WAsP软件是用于风机微观选址的风能资源分析软件。
可利用wasp软件对气象数据进行了分析,得到风数据统计表、风向玫瑰图和风频分布图。
该数据结果为当前风电场选址中风能资源评估工作提供了重要依据,具有一定的参考意义。
2023/2/24 0:16:38 23.38MB WASP 风电场 选址 机位
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文档是featuresimilarity图像质量评估目标的描述论文
2023/2/23 20:27:50 1.13MB 特征相似度 图像质量评估
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在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值,并且在互联网行业有极其广泛的应用,次要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。
本次比赛我们提供了一个高质量的海量数据集,共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。
参赛人员需根据标注的细粒度要素的情感倾向建立算法,对用户评论进行情感挖掘,组委将通过计算参赛者提交预测值和场景真实值之间的误差确定预测正确率,评估所提交的预测算法。
2023/2/23 12:41:35 8.83MB AIchallenger 细粒度情感分析
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详细引见信息安全风险评估概述、信息安全风险管理与风险评估标准、信息安全风险评估的基本流程、信息安全风险评估技术、信息安全风险分析理论和方法、信息安全风险评估工具、信息安全风险评估实例等
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近年来,目睹了卷积神经网络(CNN)在各种计算机视觉和人工智能应用中的广泛普及。
然而,功能的提高是以大量密集的计算复杂性为代价的,这阻碍了它在诸如移动或嵌入式设备之类的资源受限的应用中的使用。
尽管人们越来越关注内部网络结构的加速,但很少考虑视觉输入的冗余性。
在本文中,我们首次尝试直接从视觉输入中减少CNN加速的空间和通道冗余。
所提出的方法称为ESPACE(消除空间和信道冗余),它通过以下三个步骤起作用:首先,通过一组低秩的卷积滤波器降低卷积层的3D通道冗余度。
其次,提出了一种新颖的基于掩模的选择性处理方案,该方案通过跳过视觉输入的不显着空间位置来进一步加快卷积操作。
第三,通过反向传播使用训练数据对加速网络进行微调。
在ImageNet2012上评估了提出的方法,并在两个广泛采用的CNN(即AlexNet和GoogLeNet)上实现了该方法。
与CNN加速的几种最新方法相比,该方案已证明在AlexNet和GoogLeNet上分别以5.48倍和4.12倍的加速比提供了最新的加速功能,而分类精度的下降却最小。
2023/2/21 22:04:53 384KB 研究论文
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2020全球制药行业评估与瞻望.pdf
2023/2/20 3:10:01 2.35MB 制药
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马占新编*的《数据包络分析模型与方法》旨在给出一种*具广泛含义的数据包络分析方法——广义数据包络分析方法,并探讨其在自然科学与社会科学领域中的应用。
次要包括作者博士后出站报告(2001)的部分内容以及作者2001~2010年的次要工作,是作者近十年次要研究工作的总结。
第1章综述了数据包络分析方法近30年的次要研究进展。
第2章从构成DEA生产可能集的参照系出发,重新审视DEA理论。
第3章以C2R模型、BC2模型为基础,阐述了广义DEA方法的构造思想和基本模型。
第4章和第5章分别给出了带有偏好锥的广义DEA模型和具有无穷多个决策单元的广义DEA模型。
第6章给出了综合的广义DEA模型。
第7章给出了只有输出的广义DEA模型。
第8章给出了评价多属性决策单元的广义DEA模型。
第9章给出了基于模糊综合评判的广义DEA模型。
第10章和第11章应用广义DEA方法给出了几种组合有效性评价和系统风险评估的方法。
第12章和第13章给出了基于面板数据的广义DEA方法及应用。
第14章探讨了广义DEA方法在生物信息综合分析中的应用。
2023/2/18 9:43:44 26.11MB DEA
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solarwinds-NPM12.4、12.3、12.2、12.1的offline安装版的官方下载地址,其他地方下载的带eval的是评估板,大家下载的时候留意。
2023/2/16 10:43:20 598B solarwinds 12.4 12.3 12.2
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培训内容 讲师 培训时间 培训地点 培训记录序号 要求参加人员 考勤签到 考核或评估 备注
2023/2/13 22:30:47 39KB 培训记录资料
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当将现实世界的数据集拟合到特定类型的模型时,经常会遇到一个或一组观测值对模型拟合产生不当影响的情况,这可能导致误导性结论。
因此,数据分析人员有必要识别这些有影响的观察结果,并评估它们对模型拟合各个方面的影响。
在本文中,定义了一种类型的修正库克距离,以衡量一个或一组观测值对部分变系数模型中常数系数部分的估计的影响,并将库克距离表示为相应残差和杠杆作用。
同时,建议使用自举程序来得出建议的库克距离的参考值。
进行了一些模拟,并进一步分析了实际数据集,以检验所提出方法的功能。
实验结果令人满意。
2023/2/12 12:07:25 186KB partially varying-coefficient model; influential
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