...电磁干扰的自适应调节经颅磁刺激专利,提高系统的适应性和鲁棒性
刺激器用于实现经颅磁刺激,包括如下步骤:根据刺激器的刺激频率f,计算刺激周期TI,TI=1/f;获取刺激器的刺激时间TS以及充电时间TC;根据刺激周期、刺激时间以及充电时间计算空隙时间TE,TE=TI??TS??TC;根据空隙时间TE,延后刺激器的充电时间,基于上述方法,本发明可根据刺激器的充电时间,自适应调节刺激器在刺激周期的充...
聊聊海内外量化投资量化长跑者们在坚持什么
是应该具备能够应对“市场环境改变与多任务间动态关系的灵活性”,也就是说,持续优化迭代后,能够建立更适应环境行为模式的“动态期望”,体现在业绩上,是一个稳定的、可持续的、可归因的收益回报。但事实上,机器学习和深度学习模型的瓶颈——「黑箱」,可解释性问题仍没有完全突破,当然,能持续稳定赚钱的“好策略”也...
圣邦股份申请锁相环电路专利,提高锁相环的适应性和鲁棒性
用于根据脉冲控制信号输出相应的电流信号;环路滤波器,用于根据电荷泵的输出电流产生相应的控制电压;电压??电流转换模块,用于将控制电压转换为与其线性相关的偏置电流;电流控制振荡器,用于基于偏置电流生成具有相应频率的输出时钟信号;以及摆幅钳位模块,用于根据偏置电流和第一参考电压...
...方法及系统专利,提高了小电流接地选线的适应性、准确性和鲁棒性
本发明通过提取零序电压和零序电流信号的线性和非线性,暂态和稳态等多个尺度的特征,再结合多尺度神经网络判断铁磁谐振,并定位小电流接地故障,从而提高了小电流接地选线的适应性、准确性和鲁棒性。本文源自:金融界作者:情报员
华泰金工 | SAM:提升AI量化模型的泛化性能
ASAM优化器相较于SAM优化器的改进类似于Adagrad优化器相较于SGD优化器的改进,区别在于后者调整学习率大小以适应神经网络中不同参数的尺度,而前者调整权重空间内扰动半径以适应神经网络中不同参数的尺度。ASAM优化器引入了自适应扰动半径的概念,在计算权重空间内扰动半径时考虑到各参数的尺度,因此通过该方法计算得到的SAM...
朱嘉明:具身智能的崛起、后果和意义(1.4万字长文)
本书作者高度评价了统一表征理论的意义:统一化的知识表征方式有助于指导知识库的设计和构建,提升数据处理的效率,降低知识管理的复杂性,提供了构建更具适应性和灵活性的智能模型的工具(www.e993.com)2024年10月18日。作者还思考了在人工智能领域,在技术层面实践统一表征理论的三个技术方向:多模态感知与行为整合:预测性大脑模型与强化学习:元认知与自...
复杂网络的鲁棒性和韧性
1.复杂网络的特点与网络鲁棒性的数学框架复杂网络的特点在于其单位之间的相互作用,这些相互作用形成了各种各样的结构模式,如异质性、模块化和层次结构。网络的这种互联性质意味着即使是微小的干扰也可能被放大,影响整个系统。因此,理解它们对外部干扰和内部故障的鲁棒性至关重要。
智能辅助驾驶 纯视觉方案和激光雷达方案的对比 最后有彩蛋
鲁棒性是一个重要的系统设计理念,具有鲁棒性的系统更可靠,更能适应复杂多变的环境。它衡量系统抵御意外事件、适应变化并维持稳定性的程度。一个具有鲁棒性的系统或算法能够在面对各种挑战时,仍然能够产生可靠和有效的结果。鲁棒性与稳定性的区别稳定性更强调对于数据的微小变化的抵抗能力,而鲁棒性则是一个更广泛的...
城市NOA是评价智驾能力的唯一标准吗?
算法的鲁棒性是影响城市NOA可靠性的关键因素之一。在实际驾驶中,车辆可能会遇到一些未曾遇到过的情况,这时算法的反应能力和适应性至关重要。如果算法在这些情况下表现不佳,可能会导致严重的后果。此外,算法的鲁棒性还需要在不同的硬件平台和不同的城市环境中进行广泛测试,以确保其具有足够的泛化能力。现阶段,端到端的...
Nat. Rev. Phys.重磅综述:复杂网络的鲁棒性和韧性
级联失效刻画网络中节点损伤之间的动力学过程,文章总结了多层相互依存、阈值模型和过载模型三种不同研究方法,其中节点的失效分别通过相互依存关系、集体行为影响和负荷重分配来造成其他节点失效。文章同样给出了防止和应对网络崩溃的已有研究,包括鲁棒性设计、早期预警指标、自适应响应和修复等。由于该部分涉及到节点失效后...