Adam

摘要： 对于很多Hi-Fi玩家来说,EVE Audio这个名字是不是有点陌生?但其实,它的创始人Roland Steinz曾是ADAM的CEO和研发总监,看到这个名字和头衔,您会否对这个牌子兴趣大增?时间回到1999年,德国广电中心的设计师Roland Steinz、物理学家Klauz Heinz共同创业,成立了ADAM,首次将AMT气动高音引入了录音行业,Roland Steinz出任CEO和研发总监,ADAM的成绩我们也有目共睹。但后来,ADAM扩展至多媒体、影院音响与Hi-Fi领域,与他的理念不合,2010年他离职创办了专门做监听的EVE Audio。

摘要： 精准识别作物害虫是控制虫害发生态势的重要基础。针对现有害虫识别准确率较低、基于卷积神经网络的害虫识别结构较复杂且计算成本较高、害虫识别模型泛化能力低及难以部署等问题,该研究提出了一种基于改进EfficientNet模型的作物害虫智能识别模型。该模型通过引入坐标注意力(Coordinate Attention,CA)机制而改进EfficientNet主体结构,引入数据增强的组合训练策略及Adam优化算法来提高模型的泛化能力,并采用迁移学习策略来训练改进的EfficientNet模型,从而提出了一个高性能轻量化的作物害虫识别模型CA-EfficientNet。在公开的大规模作物害虫数据集IP102上展开试验,结果表明该研究提出的CA-EfficientNet模型识别准确率达到69.45%,较改进前提高了4.01个百分点;与现有同类最优算法(GAEnsemble)的性能相比,识别准确率高出2.32个百分点。改进后的CA-EfficientNet模型参数量为5.38 M,较改进前仅增加了0.09 M;相比于经典分类网络VGG、ResNet-50、GoogleNet等,其参数量仅是这些网络模型参数量的3.89%、22.72%和52.63%。试验结果表明,所提方法有效提高了作物害虫图像的识别准确率,较大幅度地减少了模型参数量,在保持轻量化计算的基础上获得了明显优于同类最优算法的准确率。

摘要： Many people around the world have lost their lives due to COVID-19.The symptoms of most COVID-19 patients are fever,tiredness and dry cough,and the disease can easily spread to those around them.If the infected people can be detected early,this will help local authorities control the speed of the virus,and the infected can also be treated in time.We proposed a six-layer convolutional neural network combined with max pooling,batch normalization and Adam algorithm to improve the detection effect of COVID-19 patients.In the 10-fold cross-validation methods,our method is superior to several state-of-the-art methods.In addition,we use Grad-CAM technology to realize heat map visualization to observe the process of model training and detection.

摘要： 为实现水稻病害图像的快速、准确识别,提出一种基于注意力机制与EfficientNet的轻量化水稻病害识别方法。该方法首先引入轻量级卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)改进Efficientnet-B0中的主体模块轻量翻转瓶颈卷积核(Mobile Inverted Bottleneck Convolution,MBConv),然后利用Ghost模块优化网络中的卷积层,降低网络的参数量和计算量,最后使用Adam优化算法提高网络的收敛速度。在由572幅水稻白叶枯病、稻粒黑粉病、稻曲病、稻胡麻斑病和健康叶片5类水稻图像构成的测试集上,本文所提方法的识别准确率为95.63%,较EfficientNet-B0提高1.75%;分别比同类经典神经网络VGG16、Inception-V3、ResNet101和DenseNet201提高8.39%、4.72%、3.67%和1.05%。本文所提方法模型参数量为4.4 M,较EfficientNet-B0减少2.8 M;相比于对照网络,其参数量仅是这些网络模型参数量的9.05%、18.37%、9.81%和21.64%。试验结果表明:本文所提方法能够实现对不同水稻病害图像的准确、快速识别,而且识别模型轻量,具有较少的网络参数量。

摘要： 香烟爆珠包装前的缺陷检测对确保香烟生产品质具有重要意义。基于卷积神经网络的新型爆珠缺陷检测算法,可检测爆珠中的气泡、凹陷、划痕和微小拖尾这4种典型缺陷。为满足工业检测的要求,在利用Faster RCNN对小目标检测精度高优势的同时,对其进行轻量化改进。首先,利用深度可分离卷积网络实现特征提取,相较于标准卷积,参数量与计算量可减少约90%;然后,为降低网络参数的减少对精度的影响,利用上下文增强模块整合多尺度特征,提高检测精度;最后,选择加入二阶矩估计的Adam算法替代传统Momentum算法实现网络参数学习,网络收敛速度更快,误差更小。检测结果表明:笔者算法对4种缺陷检测的平均精度均值可达98.16%,检测速度可达36.10 pcs/s,检测精度和检测速度均能满足实时检测的要求。

