深度神经网络近年在计算机视觉以及自然语言处理等任务上不断刷新已有最好性能，已经成为最受关注的研究方向.深度网络模型虽然性能显著，但由于参数量巨大、存储成本与计算成本过高，仍然难以部署到硬件受限的嵌入式或移动设备上.相关研究发现，基于卷积神经网络的深度模型本身存在参数冗余，模型中存在对最终结果无用的参数，这为深度网络模型压缩提供了理论支持.因此，如何在保证模型精度条件下降低模型大小已经成为热点问题.本文对国内外学者近几年在模型压缩方面所取得的成果与进展进行了分类归纳并对其优缺点进行评价，并探讨了模型压缩目前存在的问题以及未来的发展方向

资料整编步骤考证基本资料,审核原始监测资料,编制成果图表,编写资料整编说 明,整编成果的审查验收、存贮与归档。 统计数值时,平均值采用算术平均法,尾数按四舍五入处理;挑选极值时,若多次出 现同一极值,则记录首次出现者的发生时间。 资料整编说明应包括:资料整编的组织时间、方法、内容及工作量概况;监测井网的 调整变更情况;监测方法精度、高程测量校测和测具检定概况;监测资料的质量评价;存 在问题及改进意见

水文与水资源工程专业、勘察技术与工程专业(水文地质与环境地质方向)生产实习 的主要内容包括资料收集与分析、气象观测、水均衡试验场观测、现场调查、抽水试验: 启发性教学阶段、独立性教学阶段及创造性教学阶段的基本技能训练。由于实习内容、实 习方法

气象观测:要求了解各种气象要素的主要观测仪器、相应的观测方法和常用的记录格 式,掌握各种气象要素特别是与水资源密切相关的降水、蒸发、气温等要素的统计分析内 容和方法

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

第1题席位分配 1比例加惯例2。Q值方法3. d hondt方法已知pn已有nn增加1席

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基于残余应力测试新方法与先进电化学测试技术的进展, 围绕残余应力类型和大小对金属材料点蚀以及应力腐蚀行为的作用机理进行了总结和归纳. 研究发现, 尽管残余压应力对腐蚀行为的抑制作用得到了大量实验的证实, 但是在不同条件下其作用方式以及机理不尽相同, 并且与材料的结构特点以及腐蚀产物等密切相关. 同时, 残余拉应力的作用尚不明确, 受到材料类型和其他因素耦合的严重影响. 另外, 在某些环境下, 影响腐蚀行为的关键是残余应力梯度或残余应力的某个临界值. 但是对有色金属的研究表明残余拉应力和压应力均会导致基体中位错和微应变等结构缺陷增加, 进而促进点蚀敏感性, 降低材料服役性能. 最后, 对目前研究存在的局限进行了讨论和展望

一.基本概念 二电力系统的结线方式 三.电压等级及适用范围 四.电力系统中性点的运行方式 五.各类发电厂的运行特点

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