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關(guān)注創(chuàng)建者:段譽(yù) 創(chuàng)建時(shí)間:2019-06-15
TRAINING的視頻教程
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2018年12月24日 |ISBN:1789534092 |英文 |160頁 |真實(shí)(PDF,EPUB)+代碼 |40 MB
通過構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
培訓(xùn)內(nèi)容:
1、資產(chǎn)定義
2、攻擊/威脅場(chǎng)景定義
3、攻擊樹分析
4、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
5、信息安全安全目標(biāo)建立
時(shí)間:5月12日,9:00-11:00
合作伙伴:上海恒士達(dá)科技有限公司
地點(diǎn):線上
費(fèi)用:免費(fèi)
發(fā)送報(bào)名信息至郵箱:training@hengstar.com (報(bào)名時(shí)請(qǐng)?zhí)峁┕久Q,姓名,部門,職位,郵箱,手機(jī))
5月15日 | 封裝
實(shí)驗(yàn)結(jié)果:微調(diào)后的模型在SimData上的檢測(cè)精度顯著提升,性能甚至超過了從零開始訓(xùn)練(Train from Scratch)的模型。
雷達(dá)圖分析:在Car, Truck, Bus等主要類別上,"Pretrained + Finetune"(藍(lán)線)包圍面積,表現(xiàn)最優(yōu)。
這一結(jié)果有力證明了:
SimData的域特性與真實(shí)數(shù)據(jù)足夠接近,不存在巨大的域鴻溝。
np.linalg.norm(u_star, 2)
計(jì)算u_star的2范數(shù)
u_train_noisy = u_train + noise * np.std(u_train) * np.random.randn(u_train.shape[0], u_train.shape[1])
噪聲影響,np.std(u_train)是u_train的標(biāo)準(zhǔn)差,np.random.randn
如何精確定位和量化高鐵外部噪聲?6個(gè)月前
更多信息請(qǐng)參閱Zhang, Jie, Xiao, Xinbiao, Wang, Dewei, Yang, Yan, Fan, Jing, Source Contribution Analysis for Exterior Noise of a High-Speed Train: Experiments and Simulations, Shock and Vibration, 2018, 5319460
://www.yqgqt.org.cn/training/details/fluent);LSDYNA模塊聚焦瞬態(tài)沖擊熱應(yīng)力問題,結(jié)合15+實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目(如汽車保險(xiǎn)杠碰撞熱應(yīng)力、電池包擠壓熱失控仿真),講解顯式求解器參數(shù)配置與沖擊載荷耦合施加方法(鏈接:https://www.yqgqt.org.cn/training/details/lsdyna);NCode模塊則實(shí)現(xiàn)從“應(yīng)力分析”到“壽命預(yù)測(cè)”
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