摘要： 准确的燃气负荷预测对于城市合理供应和调度能源起着非常重要的作用.由于燃气负荷数据本身具有周期性,随机性的复杂特点以及单阶段单预测模型的局限性,本文提出了一种基于模糊编码遗传算法(Fuzzy Coding of Genetic Algorithms,FCGA)和改进的LSTM-BPNN残差修正模型的多阶段混合模型.首先第一阶段先用LSTM进行燃气负荷初步预测,然后计算出燃气负荷残差值,第二阶段先用BPNN去预测残差值,然后用Adam自适应学习率算法在学习过程中自动调节LSTM-BPNN残差模型的学习率,加快拟合速度,接着用模糊编码遗传算法去优化BPNN的初始权重和阈值,以便寻找到全局最优解.最后把两阶段的预测值和作为最终的燃气负荷预测值.通过对比实验得出,本文模型比单模型,原始两阶段预测模型得到了更高的预测准确率.

摘要： 为了提高电网故障诊断的效率和准确性,提出一种基于GRU(Gated Recurrent Unit,GRU)网络的单相接地故障诊断模型.南方电网数据验证结果表明,基于GRU网络的电网故障诊断模型能够有效诊断单相接地故障,诊断准确率可以达到91.9％.

摘要： 精确电流值的测量是电网精益化运行决策的重要前提,高灵敏度、高精度TMR电流传感器的提出有效提升了电流测量能力.与此同时需要重点考虑温度漂移以及空间地磁场在TMR电流传感器测量过程中的影响.针对该问题,本文提出了基于改进深度信念网络的TMR电流传感器温漂与地磁场校正方法.首先,针对TMR电流传感器由于受到强磁场干扰或故障下的异常输出数据,利用贝叶斯结合信息熵理论识别并剔除;其次,使用改进深度信念网络重构空间地磁场、温度与TMR电流传感器测量输出的映射关系;最后,本文对所研发的TMR电流传感器进行了标定实验和误差分析.实验结果表明,在-40～80°C的温度变化范围内,算法补偿后的温度漂移系数由900×10-6/°C降至32.33×10-6/°C.TMR电流传感器对地磁场的敏感程度明显降低,平均绝对百分比误差由2.1530％降低到0.4109％,均方根误差由0.1048 A降低为0.0200 A.

摘要： 为了探索特殊情况下太原市空气质量预测和评价方法,采用基于灰色关联度法的模糊综合评价方法对太原市疫情防控前后的空气质量进行评价,对相关联的污染物浓度变化进行分析,并以太原市AQI监测数据为基础,结合长短期记忆循环神经网络(LSTM)以及随机梯度下降算法(Adam)建立了太原市空气质量预测模型(即Adam-LSTM模型),并与LSTM模型的预测结果进行了比较.结果显示,在启动一级应急响应加强防控后,太原市的整体空气质量得到改善,个别污染物由于气象及春节等因素未降低,LSTM模型和Adam-LSTM模型预测结果的均方根误差和训练速度分别为0.203 s和12.15 s,0.183 s和10.35 s.提出的Adam优化算法能够有效提高LSTM神经网络的训练精度和收敛速度,同时具有较小的预测误差,可为环保部门制定提升空气质量相关决策提供数据支持和方法借鉴.

摘要： 鉴于在低温状态下锂电池实时容量可估计性难度高, 低温环境下瞬时电流电压对瞬态电池容量变化影响效果大. 对Dense全连接层为主体的深度前馈BP网络模型进行了研究, 进行了不同添加层对模型预测值与实际值的影响分析, 采用了[11-9-12]的3层隐藏层BP网络模型以达到较高的精度, 采用了基于SGD扩展的使用动量和自适应学习率来加快收敛速度Nadam优化算法以及Log-cosh损失函数优化模型, 并且采用正则化方法降低过拟合,提高网络泛化能力. 基于HPPC工况下0度低温实验测试数据进行模型的训练以及测试, 经实验测试实现了在不同电压电流条件下所预测的soc误差在0.04左右.

摘要： 本文探索了太极拳锻炼与男性增龄性雄激素水平下降的关系.方法:测定太极拳组、老年对照组、成年对照组血清男性雄激素水平.结果:不同年龄组血清T、FT、DHT及SGBG的水平出现明显的年龄特征，各组间差异有显著性意义；老年对照组血清T、FT、DHT显著性地低于太极拳组和成年对照组，SHBG明显高于太极拳组和成年对照组，太极拳组和成年对照组比较未见显著性差异.结论:血清T、FT、DHT随年龄的增加而降低，SHBG则随年龄的增加而增加；坚持太极拳锻炼能有效地延缓老年男性增龄性雄激素水平下降.

