中国农民丰收节的思想政治教育功能及其实现路径研究

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在数控加工中,零件加工精度和数控机床的加工效率与刀具的磨损状态息息相关。因此,在铣削加工过程中实现刀具磨损状态的智能检测,及时发现并更换将要磨钝的铣刀,对提高工件加工质量和保证机床加工效率有重要意义。本文结合铣刀加工过程数据和集成学习算法建立基于数据驱动的铣刀磨损状态预测模型,为换刀决策提供依据。主要内容归结为信号采集与数据处理、特征选择与降维和铣刀磨损状态预测模型的建立。(1)刀具磨损机理分析和
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深度学习在很多领域中取得了显著效果,但是从空白开始训练一个深度模型需要耗费大量的标注成本和训练时间。本文提出一种深度迁移主动学习方法(Deep TLAL)缓解这一问题。提出了一种与迁移学习强结合的主动学习动态样本挑选策略,其以源任务网络模型作为目标任务初始模型,在主动学习迭代中结合源域差异性和目标域不确定性挑选出对模型最具有贡献的目标域样本进行标注,并且根据主动学习阶段动态调整两种评价指标的权重。
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