体是在与环境的交互中不停探索和试错,逐渐获得知识经验(环境反馈),并最终形成自己在环境中的执行策略,从而得到一个训练好的强化学习模型 监督学习算法的主要功能是分类、识别及预测等;而强化学习算法则是在训练中通过探索和试错最终得到最优或近似最优的行为执行决策 近些年来,为了进一步提升强化学习的学习性能,出现了将有监督的深度学习与强化学习的结合,形成了深度强化学习
2022-04-06 02:25:43 5.3MB 算法
新基建-钢结构装配式智能建造
2022-02-12 14:12:03 10.3MB 装配式 智能建造 钢结构
数字项目平台赋能智能建造:围绕工程项目全过程,建立从设计、招投标到施工的项目管理PaaS平台,构筑数据加算法的核心优势,为围绕项目的多参与方赋能,让客户和伙伴多、快、好、省,实现共赢。
2021-12-14 11:03:50 15.7MB 智能建造
智慧方案
2021-07-19 16:01:42 22.92MB 智慧方案
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2021-06-24 21:02:10 22.92MB 智慧方案