• 基于遗传神经网络的AZ91镁合金力学性能预测 (2006年)

    在合适的参数条件下径向基函数神经网络能够以任意的精度来逼近任意的函数,遗传算法是一种高效的全局寻优的搜索方法.将遗传算法和径向基函数神经网络相结合,建立遗传神经网络,运用到合金设计的性能预测方面.使用简单易行的二进制编码方法,在寻求径向基函数神经网络隐舍层神经元最优中心矢量的同时确定其最馋个数,通过设定合理的目标函数解决网络函数逼近能力与泛化能力之间的矛盾.试验证明,该方法在合金性能预测方面有较好的效果,能够成为合金设计有力的辅助手段.

    2021-06-12
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  • 家庭收支系统源码java-speechCollection:语音集

    家庭收支系统源码java 科学 1. 主讲人:袁兰峰 微尺度物理科学国家实验室现任研究员 普林斯顿大学化学博士后 2. 编程 1. class Profunctor p where dimap :: ( b <- a) -> (c -> d) -> (p b c -> p a d) Profunctor是一个来自C_op x C -> Set的Functor “原始类别”(编程语言原始类型:Boolean、Int、Float、Char、String) 在“原始类别”中,两个原始类型之间的箭头是Function ,它也可以表示为强制执行函数约束的原始类型的有序对。 Profunctor p => Arrow p where dimap :: ( a -> b ) -> ( c -> d ) -> ( p b c -> p a d ) (( b -> c ) -> ( a -> d )) type Lens s t a b = forall p . Strong p = > p a b -> p s t 米田引理 Yo f a ~ f a forall x . (a -> x) -> f

    2021-06-11
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  • 了解大学专业匹配:动态课程的微观基础-研究论文

    使用四年制院校的行政成绩单数据,本文发现专业选择在很大程度上是由专业课程要求的路径依赖性驱动的,而不是像以前的工作所建议的能力排序。 这一贡献揭示了先前作品使用主要声明掩盖了能力排序和路径依赖性的面纱。 我使用结构化的课程学习模型将这些机制分开,展示了课程如何通知专业匹配质量并满足专业的课程要求。 反事实表明,一年级课程主要通过完成课程要求来影响专业选择,而不是学到的专业匹配素质,尤其是在自然科学方面。

    2021-06-10
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  • 自然历史收藏的语义注释-研究论文

    世界各地的自然历史博物馆都收藏了大量历史生物多样性探险活动。 它们有可能成为文化历史和生物多样性研究的丰富数据来源。 然而,它们仅作为部分编目标本库和非结构化、非标准化、手写文本和图纸的图像存在。 尽管许多档案馆藏已被数字化,但公开其内容具有挑战性。 它们指的是历史地名和过时的分类学分类,并以多种语言编写。 转录手写文本的努力可以使内容易于访问,但从语义上描述和链接内容将进一步促进研究。 我们提出了一种语义模型,用于构建自然历史档案馆藏中的命名实体。 此外,我们提出了一种对这些集合进行语义注释的方法,同时记录它们的出处。 这种方法作为自适应学习方法的第一步,用于从自然历史档案馆藏中半自动提取命名实体。 语义模型和注释方法的适用性通过荷兰印度群岛自然历史委员会在 1820 年至 1850 年间收集的 8,000 份实地书籍页面的图像扫描得到证明,并与自然领域的领域专家一起进行评估和文化历史。

    2021-06-10
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  • 使用人工智能与人性化的金融服务自动化-研究论文

    人工智能是计算机科学所表现出的一系列颠覆中的最新一个。 人工智能也在Swift改变银行和金融服务行业的动态。 人工智能的既定能力和新兴能力正在以意想不到的方式结合、重组和重新制定,在创造新机遇和新挑战的同时也带来新威胁。 除了技术的伦理中立特征及其伴随的网络犯罪和宏观金融风险等威胁外,一个需要研究的主要问题是它的可持续性,因为它往往会取代人类以及相关的个人接触,这通常是本质金融服务行业在定制和客户满意度方面蓬勃发展。 本论文试图探讨人工智能在银行和金融服务领域取代人类的相对未充分探索的观点,并无意中预示着个人接触和服务定制的飞跃,这是银行和金融服务等行业客户满意度和愉悦度的基石。以其受信和负责任的性格而闻名。

    2021-06-10
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  • 金融市场结构与实体经济的关系:聚类方法的比较-研究论文

    我们量化了通过不同层次聚类方法过滤的关于股票收益之间相关性的信息量,并将其与潜在的工业活动结构进行比较。 具体来说,我们首次将一种新颖的层次聚类方法、有向气泡层次树应用于金融数据,并将其与包括 Linkage 和 k-medoids 在内的其他方法进行比较。 特别是,通过将股票的工业部门分类作为基准分区,我们评估了不同方法如何检索该分类。 结果表明,定向气泡层次树可以胜过其他方法,能够以更少的集群检索更多信息。 此外,我们表明经济信息隐藏在不同层次结构的层次结构中,具体取决于聚类方法。 对滚动窗口的动态分析还表明,不同的方法对影响金融市场的事件(如危机)表现出不同程度的敏感度。 这些结果对于将聚类方法应用于投资组合优化和风险对冲的所有应用都有意义。

