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81.
针对以往模型在对点击通过率(click-through rate,CTR)进行建模预测时,存在着特征重要性学习不足、特征交互低效等问题,提出了一种增强型注意力网络预估模型,用于动态学习特征重要性和特征交互信息,模型主要由注意力层、双线性交互层和全连接神经网络层构成。注意力层的多尺度多头自注意力机制通过设置不同尺寸子空间增强特征重要性学习能力,在得到特征重要性后,进一步采用张量积双线性交互学习特征交互信息。通过对注意力的子空间尺寸大小、张量积交互形式、神经网络层数和节点个数等进行定量分析,确定模型的最佳参数。实验证明,该模型相比已有模型拥有更好的预测能力。 相似文献
82.
为研究缀板加强冷弯薄壁C形钢受压构件的受力性能,采用ANSYS软件建立其非线性有限元模型,并与试验破坏特征、极限承载力进行对比,验证建模方法的正确性. 研究缀板间距及偏心距对缀板加强冷弯薄壁C形钢在轴压及单向偏心受压作用下的极限承载力及屈曲模态的影响规律. 结果表明:随缀板间距减小,C形钢的屈曲变形由畸变屈曲逐步转为局部屈曲,轴心受压及偏心受压构件极限承载力逐渐增高;随偏心距增大,偏心受压构件的极限承载力逐渐降低;建议缀板加强冷弯薄壁C形钢轴压、偏压构件的缀板间距分别取λ/3、λ/4(λ为屈曲半波长度). 基于缀板加强冷弯薄壁C形钢的受力特点及直接强度法,提出缀板加强冷弯薄壁C形钢构件轴压及偏压极限承载力的修正公式,并验证了公式的准确性. 相似文献
83.
随着集成电路特征尺寸逼近物理极限,硅通孔(TSV)实现层间互连的三维集成电路(3D IC)成为延续摩尔定律的一种趋势.但现有集成电路设计工具、工艺库、设计方法尚不成熟,难以实现三维集成中超大尺寸基板芯片的时序收敛问题.为此,本文提出了一种利用现有传统的EDA工具完成基于TSV的3D IC物理设计的流程.首先,用热应力模型将三维硅通孔投影成二维阻挡层,从而将三维集成电路设计转化成若干含阻挡层的二维集成电路分别实现;其次,针对超大尺寸基板芯片的时序收敛困难问题,提出了一种标准单元布局方法,通过在版图中划定若干固定放置区用于限定关键时序单元的摆放,并迭代确定这些关键单元在固定放置区中的位置,实现大尺寸芯片的时序收敛.基于所提出的三维集成电路设计流程完成了一款三维集成的网络路由芯片基板芯片的设计,结果表明,相比传统的设计流程,提出的3D IC物理设计流程可使超大尺寸基板芯片从时序无法收敛优化到可收敛并满足时序要求,验证了所提出的3D IC物理设计流程的可行性. 相似文献
84.
为研究花岗岩残积土蒸发脱湿过程中的水分运移规律,对深圳花岗岩残积土进行了一系列核磁共振测试和微观试验,分析了花岗岩残积土双孔结构的成因,对比了不同饱和度下残积土的水分分布规律,提出了残积土双孔结构的水分运移机理. 结果表明:氧化铁等胶结物与高岭土片层形成了花岗岩残积土的微孔结构;微孔结构与不易受扰动的大孔结构组成残积土的双孔结构;微孔结构和大孔结构在高饱和度下相互连通,在低饱和度下水力连接中断;双孔结构间水分同步蒸发,大孔结构向微孔结构的补给随着蒸发进行而减少. 本研究可为研究复杂土体结构水分蒸发过程提供一定的理论基础. 相似文献
85.
现有车辆自适应巡航控制多专注于单一的轨迹跟踪目标,而决定控制技术实际应用效益的关键是系统的节能性能.为了能够同时保证跟踪误差收敛性与燃油经济性,研究了一种车辆节能自适应巡航控制器设计方法:首先以轨迹跟踪为目标,设计了具有时变反馈增益的状态反馈控制律;其次,以反馈增益为优化变量,以整个预测时域内各采样时刻自身车辆单位位移燃油消耗量的累加为代价函数,基于经济模型预测控制方法设计了节能控制算法,并通过构建共同Lyapunov函数,给出了保证跟踪误差以指数速度收敛的反馈增益选取范围;最后,通过数值仿真验证了控制器设计的有效性,定量展示了本文所提出的方法在降低燃油消耗量方面的有效性. 相似文献
86.
线性调频雷达在接收信号时采用脉冲压缩处理,使传统的压制式干扰在进入雷达接收机时无法获得脉冲压缩增益,从而造成干扰效果大幅下降。针对这一问题,建立了时域卷积调制的灵巧干扰信号的数学模型,根据这一模型设计了基于非完全正弦函数卷积调制的灵巧干扰信号,来实现对线性调频信号的干扰,对这一干扰信号的干扰效果进行了仿真分析。仿真结果表明:这一干扰信号可以产生假目标群来实现对一定距离单元的遮盖性干扰,并能利用脉冲压缩时旁瓣的非线性叠加覆盖真实目标回波,解决了卷积干扰信号滞后于真实目标回波的缺陷。 相似文献
87.
青心 《烟台大学学报(自然科学与工程版)》1998,11(2):91-98
证明了在对角度规谐和条件下,在不存在引力辐射和引力波,并对Bondi引力平面波和引以立波进了讨论。 相似文献
88.
利用虚拟目标值的预见控制设计(英文) 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了预见跟踪控制问题,即控制器可利用过去、现在和未来的信息来决定所施加控制量的大小.通常的作法是通过把未来预见信息加入控制量中来实现的.提出了一种不同的作法:利用未来目标值及系统的当前状态产生一个虚拟目标值,让系统转而去跟踪这个已被事先处理过的目标值信号,从而提高了系统的控制精度同时减少了控制所需的能量.数值仿真表明了这种方法的优越性. 相似文献
89.
90.