西安石油大学：《计算机网络 Computer Network》课程教学资源（扩展实验）实验六 802.1x及AAA

第一节 单侧电源网络相间短路的电流保护 第二节 电网相间短路的方向性电流保护 第三节 中性点直接接地电网中接地短路的零序电流及方向保护 第四节 中性点非直接接地电网中单相接地故障的零序电压、电流及方向保护

在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强

针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义

上海交通大学：《电力系统自动化》课程教学资源（推荐论文）The implementation and evolution of a SCADA system for a large distribution network

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上海交通大学：《物流地理学 Geography of Logistics》课程教学资源（教学资料）1 THE WORLDWIDE MARITIME NETWORK OF CONTAINER SHIPPING：SPATIAL STRUCTURE AND REGIONAL DYNAMICS

上海交通大学：《物流地理学 Geography of Logistics》课程教学资源（教学资料）The complex network of global cargo ship movements