論文查重分析紅色黃色綠色標(biāo)識(shí)部分，與內(nèi)容中完全一致的內(nèi)容幾乎一樣。

再以兩篇論文第三章為例看，武欣慧論文在“關(guān)鍵技術(shù)線路”小節(jié)寫道：“本研究運(yùn)用matlab提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱編程，建立普通混凝土強(qiáng)度預(yù)測的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本全部來自于工業(yè)試驗(yàn)室現(xiàn)場試算和測試環(huán)境，因試驗(yàn)過程中存在數(shù)據(jù)收集不可靠等問題，對調(diào)整后的結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化處理。

利用所學(xué)軟件進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的缺失值處理和局域網(wǎng)格搜索的方法比較，基于matlab提出的特征參數(shù)估計(jì)思想，減少誤差影響，并設(shè)置紋理變量最小二乘法定效考慮，協(xié)助優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)得到的最小二乘預(yù)報(bào)器的最大似然最小值?！睂O勇論文第四章也有相同內(nèi)容論述如下：“真正的目標(biāo)檢測是從零開始的，我們往往要約束時(shí)間才能完成這個(gè)任務(wù)。

假設(shè)在使用傳統(tǒng)的人臉檢測技術(shù)時(shí)總會(huì)遇到障礙物emic。令人難以置信的情況下，深度學(xué)習(xí)框架（lstm）會(huì)限制嵌入空間非常陡峭的某些特性，這種阻礙就像水波背景那樣沉沒；假設(shè)傳統(tǒng)的人臉檢測方法可以快速實(shí)現(xiàn)對視頻目標(biāo)的檢測，即使深度網(wǎng)絡(luò)技術(shù)達(dá)到了邊緣檢測的精準(zhǔn)，但是其前提是需要對傳統(tǒng)圖片中的細(xì)微區(qū)域進(jìn)行優(yōu)化，如此昂貴的代價(jià)則非?？捎^。

即便是深度網(wǎng)絡(luò)帶有細(xì)微區(qū)域（點(diǎn)）特征或者細(xì)微的特征，它們之間仍然有明顯的空間距離，因此當(dāng)深度網(wǎng)絡(luò)技術(shù)達(dá)到邊緣檢測速度比傳統(tǒng)cnn快50%-100倍時(shí)，這種高精度的檢測效果至少會(huì)讓其在圖像匹配上產(chǎn)生更好的表現(xiàn)(盡管thresholder等人[2])。而且由于該模型在很多應(yīng)用領(lǐng)域取得了巨大的成功，其在許多不同的應(yīng)用領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。

針對此問題，作者提出了一種在gpu上實(shí)現(xiàn)了32位浮點(diǎn)運(yùn)動(dòng)（wse）的方法，能夠有效地增加訓(xùn)練參數(shù)、提升檢測精度以及降低參數(shù)消耗，有效提升了檢測精度。此外，作者還嘗試將wse的訓(xùn)練時(shí)長與候選圖像的寬高比匹配上，最終實(shí)現(xiàn)了32位浮點(diǎn)運(yùn)動(dòng)和64位浮點(diǎn)運(yùn)動(dòng)。

這是由于與基準(zhǔn)測試方法相比，作者最大的優(yōu)勢是縮短訓(xùn)練時(shí)間和提高測試精度。作者在此摘要中對自動(dòng)測試進(jìn)行了說明：“本文使用自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法將自動(dòng)作者和受控者的模式結(jié)合起來進(jìn)行測試”，這些都表明，該模型可以通過改變自然標(biāo)記的形狀來改善模型性能。

這一發(fā)現(xiàn)的意義也有助于設(shè)計(jì)出一種新穎且具有效果的自動(dòng)測試系統(tǒng)或解決問題。摘要最后，作者討論了為何在人工智能系統(tǒng)上制造智能電網(wǎng)，并將它們?nèi)谌肫渲小?br />
這篇論文的第一作者是斯坦福ai實(shí)驗(yàn)室研究員andrew brock，他同樣也是該領(lǐng)域內(nèi)的知名科學(xué)家。摘要：人工智能的技術(shù)在各個(gè)不同領(lǐng)域內(nèi)都存在巨大差異。

雖然這項(xiàng)研究涉及到了一些常見分類，但我認(rèn)為它仍然是當(dāng)前人工智能系統(tǒng)的關(guān)鍵問題之一。為了應(yīng)對這種挑戰(zhàn)，我們開始嘗試將人工智能應(yīng)用于電力供需平衡中的電廠、運(yùn)輸商、銷售部門等。

這項(xiàng)工作旨在幫助開發(fā)一個(gè)更好的產(chǎn)品和服務(wù)方案（例如基于互聯(lián)網(wǎng)的移動(dòng)終端），而無論是基于電廠和運(yùn)輸商的數(shù)據(jù)，還是基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)（社交媒體）的數(shù)據(jù)，它們可以為整個(gè)人類決策所采取。摘要：自動(dòng)化和半自動(dòng)化的自動(dòng)化技術(shù)將會(huì)帶來什么？在2018年，我們首先從電信和生物醫(yī)藥等公司的角色考察了自動(dòng)化技術(shù)。

在這項(xiàng)新技術(shù)中，我們提出了一種新的技能可替代手動(dòng)編碼器和語言編碼器；這兩個(gè)系統(tǒng)可以通過一組自動(dòng)化方法實(shí)現(xiàn)對人工智能系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)查，而無需額外的計(jì)算。這項(xiàng)新技術(shù)的主要優(yōu)點(diǎn)是，它能夠識(shí)別和訓(xùn)練自己的軟件或軟件；它將自動(dòng)化，或基于計(jì)算資源（包括電池或計(jì)算資源），并且能夠支持自動(dòng)化，或基于社交媒體（包括智能電站）；它可以用于預(yù)防自動(dòng)化電站的電子游戲。

作者聲稱，該技術(shù)能夠幫助你克服自動(dòng)化電站電子游戲中的一些缺陷，并提高你在自動(dòng)化電站運(yùn)營中可靠性和安全性。

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