摘要： 本文探索了太极拳锻炼与男性增龄性雄激素水平下降的关系.方法:测定太极拳组、老年对照组、成年对照组血清男性雄激素水平.结果:不同年龄组血清T、FT、DHT及SGBG的水平出现明显的年龄特征，各组间差异有显著性意义；老年对照组血清T、FT、DHT显著性地低于太极拳组和成年对照组，SHBG明显高于太极拳组和成年对照组，太极拳组和成年对照组比较未见显著性差异.结论:血清T、FT、DHT随年龄的增加而降低，SHBG则随年龄的增加而增加；坚持太极拳锻炼能有效地延缓老年男性增龄性雄激素水平下降.

摘要： 本文探索了太极拳锻炼与男性增龄性雄激素水平下降的关系.方法:测定太极拳组、老年对照组、成年对照组血清男性雄激素水平.结果:不同年龄组血清T、FT、DHT及SGBG的水平出现明显的年龄特征，各组间差异有显著性意义；老年对照组血清T、FT、DHT显著性地低于太极拳组和成年对照组，SHBG明显高于太极拳组和成年对照组，太极拳组和成年对照组比较未见显著性差异.结论:血清T、FT、DHT随年龄的增加而降低，SHBG则随年龄的增加而增加；坚持太极拳锻炼能有效地延缓老年男性增龄性雄激素水平下降.

摘要： 本文探索了太极拳锻炼与男性增龄性雄激素水平下降的关系.方法:测定太极拳组、老年对照组、成年对照组血清男性雄激素水平.结果:不同年龄组血清T、FT、DHT及SGBG的水平出现明显的年龄特征，各组间差异有显著性意义；老年对照组血清T、FT、DHT显著性地低于太极拳组和成年对照组，SHBG明显高于太极拳组和成年对照组，太极拳组和成年对照组比较未见显著性差异.结论:血清T、FT、DHT随年龄的增加而降低，SHBG则随年龄的增加而增加；坚持太极拳锻炼能有效地延缓老年男性增龄性雄激素水平下降.

摘要： 本文探索了太极拳锻炼与男性增龄性雄激素水平下降的关系.方法:测定太极拳组、老年对照组、成年对照组血清男性雄激素水平.结果:不同年龄组血清T、FT、DHT及SGBG的水平出现明显的年龄特征，各组间差异有显著性意义；老年对照组血清T、FT、DHT显著性地低于太极拳组和成年对照组，SHBG明显高于太极拳组和成年对照组，太极拳组和成年对照组比较未见显著性差异.结论:血清T、FT、DHT随年龄的增加而降低，SHBG则随年龄的增加而增加；坚持太极拳锻炼能有效地延缓老年男性增龄性雄激素水平下降.

摘要： 本发明涉及一种机械系统动力分析方法，特别涉及一种基于ADAMS的车辆载荷提取方法。这种方法包括步骤S1.运行ADAMS‑CAR模块；步骤S2.建立车辆模型；步骤S3.建立路面模型；步骤S4.建立运动事件；S5.提取车辆载荷；所述步骤依次进行。通过本发明提供的基于ADAMS的车辆载荷提取方法，可以建立与实际相符的多种类型车辆和路面模型，实现多种运动事件下车辆碾压路面的随机动载荷提取，为开展车辆碾压仿真模拟提供了参照，使模拟过程更加符合工程实际。

摘要： 本发明公开了一种基于Adam的迭代快速梯度下降对抗攻击方法，设置用于对抗攻击的基于深度神经网络的图像分类模型及其他对抗攻击参数，然后初始化迭代参数，在每次迭代时，将当前图像输入图像分类模型得到其分类结果，计算本次图像分类的损失函数梯度，根据该损失函数梯度对梯度均值和梯度方差进行更新，对梯度均值和梯度方差修正后更新每幅图像，如此循环直至达到最大迭代次数，将最后一次迭代得到的图像作为对抗样本。本发明引入Adam算法对I‑FGSM算法进行改进，能够在缩短训练时间的同时，提升生成对抗样本的迁移性和攻击成功率。

摘要： ADAM9抑制剂用于制备免疫调节剂的用途，免疫调节剂可以改变肿瘤内免疫细胞的分布和增加免疫细胞的浸润，增强癌症免疫疗法的有效性。

摘要： 本发明提供了高表达ADAM‑28的黑色素瘤自体肿瘤疫苗的制备方法及其应用，通过PCR方法从B16细胞中扩增出ADAM‑28基因，将其克隆入慢病毒载体中构建重组慢病毒，用重组慢病毒感染B16‑F10细胞，得到高表达ADAM‑28的黑色素瘤细胞系，通过辐照灭活后，得到黑色素瘤自体肿瘤疫苗。本发明首次制备高表达ADAM‑28的黑色素瘤细胞系，并以此制备得到黑色素瘤自体肿瘤疫苗。通过小鼠肿瘤模型，验证了该疫苗高效激活CD8+T细胞免疫应答，具有明显的肿瘤免疫预防效果，从而可以将其应用在制备肿瘤的免疫预防药物领域中，特别是黑色素瘤。

