《假如记忆可以移植》ppt课件2_《假如记忆可以移植》课件

本章主要概念： 记忆：是过去经历过的事物在人脑中的反映。 表象：是在头脑中出现的感知过的事物的形象。 遗忘：是对识记的材料不能再认或回忆，或再认和回忆时发生错误。用信息加工的观

记忆：是过去经历过的事物在人脑中的反映。 表象：是在头脑中出现的感知过的事物的形象。 遗忘：是对识记的材料不能再认或回忆，或再认和回忆时发生错误。用信息加工的观 点来说，遗忘就是信息提取不出来或提取错误

北京大学：《人类生存发展与环境保护 Development of Human Society and Environmental Protection》教学资源_期中论文_独家记忆：与城市有关的记忆片断

计算机辅助翻译 Computer Aided Translation 第五讲 翻译记忆库的维护、Winalign 的使用与翻译文件批量导入

课前思考： 1、翻译记忆库和术语库在实际翻译过程中是如何辅助译者的？ 2、如何在翻译记忆库中搜索一个表达的翻译？ 3、如何在翻译的过程中往术语库中添加新术语？

课前思考： 1、为翻译记忆库中的翻译单元添加更多的信息有什么功能？ 2、如何创建一个更高级的翻译记忆库？

由于协作机器人的结构比普通工业机器人更为轻巧，一般动力学模型所忽略的复杂特性占比较大，导致协作机器人的计算预测力矩误差较大。据此提出在考虑重力、科里奥利力、惯性力和摩擦力等的基础上，采用深度循环神经网络中的长短期记忆模型对自主研发的六自由度协作机器人动力学模型进行误差补偿。在实验中采用优化后的基于傅里叶级数的激励轨迹驱动机器人运动，以电机电流估算关节力矩，获取的原始数据用来训练长短期记忆模型(LSTM)补偿网络。网络的训练结果和评价指标为预测力矩相比实际力矩的均方根误差。计算与实验结果表明，补偿后的协作机器人动力学模型对实际力矩具有更好的预测效果，各轴预测力矩与实际力矩的均方根误差相比于未补偿的传统模型降低了61.8%至78.9%不等，表明了文中所提出补偿方法的有效性

分析了带有可调参数的Perry-Shanno无记忆拟牛顿方法的收敛性.证明了对于非凸目标函数,在非精确搜索条件下,参数在一定范围内,算法是收敛的

针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题，提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型，从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆（LSTM）预测模型的基础上，采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势，然后使用长短期记忆神经网络（LSTMNN）算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测，最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明，所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%，平均相对误差在3%以内，且优于其他预测模型