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根据【关键词:
注意力机制,航班延误预测,航班恢复,神经网络
】搜索到相关结果
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关键词
基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究
作者:
文青.
来源:
东莞理工学院
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
Circular
损失函数
注意力机制
Transformer
YOLOv5
Smooth
Label
Swin
描述:
基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究
基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究
作者:
文青.
来源:
东莞理工学院
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
Circular
损失函数
注意力机制
Transformer
YOLOv5
Smooth
Label
Swin
描述:
基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究
基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究
作者:
文青.
来源:
东莞理工学院
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
Circular
损失函数
注意力机制
Transformer
YOLOv5
Smooth
Label
Swin
描述:
基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究
基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究
作者:
文青.
来源:
东莞理工学院
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
Circular
损失函数
注意力机制
Transformer
YOLOv5
Smooth
Label
Swin
描述:
基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究
基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究
作者:
文青.
来源:
东莞理工学院
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
Circular
损失函数
注意力机制
Transformer
YOLOv5
Smooth
Label
Swin
描述:
基于YOLOv5的航空图像目标检测方法研究
某航空发动机传动系统的动力学研究及其振动控制
作者:
欧卫林
来源:
西北工业大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
复杂转子系统
传动系统
激振力
弯扭耦合
固有模态
集总质量法
模糊控制
神经网络
描述:
本文首先建立了斜齿轮、直齿锥齿轮的线性动力学模型,介绍了齿轮啮合刚度、啮合阻尼的计算方法,并导出了它们的耦合刚度阵与耦合阻尼阵.然后推导了齿轮耦合复杂转子系统弯扭耦合振动方程,即采用集总质量法建立系统中每根转子的振动方程,并求出以耦合刚度阵与耦合阻尼?
航空工效的眼动研究及其应用
作者:
柳忠起
来源:
北京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
飞行绩效
眼动
专家-新手范式
工效
注意
飞机座舱
神经网络
MATLAB
描述:
内部和外景的注意力分配比例是
1
:9,在平飞和爬升阶段为2:8。研究结果可以指导飞行员训练时正确地分配注意力,也可以作为鉴别飞行员飞行技术的参考。(3)基于眼动数据和
神经网络
模型的飞行绩效预测和评价。基于上述
非线性柔性结构振动智能控制策略及其在航空机械抑振中的应用研究
作者:
陈丁跃
来源:
西安交通大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
小波变换
变结构控制
非线性动力学
自适应滤波
神经网络
模糊逻辑
旋翼桨叶
柔性机械结构
智能振动控制
描述:
该文对智能振动控制方法的三种主要方法——模糊控制、专家控制和
神经网络
控制的理论进行了分析,阐明了将该方法结合起来的可行性和必要性.在对上述内容研究的同时,就其具体设计方面的一些问题进行了深入研究,特别是针对常规模糊控制系统中控制器的设计.该文主要进行?
智能客服机器人在民航业中的应用前景如何?
作者:
周舰
山东航空
来源:
中国民航报
年份:
2017
文献类型 :
报纸
关键词:
航业
机器人应用
地面服务
机器人系统
协同过滤技术
消息队列
关键词检索
神经网络
机票预订
业务规则
描述:
智能化浪潮即将到来,人工智能已成为部分企业的重点研究对象,客服机器人作为人工智能的代表,在金融、服务和电信业务中已崭露头角。京东的JIMI是聊天机器人在客服方面的主要代表,微软“小冰”和微信“小微”是娱乐聊天、生活助理机器人的代表,科大讯飞的“熊宝”是儿
全文:
智能化浪潮即将到来,人工智能已成为部分企业的重点研究对象,客服机器人作为人工智能的代表,在金融、服务和电信业务中已崭露头角。京东的JIMI是聊天机器人在客服方面的主要代表,微软“小冰”和微信“小微”是娱乐聊天、生活助理机器人的代表,科大讯飞的“熊宝”是儿
基于深度学习的航司航空发动机智能损伤检测一体化解决方案
作者:
王锦申
黄旭
万夕里
来源:
航空维修与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
损伤检测
编码器
发动机
目标检测
深度学习
一体化解决方案
神经网络
在线计数
孔探检测
描述:
航空发动机作为飞机的关键部件,其损伤诊断和维护是保障飞机飞行安全的核心任务。目前,通过人工的定期孔探检测开展检查和维护工作,既费时又容易出错。为此,本文给出了融合上下文编码的
神经网络
深度学习框架
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