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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2019 针对目前大部分PM2.5 预测模型预测效果不稳定、泛化能力不强的现状，以记忆能力较强的循环神经网络（RNN） 和特征表达能力较强的卷积神经网络（CNN） 为基础，采取Stacking 集成策略对两者进行融合，提出了RNN-CNN 集成深度学习预测模型。该模型不仅充分利用时间轴上的前后关联信息去预测未来的浓度，而且在不同层次上将自动提取的高维时序数据通用特征用于预测，以保证预测结果的稳定性。最后，对集成之前的 RNN、CNN 和集成之后的RNN-CNN 模型，以2016 年中国大陆地区1 466 ...
HUANGJie(黄婕) +4 more
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, 2003 强化学习是一种重要的机器学习方法，随着计算机网络和分布式处理技术的飞速发展，多智能体系统中的分布式强化学习方法正受到越来越多的关注。论文将目前已有的各种分布式强化学习方法总结为中央强化学习、独立强化学习、群体强化学习、社会强化学习四类，然后探讨了这四类分布式强化学习方法的体系结构框架 ...
张汝波, 顾国昌, 仲宇
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, 2021 深度学习架构的出色性能使得机器学习在流体力学中的应用得到新的发展,可以应对流体力学中诸多问题和需求。卷积神经网络(CNN)强大的非线性映射能力以及分层提取信息特征的功能,使其成为当下流场特征研究不容忽视的工具。围绕这一研究前沿与热点问题,概述和归纳了这一研究领域的进展与成果。首先,对深度学习在流体力学中的发展以及卷积神经网络进行了简单的回顾。然后,从卷积神经网络能够识别特征出发,先后介绍了基于卷积的深度学习特征识别在流场预测、流动外形优化、流场可视化精度提升和生成对抗等应用方面的研究进展。最后 ...
叶舒然, 王一伟, 黄晨光, 张珍
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Digital Storytelling on Social Media for Language Learning: Students’ Experiences and Perceptions
Journal of Linguistics and Language TeachingThis study investigates the efficacy of digital storytelling, inspired by social media celebrity practices, as a pedagogical approach for language acquisition and intercultural engagement.
Minjie Xing, Amily Guenier
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, 1984 目录第一章 概论1.1 常密度不可压缩流体的基本数学描述习题1.2 小振幅波情形的线性化近似1.3 行波的基本概念1.4 常深度水上的行波1.5 群速度习题第二章 常深度开阔水域中瞬变波的传播2.1 二维瞬变问题习题2.2 由底部扰动产生的三维瞬变解2.3 色散波包的传播2.4 缓变波列的多重尺度分析附录Ⅱ．ANeumann加法定理第三章 水波折射的射线理论3.1 缓变底部情形的行波的几何光学近似习题3.2 缓变底部情形正弦波的射线理论3.3 等深线是平行直线的情形3.4 等深线为圆周的情形3.5 ...
戴世强, 周显初译, (美)梅强中
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, 2018 深度学习是机器学习研究中的一个新领域,其动机在干建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征 ...
罗海波, 唐延东
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, 2020 生态资源是人类生存发展和自我实现的重要物质基础,对其进行深入全面的研究和理解关系到人类社会的可持续发展.随着观测技术的进步,长时间、跨尺度、海量异构多源数据的获取能力得到了显著提升,生态资源研究进入了数据驱动的新时代.传统的统计学习和机器学习算法在海量数据面前存在饱和问题.深度学习作为高维非线性复杂特征自动提取的新手段,对海量数据具有不饱和性,正成为学界和工业界数据处理的新引擎.为推动深度学习在生态资源领域的应用,文章首先介绍了深度学习的理论与生态资源研究的联系,以及常用工具和数据集.其次,通过物种识别、
金时超 +11 more
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, 2005 一种小型化学刻蚀机是由振荡器、刻蚀槽、固定支架、加热器和温度控制器组成。刻蚀机的振荡器速度可调，刻蚀槽温度可从室温至90℃之间可调，特别适合于不锈钢薄板的化学刻蚀。同时也可以用于硅片、瓷片、铝片、玻璃、有机玻璃、及合金材料的化学刻蚀。本刻蚀机具有体积小，重量轻，能耗小，结构简单，价格低廉，操作方便，控温精度高的特点。是一种小巧，经济实用的湿法化学刻蚀机 ...
陈光文, 李恒强
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, 2001 虽然基于行为控制自主机器人具有较高的鲁棒性，但其对于动态环境缺乏必要的自适应能力，强化学习方法使机器人可以通过学习来完成任务，而无需设计者完全预先规定机器人的所有动作，它是将动态规划和监督学习结合的基础上发展起来的一种新颖的学习方法，它通过机器人与环境的试错交互，利用来自成功和失败经验的奖励和惩罚信号不断改进机器人的性能，从而达到目标，并容许滞后评价，由于其解决复杂问题的突出能力，强化学习已成为一种非常有前途的机器人学习方法，本文系统论述了强化学习方法在自主机器人中的研究现状，指出了存在的问题 ...
席裕庚, 陈卫东, 顾冬雷
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, 2020 最近几年，随着互联网技术的飞速发展、软硬件技术的提升，网络课程慢慢步入人们的视野，让知识以更为开放,更为便捷的方式传播。现在已经到了信息时代，网络课程已经成为了不可或缺的一个重要部分。然而高度信息化的知识经济时代已经不仅仅要求学习者对知识的广泛程度，更要求学习者对复杂的知识内容能够深度理解，合理加工，构建自己独特的知识体系，并能够将理论运用于实践，有效的解决现实问题。当今，深度学习不仅逐步成为一种重要的学习理念，更是一种有效的学习方式，它可以让学习者更加效率，更加深刻的学习 ...
Li, Pei
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