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基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火電廠水冷壁結(jié)焦預(yù)警
摘要:水冷壁結(jié)焦現(xiàn)象一直普遍存在于依賴燃煤鍋爐的火電廠,焦層會影響熱傳導(dǎo),可能引起水冷壁管超溫爆漏,造成經(jīng)濟損失和人員傷亡,因此,實現(xiàn)對水冷壁結(jié)焦的預(yù)警是非常重要的。鑒于此,基于真實水冷壁故障數(shù)據(jù),使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行水冷壁結(jié)焦?fàn)顟B(tài)預(yù)測模型的建模。最終,模型在測試集上的MAE小于0.061,MSE小于0.0069,在合理的報警閾值內(nèi),模型可以提前12min進行預(yù)警。實驗結(jié)果表明,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測模型可以在水冷壁結(jié)焦預(yù)警問題中發(fā)揮很好的作用。
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人工智能的寒冬已經(jīng)過去,DNN會是趨勢
一、關(guān)于51單片機和無線WIFI模塊的接線方面 RXD、TXD、GND和51單片機的TXD、RXD、GND接好，模塊其他引腳均為高電平，電源VCC是3.3V左右（兩節(jié)1.5v干電
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深度學(xué)習(xí)能否運用到VR上？
隨著谷歌人工智能AlphaGo與李世石的五局人機大戰(zhàn)落下帷幕，阿法狗最終以4：1大比分戰(zhàn)神李世石，人們對于阿法狗的好奇心被推向了高潮。阿法狗也將深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即DNN的強大能力展示在了人們面前
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Socionext成功測試載有DNN引擎的低功耗AI芯片
SoC 設(shè)計與應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)廠商Socionext Inc.(以下“公司”)宣布成功發(fā)開一款集成有量化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)技術(shù)的原型芯片，可為小型、低功耗邊緣計算設(shè)備提供先進的AI處理。
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DNN究竟對AI的發(fā)展有何促進作用
隨著基于超級網(wǎng)絡(luò)的NAS出現(xiàn)，NAS的成本已經(jīng)在下降。因此，現(xiàn)在可能是時候讓硬件供貨商開始尋找自己的優(yōu)化DNN。當(dāng)被問及DeepScale是否計劃透過合作、授權(quán)或為AI硬件公司開發(fā)
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NVIDIA也看上了RISC-V架構(gòu)：融入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器
RISC-V架構(gòu)和指令集憑借其開放特性，正贏得越來越廣泛的關(guān)注，無論是中國還是Intel、三星、高通等巨頭都大力投入，RISC-V也被視為ARM乃至是x86的潛在“備胎”。其實，NVIDIA對于RIS
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#Deep Learning回顧#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet
原文：#Deep Learning回顧#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNetCNN的發(fā)展史? ? ? ?上一篇回顧講的是2006年Hinton他們的Science
