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神经网络的学习心得，总结
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南昌大学信息工程学院、国网江西省电力有限公司电力科学研究院的研究人员徐春华、陈克绪、马建、刘佳翰、吴建华，在2019年第19期《电工技术学报》上撰文，针对目前电力负荷自动识别中存在的人工选择特征困难的问题，并且为了进一步提高识别精度，提出一种基于深度置信网
Facebook Reality Labs和Oculus的研究者和工程师开发出了目前为止唯一完全依赖单色摄像机的、完全铰接的VR手部跟踪系统。该系统不使用主动式深度感知技术或任何附加设备，我们将把这项技术作为Oculus Quest的软件升级。Oculus
本文提出一种基于径向基函数神经网络的三相不平衡配电网线路参数估计方法，通过对配电网三相不平衡线路等效模型的数学推导建立参数估计模型，利用径向基函数神经网络去拟合线路两端支路功率、节点电压和线路参数之间的非线性关系。
整理 | 一一出品 | AI科技大本营近年来，图神经网络的研究成为深度学习领域的热点。由于其较好的性能和可解释性，GNN 最近已成为一种广泛应用的图分析方法。如果未来继续发展，它就可以通过提高训练速度和效率来缓解深度学习的巨量数据需求问题，并且可以使网络不
01导语针对永磁直线同步电机易受系统参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性因素影响而降低伺服系统控制性能的问题，提出了一种Elman神经网络互补滑模控制方法。直线电机制造和控制技术的进步使其在精密仪器仪表、航空航天、数控加工等高速度、高精度制造行业倍受关注。
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