    2021-06-10
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  • Minimax Regret下的联合价格和库存优化-研究论文

    我们研究了联合优化易腐产品的价格和订单数量的问题,也称为定价报销商问题。 我们考虑需求模糊的情况,其中需求是价格和不确定因素的函数,其中只有支持信息是已知的。 我们采用最小最大后悔决策标准来最小化最坏情况后悔,它被定义为使用完美信息可以获得的最佳利润与使用模糊信息做出的决策实现的利润之间的差异。 首先,我们在最小最大后悔标准下描述最优定价和订购决策,并将它们的特性与寻求最大化预期利润的经典模型中的特性进行比较。 具体而言,我们通过比较最优价格和无风险价格来探索库存风险的影响,并研究关于需求模糊程度和单位订购成本的比较静态。 其次,我们将最小最大遗憾方法与其他两种在需求模糊下常用的方法进行比较,即最大最小稳健方法和基于回归的数据驱动方法。 在需求歧义设置中,我们表明最小最大遗憾方法避免了最大-最小方法中经常出现的高度保守性。 在数据驱动的设置中,我们通过数值研究表明,当数据稀缺、需求波动较大或需求模型错误指定时,最小最大遗憾方法优于基于经典回归的方法。

    2021-06-09
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  • 基于代理的社会模拟的通用协议-研究论文

    社会科学中的传统(即分析)建模实践依赖于一个非常完善但隐含的方法协议,无论是关于模型的呈现方式还是执行的分析类型。 不幸的是,计算机模拟模型通常缺乏对公认方法标准的引用。 这是主流社会科学家持怀疑态度的主要原因之一,导致顶级期刊对基于代理方法的论文的接受度很低。 我们确定了一些方法上的缺陷,据我们所知,这些缺陷在采用基于代理的模拟的论文中很常见,并提出了适当的解决方案。 我们参考动态微观模型的一般特征讨论每个问题,其中包括分析模型和模拟模型。 顺便,我们也澄清了一些容易混淆的术语。 然后,我们提出了一个三阶段过程,可能会导致在社会和经济模拟中建立方法论标准。

    2021-06-09
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  • 积分java源码-pixel-openxc-android:使用基于OpenXC平台(http://openxcplatform.com)的p

    积分java源码像素OpenXC 一个非常简单的应用程序,显示制动图像并利用从车辆获取数据 依赖关系 OpenXC 库 + 硬件:处理所有车辆数据连接。 该库在 README 文件中包含示例代码和附加文档。 访问任何车辆数据都需要此库。 该应用程序需要 ,若要在车辆中使用,它还需要 PXEL Board是一款开源的交互式框架 LED 壁挂显示器,可让您从 Android 设备发送动画和图像。 IOIO Libraries A 用于连接板卡,改编自流行的. 该板为主机提供了通过各种常用协议与外部硬件接口的能力。 最初的 IOIO 板专为与 Android 设备配合使用而设计。 较新的 IOIO-OTG(“移动中”)板适用于 Android 设备和 PC(详情请点击此处)。 IOIO 板可以通过 USB 或蓝牙连接到其主机,并在主机端提供高级 Java API 以使用其 I/O 功能,就像它们是客户端的一个组成部分一样。 提供了有关设置库和故障排除的更多详细信息。 Pixel Project 需要的三个库是: OpenXC 库 IOIOLib附件 IOIOLibAndroid IOIOLi

    2021-06-06
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  • 菠菜源码JAVA-clojure-learning-notes:Clojure学习笔记

    菠菜源码JAVA Clojure学习笔记 为什么要学习Clojure 我写Java也有10多年了,其间用过Python、PHP、Ruby、Groovy、JS等动态语言。Java相对C、C++来说有明显的优势,可以说是一种更高级的语言,高级语言带来的优势是能用更少的代码写出同样的功能,代码更接近与人的表达。 Java依然是现在业界最流行的开发语言,但这并不意味着Java能够一直的辉煌下去。现在各种更高级的动态语言如雨后春笋,百花齐放,虽然目前还没有完全超越Java的地位,但是终究有一天会走向巅峰(毕竟,对于现在的业界来说,工程师的开发时间成本远远高于服务器的成本)。 而且这些动态语言的理念和特性也是值得Java开发者学习的,从更高级的语言学习到的东西可以反过来更好帮助自己写好Java代码,这也是学习一门新语言的初衷。 我最近选择作为自己要学习的新语言,原因如下: Clojure是的一种方言版本,继承了Lisp的绝大多数特性,而Lisp是IT界大牛的名著《》中极力推荐的。 这门古老的语言之一也诞生了50多年了,但它的先进性依然是其他语言不可比拟的,大多数的高级语言都或多或少的借鉴了Lisp

    2021-06-06
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