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采用C#语言,基于.NET框架和B/S架构进行开发,开发脱硫系统优化运行软件平台,实现了脱硫系统运行成本核算、负荷及入口SO2浓度预测、浆液循环泵切泵分析以及实时优化运行调度.该软件系统为电厂脱硫系统状态监测与优化提供了一种新的智能化运行平台,其界面简单、内容直观,可实现人机友好交互,为现场运行人员提供了更经济的脱硫系统运行方案.
Q今天的口号是”一部真正的好车”,消费者真正需要的一台好车,从您来看,是一个什么样的车呢?  A首先,是咱们老百姓喜欢的车,需要的车。所以,我们从开发前就做了非常多的市场调研,了解究竟我们中国的老百姓需要什么样的车。然后基于我们的技术平台,多年的技术积累的平台,用我们正向开发的体系,矩阵式的管理到各个工厂到各个节点非常严格把控,从这个角度保障老百姓想要什么样的好车。包括我们的采购,我们的制造体系、
期刊
近年来,深度学习被广泛应用到计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域,基于深度学习的推荐系统研究也成为当前研究的一个热点领域.将深度学习融入推荐系统,可以整合海量多源异构数据,有效缓解推荐系统面临的冷启动、数据稀疏等问题.首先介绍了推荐系统的研究背景并阐述了推荐系统的定义,然后讨论了传统推荐研究中面临的难点和挑战,最后介绍了深度学习推荐系统的主要研究进展.
城市轨道交通信号系统是地铁安全、准时运行的保障,信号系统设备安装质量的好坏,直接影响线路运营的安全和运营维护的工作量.结合地铁施工实例,对城市轨道交通信号系统设备安装要点进行介绍,并分析信号系统调试.
基于建造主义理论,从知识技能、过程方法和情感态度价值观三方面,对Mind+少儿编程课程进行教学设计,营造轻松有趣的学习氛围,提高学生的学习兴趣,培养学生的创新思维和算法思维,逐步形成逻辑思维能力.
为了提高光伏电站短期功率预测的准确性,提出一种结合注意力机制(Attention)与GRU网络的功率预测模型.首先对历史数据集分析并进行归一化处理,在此基础上将Attention机制与GRU网络相结合搭建预测模型;Attention机制通过对GRU的输入特征赋予不同的权重,使得预测模型对长时间序列输入的处理更为有效;最后,使用PSO优化GRU的超参数.采用新疆某光伏电站实际运行数据,仿真结果表明,PSO-Attention-GRU模型具有更好的预测性能,预测精度更高.
提出基于知识点序列的知识状态追踪模型,将其应用于指导学生的课程学习.自动评价其对当前知识点、相关知识点以及未来知识点的掌握状态的基础上,动态地确定学生的下一步学习内容.实验表明在在线教学中应用此模型可以较好地提高学习通过率.
Q艾瑞泽7有了很多不同。在内饰这块,您最满意的是哪部分?  A内外饰都是我的小孩,我每一个都很喜欢。我个人觉得它的仪表板跟顶棚的配合非常精细,我在通用待了20几年,我觉得它已经超过雪佛兰的品质。如果哪一天奇瑞开始把成本提上去的话,要做到凯迪拉克的水准不是很难的。给我一些钱,加灯光、链条,好的材料,我就可以提升上去。  Q自主品牌这么多年在内外饰上显得低档、粗糙,您觉得是本身的经验和各方面的能力有限
期刊
近年来,卷积神经网络被大量的使用于图像处理领域,其特点在于能通过大量的图像样本进行训练,从而有效地获取图像的先验概率分布模型。研究卷积神经网络的结构在无需训练的情况下也可以获取图像的先验概率模型这一特性,通过设计特定结构的卷积神经网络,实现了较好图像的去噪和超分辨率处理;设计了一种基于梯度方向和梯度距离的图像质量评估方法,此方法能定量的评价生成图像的好坏,可用于衡量卷积神经网络的图像处理效果。
随着科技的进步,软件在各行各业发挥的作用已经达到空前的重要程度.因此为了保障其使用性能,必须在投入使用之前完成高覆盖率和高准确度的测试工作.近年来随着Python语言的发展以及逐渐普遍的应用,作为一种解释性语言其在自动化测试方面所能提供的优势足以媲美发展较早的Java语言.通过Python语言及其自带unittest框架完成一个自动化测试框架的搭建,实现一个主机安全监控系统中客户端的自动化测试,通过自动化的方式对主机进行端口开启和关闭以及帐号的新增和删除,然后查看客户端是否能够捕捉到该操作,以此测试系统的