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231.
在人工智能技术高速发展的浪潮下,智能化技术为空气动力学的研究提供了新的思路和手段。各国学者在人工智能与空气动力学设计的综合应用方面开展了诸多有益的探索与尝试。目前人工智能方法已被用于设计对象描述、数值求解、非线性映射等气动设计的关键环节中。实现了自适应设计参数探索、高效气动特征求解、快速数据降维与映射、智能优化等,提高了气动设计的速度、准确性、鲁棒性与全局性。概述了气动设计的发展现状、人工智能技术的研究现状以及机器学习在气动设计中的应用现状。展望了深度学习在气动设计上的应用前景。提出了以机器为核心根据优化阶段实时调整优化方案及走向的高度智能化气动设计概念——"机器设计"。强调了开展智能可诠释设计研究的重要性。 相似文献
232.
This paper proposed a new method for quantitative assessment of visual detectability of damage based on logistic regression, using the Probability of Detection (POD) as a criterion. Experiments were performed to establish the massive hit/miss data of visual inspection. Authoritative investigations verified the reliability of the data. The prediction function concluded comprises more than one flaw size parameters, including the depth and diameter of the dents. The results show that the depth and diameter of the dents are pivotal for the evaluation of detectability; the type of detection, the detection distance, and the qualifications of personnel are critical external factors to be considered. This function, with an accuracy rate of nearly 85%, is capable of predicting the visual detection probability of impact damage under various detection environments, which will provide a reference for the damage tolerance design of composite materials and field maintenance in the Non-Destructive Testing (NDT) field. 相似文献
233.
234.
235.
随着深度学习模型在无人驾驶等安全敏感性任务中的广泛应用,围绕深度模型展开的攻防逐渐成为机器学习研究的热点。黑盒攻击是一种典型的攻击场景,在攻击者不知道模型具体使用结构和参数等情况下仍能进行有效攻击,是现实场景中最常用的攻击方法。因此,分析深度学习模型的脆弱性并设计出更加鲁棒的模型来对抗黑盒攻击成为迫切需要。而传统基于单模型的单强度和多强度对抗性训练方法,在抵御黑盒攻击时性能十分有限;基于多模型的集成对抗性训练方法在抵御高强度、多样化攻击样本效果也不理想。本文提出一种基于贪婪强度搜索的混合对抗性训练方法,实验结果表明,所提出的混合对抗性训练能够有效抵御多样化的黑盒攻击,性能优于传统的集成对抗性训练。 相似文献
236.
在证件审核场景中,常规的深度学习人脸识别方法人证比对精度低且在嵌入式设备运行效率差。为解决上述问题,本文提出了改进的轻量级卷积神经网络Lightnet,并采用了迁移学习方法。Lightnet是结合深度可分离卷积、线性瓶颈结构和注意力模块构成的轻量级卷积神经网络模块,引入附加角度裕量的损失函数AM-Softmax监督训练后,网络模型能够保持较高的验证精度,并有效解决标准卷积神经网络参数冗余、计算量大的问题。迁移学习通过冻结预训练模型的卷积层权重,并在自制的人证数据集微调,提高了网络模型的人证场景的识别性能。实验结果表明,所设计的轻量级人证比对算法在验证精度、参数量以及运行效率等方面取得了很好的效果,且对生活场景有较好的鲁棒性。 相似文献
237.
深度强化学习在学习过程中需要与环境进行大量的交互,训练效率低下。模仿学习通过从专家示范中学习,可以有效地应对这一挑战,但是需要收集大量的专家示范轨迹,在复杂任务中往往导致高昂的示范代价。本文提出一种基于主动学习的行为克隆算法,通过主动挑选示范起始状态来减小示范代价。该方法基于不确定性采样和不相似性采样两种策略,从状态候选集中挑选最有价值的状态作为起始状态,然后向专家查询固定长度的示范轨迹,希望从尽可能少的示范中学习出有效策略。在多个不同任务上的实验表明,本文方法可以用更少的示范轨迹进行行为克隆,降低了强化学习中的专家示范代价。 相似文献
238.
Waller David Loomis Jack M. Golledge Reginald G. Beall Andrew C. 《Spatial Cognition & Computation》2000,2(4):333-354
Although the process of establishing a memoryof a location is necessary for navigation,relatively little is known about theinformation that humans use when forming placememories. We examined the relative importanceof distance and angular information aboutlandmarks in place learning. Participantsrepeatedly learned a target location inrelation to three distinct landmarks in animmersive computer-generated (virtual)environment. Later, during testing, theyattempted to return to that location. Theconfigurations of landmarks used during testingwere altered from those participants learned inorder to separate the effects of metricdistance information and information aboutinter-landmark angles. In general,participants showed greater reliance ondistance information than angular information. This reliance was affected by nonmetricrelationships present during learning, as wellas by the degree to which the learnedenvironment contained right or straightangles. 相似文献
239.
大学英语课堂中互动式教学模式的创建 总被引:1,自引:0,他引:1
刘爽 《沈阳航空工业学院学报》2008,25(6)
培养创新精神和实践能力是素质教育的重点。如何在学科教学中培养创新能力已成为当前教育教学研究的热点问题。结合英语教学的实践,就教学中如何构建"互动式"教学模式进行了探讨。 相似文献
240.
张霆 《海军航空工程学院学报》2022,37(2):185-190
针对当前统计(Current Statistical,CS)模型由于先验知识的缺乏和其结构特点导致的跟踪精度降低的问题,通过使用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)并根据目标历史状态信息,实时估计并修正CS模型的加速度估计值,提出了基于ELM的修正CS模型跟踪算法.ELM的训练结果表明... 相似文献