摘要： 本发明涉及医学领域，特别是涉及闭塞性心脑血管疾病侧支循环建立的诊断和治疗。更具体来说，本发明涉及ADAM10及其在血管闭塞患者侧支循环建立的诊断中作为生物标志物和治疗靶点的用途。本发明提供了ADAM10作为闭塞性心脑血管疾病患者侧支循环建立的生物学标记物的应用，其能有效预测闭塞性心脑血管疾病患者侧支循环建立和预防不良心血管事件的发展为临床心血管事件具有重要价值，可以提高闭塞性心脑血管疾病患者的生存率并能够改善长期预后。

摘要： 本发明提供了抗ADAM12药剂，诸如抗ADAM12抗体(Ab)、抗原结合Ab片段、多特异性Ab和抗原结合Ab片段、抗体‑药物缀合物(ADC)和嵌合抗原受体(CAR)。此外，本发明还提供了编码包含此类抗ADAM12药剂的细胞和药物组合物的核酸序列和载体，以及用于扩增此类细胞的方法。本发明还提供了治疗、预防或诊断疾病诸如癌症的方法以及使用此类材料刺激免疫应答的方法。

摘要： 一种基于ADAMS的转向机构多体动力学建模及参数确认方法，根据转向系统组成特征，通过虚拟样机技术建立多刚体动力学模型，并施加等效转向机带动转向杆的动力源；以多刚体动力学的各个零件的尺寸及质心位置坐标作为仿真的输入值，系统转向角为输出值；仿真测试转向系统原始左、右转角时间‑角度运动状态，获取零件运动距离与转向角度变化值；在设计边界范围内，均分数据组输入并获取输出结果；以阿克曼转角理论下运动特征视为理想的转向节左右角度关系：以整个转向过程差值的均方根值累计最小为优化目标，转化成数学关系并搭建函数算法，运算得出目标结果。应用于整车开发过程中转向系统设计，对提高转向系统参数开发效率，节省开发资源有重要意义。

摘要： 本发明提供一种异型股钢丝绳的建模和基于Adams与Abaqus联合仿真的载荷计算方法，针对三角股钢丝绳提出了一种基于Adams动力学以及Abaqus有限元静力学联合仿真的受力分析方法。该方法主要包括三角股钢丝绳数学几何模型的推导和三维几何模型的建立、Adams的动力学仿真、钢丝实物拉伸试验、Abaqus的有限元前处理与静力学仿真以及基于Python软件的Abaqus前处理插件开发。本方法为异型股钢丝绳的建模和受载仿真分析提供了较为完善的流程规范和可信的方法参考，为深入探究钢丝绳的力学性能与损伤失效机理，优化钢丝绳的结构设计提供了计算方法。

摘要： 本发明公开了一种基于ADAMS的车辆动力学自动化仿真分析系统和分析方法，包括：S1，根据ADAMS中整车多体动力学模型创建原则，将整车分解为多个功能性子系统；S2，判断是否考虑零部件柔度的影响，S3，应用有限元分析软件读取stp文件，自动完成网格划分、求解及输出ADAMS所需的MNF文件；S4，车辆动力学模型自动建立；S5，识别ADAMS装配文件中的子系统名称，识别子系统文件中关键参数及对应参数值；S6，修改参数，调用相关cmd命令实现车辆系统参数批量修改；S7，选取分析工况，并设置相应参数；S8，设置求解器参数，自动调用ADAMS求解器进行并行计算；S9，自动读取求解结果文件，进行数据处理及绘制图形；S10，自动生成分析报告。

摘要： 本发明公开了一种基于ADAMS车辆双移线试验的仿真方法及系统，所述方法包括：分别获取车辆的整车及所述车辆的零部件的几何特性参数、质量特性参数、力学特性参数；根据所述几何特性参数、所述质量特性参数、所述力学特性参数建立车辆系统模型；建立带有碰撞传感器的标桩子系统模型；根据所述车辆系统模型以及所述标桩子系统模型搭建整车模型，并对所述整车模型的预设参数进行调参，以使所述整车模型的参数与实车参数一致；创建双移线仿真试验驱动文件，并根据所述整车模型通过所述驱动文件对所述车辆进行双移线仿真试验。本发明解决了现有技术中车辆在进行双移线试验时工作量和试验周期长的问题。