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青少年伤害住院病人分布状况趋势分析

中国公共卫生 , 2003, DOI: 10.11847/zgggws2003-19-05-57
Abstract: ?青少年是伤害发生的高危人群,伤害是青少年死因顺位中第一或第二死因[1],青少年意外伤害的发生,严重地影响了青少年的学习和身心健康,给社会和家庭带来巨大的经济损失和精神创伤,同时也是一种不利于社会安定的因素[2].为了解青少年伤害趋势性变化,我们于2002年3月对兰州市某省级综合性医院1994~2001年青少年伤害住院病人的病历资料进行调查分析.现将结果报告如下.
深度学习模型各层参数数目对于性能的影响
The Influence of the Amount of Parameters in Different Layers on the Performance of Deep Learning Models
 [PDF]

岳喜, , 唐亮
Computer Science and Application (CSA) , 2015, DOI: 10.12677/CSA.2015.512056
Abstract: 近年来深度学习在图像识别、语音识别等领域得到了广泛的应用,取得了优异的效果,但深度学习网络的结构设计没有一般规律可循。本文基于卷积神经网络和递归卷积神经网络模型探究了深度学习网络不同层级间参数分布对网络性能的影响,在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN数据集上进行了大量的实验。结果表明:在保证网络总参数大致相等并稳定在饱和的临界值附近的条件下,增加高层参数数量的能够提升网络性能,而增加低层参数数量的会降低网络性能。通过这一简单的规则,我们设计的递归卷积神经网络模型结构在CIFAR-100和SVHN两个数据集上达到了目前单模型最低的识别错误率。
In recent years, deep learning has been widely used in many pattern recognition tasks including image classification and speech recognition due to its excellent performance. But a general rule for the structure design is lacked. We explored the influence of the amount of parameters in different layers of two deep learning models, convolutional neural network (CNN) and recurrent convolutional neural network (RCNN). Experiments on three benchmark datasets, CIFAR-10, CIFAR-100 and SVHN showed that when the total number of parameters was fixed, increasing the number of parameters in higher layers could boost the performance of the models while increasing the number of parameters in lower layers could be harmful to the performance of the models. Based on this simple rule, we obtained the state-of-the-art classification accuracy on CIFAR-100 and SVHN with single models.
基于集对分析的研发团队内在结构动态分析
,
科技进步与对策 , 2008,
Abstract: 研发活动过程中形成的网络及其联系(内在结构)在知识经济时代是十分重要的战略资源。首先从团队行为驱动力、群体凝聚力、团队决策力和团队创新力4个方面分析了研发团队内在结构。然后,提出了基于集对分析的研发团队内在结构动态分析方法。该方法用差异度来描述打分者对打分对象的认知程度,在分析研发团队内在结构的同时,对评价结果的可信度进行分析。最后,给出了一个基于集对分析的研发团队内在结构动态分析实例。集对分析研发团队动态分析
利用ga求解卫星影像的空间后方交会
闫利,
武汉大学学报(信息科学版) , 2013,
Abstract: ?克服经典平差线性化的不足,将遗传算法理论引入卫星影像的空间后方交会解算中,利用遗传算法全局和局部搜索力强的优势,求解ikonos影像和模拟影像的单片空间后方交会病态问题。实验结果表明,遗传算法可以有效求得精度较高的最优解;同时,相比最小二乘、岭估计等方法,其运行效率也较高。
利用contourlet-ssim视觉模型的ikonos图像质量评价研究
闫利,*
武汉大学学报(信息科学版) , 2014,
Abstract: ?针对遥感图像质量评价问题,提出了基于contourlet变换的结构相似性(ssim)评价的视觉模型。首先,通过25位遥感专业人员对经过处理的200幅高斯模糊图像、200幅椒盐噪声图像、500幅压缩失真图像进行评价,建立主观评分库;然后对经过contourlet变换后的ikonos图像进行c-ssim质量评价;最后将c-ssim评价结果回归到主观评价空间,与均方误差、峰值信噪比、ssim评价结果相比,本文方法与主观评价数据库较为一致,并优于其他质量评价模型。
单层平面钢框架连续倒塌动力效应分析
,钱稼茹
工程力学 , 2008,
Abstract: 为研究结构连续倒塌由于初始破坏引起的动力效应,该文采用瞬时加载法,对中柱失效的单层平面钢框架分别采用简化模型和杆单元模型进行动力反应分析。分析结果表明:当结构处于线弹性状态时,动力放大效应仅与构件失效时间和阻尼比有关,动力放大系数最大值为2,且随着构件失效时间和阻尼比的增大而减小;当结构屈服进入塑性状态后,动力放大效应还与需求能力比(DCR)有关,动力放大系数随着DCR的增大而增大,直至结构出现动力发散。
往复荷载作用下自复位墙受力机理研究
,贺慧高
工程力学 , 2013, DOI: 10.6052/j.issn.1000-4750.2012.07.0558
Abstract: 该文以自复位墙作为研究对象,将其简化成一刚体,分别仅考虑自重、考虑预应力筋影响及同时考虑预应力筋和阻尼器的影响,通过理论推导得出了往复荷载作用下的水平力-转角曲线,研究了其在往复荷载作用下的受力机理。研究表明:自复位墙墙体自重和预应力筋共同提供自复位能力,阻尼器提供耗能能力;自复位墙的力学性能与墙体几何尺寸、预应力筋及阻尼器参数有关。
等强残余位移系数谱研究
,贺慧高
工程力学 , 2015, DOI: 10.6052/j.issn.1000-4750.2013.07.0704
Abstract: 针对双线性单自由度体系定义了残余位移系数,然后选取100条地震波,通过弹塑性动力时程分析,建立了等强残余位移系数谱,分析了其影响因素,并建立了拟合公式,最后对残余位移和最大位移之间的关系进行了研究。结果表明:在总体上,结构周期越小,强度越低,屈服后刚度系数越小,其残余位移系数越大;结构周期较大时,残余位移系数和周期之间关系不大;结构周期越小,结构强度对残余位移系数的影响越大;残余位移和最大位移基本呈线性关系。
多层平面钢框架连续倒塌仿真分析
,钱稼茹
力学与实践 , 2008, DOI: 10.6052/1000-0992-2007-236
Abstract: 为研究结构连续倒塌的全过程,采用瞬时加载法和大变形动力有限元软件LS-DYNA,对一榀底层中柱失效的多层平面钢框架进行连续倒塌仿真分析.分析结果表明对于钢结构,提高材料的失效应变,可以显著提高结构抵抗连续倒塌的能力.
冲击压实破碎旧水泥砼路面时重力挡土墙的稳定性分析
,
福州大学学报(自然科学版) , 2007,
Abstract: 结合316国道福州段冲击压实改建工程,采用有限元分析手段和拟静力的方法,对冲击压实施工时重力挡土墙的稳定性进行研究分析.首先,建立四楞压路机的三维有限元分析模型,对冲击压实四种不同工况的土基附加应力分布规律进行了研究.基于与轮载不同距离条件时挡土墙墙身的土压力分布分析结果,以冲击压路机作用在板角处为最不利工况,分析了不同墙高和墙底摩擦系数的挡土墙的抗倾、抗滑稳定性和施工安全距离.
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