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基于深度学习的文本校对是近年的研究热点,而在当下这个大数据时代的背景下,新的数据和知识源源不断的涌现,模型需要不断的更新以适应最新的数据分布。本文引入增量学习的方法,在已有模型的基础上,使用最新的数据进行增量训练,并采用基于回放机制的增量学习方法针对增量训练过程中遇到的灾难性遗忘问题进行研究。实验结果表明,本文提出的增量学习方案可以稳步提升模型性能。 相似文献
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分析了当前主要的高清晰度图像插值放大方法,为实现快速放大而选择了基于图像轮廓插值改善清晰度的技术路线,并在已有算法的基础上开展了进一步的研究.提出了新的图像轮廓线光顺数值算法,对轮廓线划分的两类子区域提出了精度更高的插值算法.最后,以典型平面图形的图像和由3DMax生成的三维渲染图像为例对本文方法进行检验,与双线性插值结果的对比说明,该方法可以明显改善插值放大效果. 相似文献
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李园庭 《南昌航空工业学院学报》2007,21(4):8-12
讨论了一类拟线性椭圆型方程的CHOQUARD-PEKAR问题在无界区域中的非平凡解的存在性,对于极小问题Iλ和I∞λ,得到了对于每个λ0,存在α∈(0,λ],使得Iα和I∞α可以达到. 相似文献
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采用室温拉伸力学性能测试、X射线织构检测、EBSD分析等方法,对比研究了10 mm与2 mm厚度2A55超高强铝锂合金板材的平面各向异性,阐释热处理制度与晶粒组织对板材各向异性的影响。结果表明,热处理后板材屈服强度最高的取向为轧向(0°)与横向(90°);Taylor因子能较好地预测固溶态与T6态时效板材屈服强度的各向异性,织构是平面各向异性的重要原因;厚板更高含量的织构与长条状的晶粒形貌导致其各向异性强于薄板;时效热处理使10 mm厚度板材各向异性减弱,使2 mm厚度薄板各向异性增强;T3态、T8态板材的各向异性分别强于T4态、T6态,时效前的预变形增强了板材的平面各向异性。 相似文献
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偏置抛物面卫星天线反射器由碳纤维预浸料铺制而成,在固化过程中通常会出现热变形、固化收缩变形及机械变形等,且过大的变形会导致反射器反射信号产生偏差。为了有效预测天线反射器在热压罐固化过程中的变形,本文采用线性黏弹性本构模型表征纤维增强复合材料在固化过程中的应力-应变关系。采用顺序热-力耦合分析法,对天线反射器内部温度场、固化度场及位移场的分布进行建模,并对铺层结构及降温速率对天线反射器变形的影响开展研究。结果表明:相较于纯0°铺层结构,正交和准各向同性铺层天线反射器z向变形量减小了51%以上,且降低降温速率有助于提高天线反射器的固化型面变形。 相似文献
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