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随着新能源发电占比的不断增加，电网频率的稳定性受到严峻挑战，传统火电机组参与电网调频的作用愈发突出，然而部分火电机组的调节速率......
基于机器学习的滑坡灾害易发性预测模型由于其固有缺陷，难以获得更为可靠的评价结果。自动机器学习作为新兴的智能学习方法，拥有自动......
近年来,计算机技术的迅速发展使得深度神经网络在人工智能领域得到广泛应用。同时,智能终端的普及和第五代移动通信技术5G的发展,......
文本分类任务从离散文本数据提取出的文本特征会因领域和背景不同而存在巨大差异,因此文本分类网络模型更复杂。复杂的结构给人工......
TPOT是一种通过优化的方法生成一个机器学习管道的AutoML算法。该算法将机器学习中的特征工程、数据预处理、模型选择、超参数优化......
场景文本图片中文本的存在形式多种多样并且伴随着丰富的背景噪声干扰,这些问题使得场景文本识别（STR）任务依然充满挑战。目前领先的......
冷水机组作为中央空调系统最主要的能耗设备,其控制策略将直接影响到空调系统乃至建筑物的整体能耗。因此,如何在满足舒适性的要求......
利用2015年1月—2021年3月ECMWF细网格数值预报产品构建训练样本,使用自动机器学习方法构建乌鲁木齐机场温度预测模型.结果表明:(1......
随着近些年来机器学习在科研与工程届的发展,其创建的模型越来越复杂,如果整个模型的参数都依靠人类去设计,这将会耗费掉大量人力......
近年来,无论是国内外中小学STEM教育热点向人工智能方向的转移,还是在线教育平台对人工智能相关内容的引进,都表明人工智能教育正......
零售业在一国经济中举足轻重,随着人工智能的崛起,无人零售迅速发展。其中,商品检测是无人零售的关键技术,也是目前深度学习领域研......
近年来,各行业都依赖机器学习模型进行技术的提升和创新。但是,模型生成的任务非常繁重,因为人工为某个特定任务进行模型设计会非......
神经网络架构模型对于深度学习任务的运算性能是至关重要的,传统人工设计网络架构不仅费时费力,而且设计思路多囿于前人,模型性能......
情感分析(Sentiment Analysis)是从语言文本入手分析人们的观点、评价、态度和情绪的研究领域。实体级别的情感分析(Aspect Based ......
大量化石能源的使用带来了环境污染问题。风能作为可再生能源受到越来越多的关注,风力发电在发电领域的渗透率不断上升。考虑到风......
[背景]湍流问题涉及到工程中的诸多领域,其重要性不言而喻.雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程提供了一种计算时间平均湍流量的有效......
在“人工智能+服装产业”范式下,论述人工智能的形成与发展、主要技术、人工智能产业链的技术与计算机应用、人工智能在服装企业智......
对水字进行文字识别有利于水族文化的保护与传承,是一个重要的研究方向。人工构建识别水字的卷积神经网络(CNN)模型需要大量的时间......
云计算资源管理是指将存储、网络带宽以及其他资源分配给一组应用程序的操作。由于资源管理过程中会受到服务水平协议的约束,因此......
近年来,关于机器学习的研究与应用在各个领域都取得了丰硕的成果,这些成果主要依赖于机器学习专家对机器学习各环节的大量人工干预......
文章提出了一种基于自动机器学习(Automatic Machine Learning)框架TPOT的信用卡逾期识别算法。通过K-近邻、决策树、支持向量机、......
人工神经网络的自适应结构学习(AdaNet)是基于Boosting集成学习的神经结构搜索框架,可通过集成子网创建高质量的模型。现有的AdaNe......
随着我国在生态保护上的投入加大,红外相机技术在我国各级自然保护区的应用发展迅猛,在如何充分挖掘照片的信息方面,物种识别显得......
在现代战争全面转向信息化方向的今天,电子战在越来越广的范围内影响着战争的发展,作为电子战的先导和基础,电子侦察从某种意义上......
自动机器学习是指在完全没有人工干预的条件通过算法自动的完成机器学习的完整设计流程,其核心是要实现包括模型选择、特征选择、......
