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mlp-mixer优点
时间: 2023-10-09 21:08:00 浏览: 82
Mlp-Mixer 是一个新型的架构,被证明在计算机视觉任务上表现出色。Mlp-Mixer 使用全局平均池化来捕捉全图特征,并通过多层感知机 (MLP) 来处理特征表示 。相对于传统的卷积神经网络,Mlp-Mixer 对像素的位置敏感度较低,因此在处理大量变形图像、被遮挡的图像和图像中的噪声时表现更好。此外,相较于 Transformer 等最新的架构,Mlp-Mixer 是一种非常轻量和高效的计算机视觉架构。
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新型矿用本安直流稳压电源设计:双重保护电路
"该文提出了一种基于LM2576-ADJ开关型降压稳压器和LM339四差分比较器的矿用本安直流稳压电源设计方案,旨在实现高稳定性输出电压和高效能。设计中包含了输出可调型稳压电路,以及具备自恢复功能的双重过压、过流保护电路,减少了开关器件的使用,从而降低了电源内部能耗。实验结果显示,此电源能在18.5~26.0V的宽电压输入范围内工作,输出12V电压,最大工作电流500mA,负载效应低至1%,整体效率高达85.7%,表现出良好的稳定性和可靠性。"
在矿井作业环境中,安全是至关重要的。本文研究的矿用本安直流稳压电源设计,旨在为井下设备提供稳定可靠的电力供应,同时确保在异常情况下不产生点燃危险的火花,满足本安(Intrinsic Safety)标准。LM2576-ADJ是一种开关型降压稳压器,常用于实现高效的电压转换和调节。通过精细调整和优化关键组件,该设计能够实现输出电压的高稳定性,这对于矿井设备的正常运行至关重要。
过压和过流保护是电源设计中的关键环节,因为它们可以防止设备因电压或电流过高而损坏。作者分析了过压和过流保护的理论,并设计出一种新型的双重保护电路,具有自恢复功能。这意味着在发生过压或过流事件时,系统能够自动切断电源,待条件恢复正常后自动恢复供电,无需人工干预,增加了系统的安全性。
此外,设计中通过减少开关器件的使用,进一步降低了电源内部的能耗,这不仅提高了电源效率,也延长了电池寿命,对于矿井中电力资源有限的环境来说尤其重要。实验数据显示,电源能够在18.5到26.0伏特的输入电压范围内工作,输出12伏特电压,最大工作电流不超过500毫安,负载效应仅为1%,这意味着电源在不同负载下输出电压的稳定性非常好。电源的整体效率达到85.7%,这表明在实际应用中,大部分输入能量都能有效地转化为可用的输出功率。
这种矿用本安直流稳压电源设计结合了高效能、高稳定性、自恢复保护和低能耗等特性,对提升矿井设备的安全性和工作效率具有重要意义。同时,其技术方案也为类似工况下的电源设计提供了参考。
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管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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模型部署最佳实践:5个步骤确保你的模型稳定运行
![模型部署最佳实践:5个步骤确保你的模型稳定运行](https://www.fticonsulting.com/emea/insights/articles/-/media/ec68c768d8314ee9bd1d00109c2b603c.ashx)
# 1. 模型部署概述
## 概述
模型部署是将机器学习模型转化为实际应用的必经之路。它是整个模型生命周期中至关重要的一步,涉及到技术、工具以及流程的细致考量。
## 重要性
部署过程的质量直接影响模型的性能和可扩展性。良好的部署策略确保模型在不同的环境中运行稳定,并满足实时性和资源效率的业务需求。
## 关键步骤
部署前的准备工作
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国内docker镜像下架,影响k8s吗
国内Docker镜像下架可能会对运行在Kubernetes (k8s)环境中的应用造成一定的影响。Kubernetes依赖于Docker镜像作为容器的基础层,用于创建和管理容器化的应用程序。如果常用的应用程序镜像不再可用,可能带来的影响包括:
1. **部署延迟或失败**:当新的Pod需要创建时,由于找不到所需的镜像,可能导致部署过程停滞或失败。
2. **更新困难**:镜像源受限的情况下,开发者可能无法及时获取到最新的修复、升级或功能版本,影响系统的维护和升级流程。
3. **性能下降**:频繁从海外镜像源下载可能会影响整体系统的响应速度,尤其是在网络连接不佳的时候。
4. **安全
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煤矿掘进工作面安全因素研究:结构方程模型
"基于结构方程的煤矿掘进工作面安全因素研究"
在煤矿行业中,掘进工作面的安全问题是至关重要的,因为它直接影响到矿工的生命安全和煤矿的生产效率。本研究以"基于结构方程的煤矿掘进工作面安全因素研究"为主题,深入探讨了影响煤矿掘进工作面安全质量的关键因素,并通过结构方程模型进行了实证分析。
首先,研究提出了人员、机器和环境三个主要的安全因素维度。人员因素主要关注矿工的安全意识,这是确保安全操作的基础。机器因素则强调设备的可操作性,高质量、可靠的设备能够减少因设备故障导致的事故。环境因素,特别是井下平均涌水量,对于工作面的稳定性有显著影响,过多的涌水可能引发淹井等严重安全事故。
结构方程模型是一种统计分析工具,常用于探究复杂系统中各变量之间的因果关系。在这个研究中,该模型被用来构建掘进工作面安全因素与安全质量的关系模型。通过对问卷调查数据的分析,模型揭示了这三个因素对安全质量的实际影响。
研究结果显示,人员因素中的安全意识对安全质量的影响最为突出。这表明提高矿工的安全教育和培训,增强他们的安全意识,是保障掘进工作面安全的首要任务。其次,机器因素中的设备可操作性也起着关键作用,这意味着必须定期维护和更新设备,确保其始终处于良好的运行状态。环境因素中的井下平均涌水量影响了工作面的稳定性,因此,有效的排水系统和地下水管理策略也是不可或缺的。
该研究为煤矿安全管理提供了理论依据和实践指导,有助于制定更科学的安全管理策略和预防措施。通过对这些关键因素的深入理解和控制,可以有效降低煤矿掘进工作面的安全风险,提高整体的安全生产水平。此外,该研究方法也可应用于其他类似的高风险工业领域,以提升整体行业的安全管理水平。