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(huì)影響熱傳導(dǎo),可能引起水冷壁管超溫爆漏,造成經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡,因此,實(shí)現(xiàn)對(duì)水冷壁結(jié)焦的預(yù)警是非常重要的。鑒于此,基于真實(shí)水冷壁故障數(shù)據(jù),使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行水冷壁結(jié)焦?fàn)顟B(tài)預(yù)測(cè)模型的建模。最終,模型在測(cè)試集上的MAE小于0.061,MSE小于0.0069,在合理的報(bào)警閾值內(nèi),模型可以提前12min進(jìn)行預(yù)警。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)模型可以在水冷壁結(jié)焦預(yù)警問(wèn)題中發(fā)揮很好的作用。
一、關(guān)于51單片機(jī)和無(wú)線WIFI模塊的接線方面 RXD、TXD、GND和51單片機(jī)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
隨著谷歌人工智能AlphaGo與李世石的五局人機(jī)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(duì)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(qiáng)大能力展示在了人們面前
SoC 設(shè)計(jì)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(kāi)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(jì)算設(shè)備提供先進(jìn)的AI處理。
隨著基于超級(jí)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(shí)候讓硬件供貨商開(kāi)始尋找自己的優(yōu)化DNN。當(dāng)被問(wèn)及DeepScale是否計(jì)劃透過(guò)合作、授權(quán)或?yàn)锳I硬件公司開(kāi)發(fā)
RISC-V架構(gòu)和指令集憑借其開(kāi)放特性,正贏得越來(lái)越廣泛的關(guān)注,無(wú)論是中國(guó)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(shí),NVIDIA對(duì)于RIS
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