【摘 要】
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通过对第十七届中国国际机床展览会(CIMT 2021)参展特种加工机床的现场观摩、资料收集以及与参展厂商的交流座谈,对国内外电加工机床、激光加工机床、增材制造机床的技术特点
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通过对第十七届中国国际机床展览会(CIMT 2021)参展特种加工机床的现场观摩、资料收集以及与参展厂商的交流座谈,对国内外电加工机床、激光加工机床、增材制造机床的技术特点及发展趋势进行了比较深入和系统的评述,并对特种加工机床的应用与市场发展进行了分析.
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目前的新闻分类研究以英文居多,而且常用的传统机器学习方法在长文本处理方面,存在局部文本块特征提取不完善的问题.为了解决中文新闻分类缺乏专门术语集的问题,采用构造数据索引的方法,制作了适合中文新闻分类的词汇表,并结合word2vec预训练词向量进行文本特征构建.为了解决特征提取不完善的问题,通过改进经典卷积神经网络模型结构,研究不同的卷积和池化操作对分类结果的影响.为提高新闻文本分类的精确率,本文提出并实现了一种组合-卷积神经网络模型,设计了有效的模型正则化和优化方法.实验结果表明,组合-卷积神经网络模型对
研究多天线窃听者场景基于混合精度模数转换器(Analog-to-Digital Converter,ADC)大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)中继系统,中继将接收到的信号放大转发,通过在基站采用最大比合并接收信号,推导出合法用户与窃听者的频谱效率表达式,最终得出系统保密频谱效率表达式.根据能量效率定义建立功耗模型,推导保密能量效率表达式,并分析保密频谱效率和保密能量效率之间的平衡关系,进而揭示基站天线数、ADC量化位数等参数对物理层安全性能的影响.
针对传统串行聚类集成算法在处理高维海量数据时效率低下的问题,提出基于Spark的并行聚类集成算法SCEA(Spark based Clustering Ensemble Algorithm).首先,通过主成分分析与成对约束结合的方法对算法输入数据进行预处理,达到数据降维并去除特征相关性的目的;其次,通过调用不同聚类算法获得基聚类成员后,采用三元组方法通过基聚类成员的簇标签构造出相似度矩阵,并调用层次聚类算法得到最终的聚类结果;最后,在调用MLlib中已有聚类算法的基础上,基于Scala对SCEA算法进行了
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