简介:摘要:针对传统情景性,交互性不强的问题,提出列车调试学习系统。论文以Unity3D为开发平台,Creo、3Dsmax为辅助工具,结合公司结构化文件,搭建列车调试工作三维场景。系统搭建过程中实现了碰撞测试、曲线路径、粒子系统、射线检测、timeline、基于UGUI的UI制作等技术,采用C#语言实现各模块间的交互,创建了一个集专业性、沉浸感、趣味性于一体的列车调试学习系统。实践结果表明,该学习系统极大的提高了学习人员的积极主动性。
简介:摘要:水力发电不仅实现了能源再生,在清洁环保方面也有着积极意义,作为可持续发展战略中的重要角色,水电行业有着十分广阔的发展空间。不过任何行业的建设都离不开人才的托举,尤其当前我国水电资源正处于重重考验的关键时期,深层次复合型人才的应用才能迅速推动水电行业的发展。学习-健康型人才是复合型人才的关键所在,本文将对当前水电站人才建设的问题进行深入分析,并针对性地提出相关解决对策,以促进水电站复合型人才建设。
简介:摘要基于深度学习的变电站设备部件的识别,是利用深度学习的高层语义特征提取模型,构建从图像底层视觉特征到高级语义特征逐层迭代、逐层抽象的深度网络映射模型,旨在减小语义鸿沟,得到图像语义特征,然后利用全局特征预测每个位置可能的设备目标,不断进行迭代回归调整,再通过一系列的识别分析后得到最终的识别结果。该研究可以大大提高变电站设备部件识别率,从而更加针对性的进行变电站的故障检测。
简介:摘要当前的深度学习方法使用在基于大型图形处理单元(GPU)的计算机上训练的卷积神经网络(CNN)非常成功。该方法的三个局限性是1)基于简单的分层网络拓扑结构;2)网络采用人工配置以达到最优效;3)神经元模型的实现在成本和功耗上都比较昂贵。在本文中,评估了使用三种不同的计算架构来解决这些问题的深度学习模型量子计算来训练复杂的拓扑结构,高性能计算(HPC)来自动确定网络拓扑结构,以及低功耗硬件的神经形态计算。由于目前量子计算机的输入尺寸限制,实验中使用MNIST数据集。结果显示了将这三种架构结合使用来解决上述深度学习限制的能力。结果表明,量子计算机可以在网络复杂度增加的情况下,在可控制的时间内找到高质量的层内连接权值;高性能计算机可以找到最优的基于层的拓扑结构;在低功耗记忆硬件中,神经形态计算机可以表示其他结构的复杂拓扑结构和权值。
简介:摘要当前的深度学习方法使用在基于大型图形处理单元(GPU)的计算机上训练的卷积神经网络(CNN)非常成功。该方法的三个局限性是1)基于简单的分层网络拓扑结构;2)网络采用人工配置以达到最优效;3)神经元模型的实现在成本和功耗上都比较昂贵。在本文中,评估了使用三种不同的计算架构来解决这些问题的深度学习模型量子计算来训练复杂的拓扑结构,高性能计算(HPC)来自动确定网络拓扑结构,以及低功耗硬件的神经形态计算。由于目前量子计算机的输入尺寸限制,实验中使用MNIST数据集。结果显示了将这三种架构结合使用来解决上述深度学习限制的能力。结果表明,量子计算机可以在网络复杂度增加的情况下,在可控制的时间内找到高质量的层内连接权值;高性能计算机可以找到最优的基于层的拓扑结构;在低功耗记忆硬件中,神经形态计算机可以表示其他结构的复杂拓扑结构和权值。