训练模型

摘要： 采用目前方法对运动训练器转速切换进行控制时,没有提取表面肌电信号的特征,存在控制误差大、控制稳定性差和控制效率低的问题。提出连续被动式运动训练器转速切换协调控制方法,获取表面机电信号,并提取表面机电信号的特征,在此基础上构建连续被动式运动训练器的训练模型。根据训练模型设计转速切换协调控制器,通过转速切换协调控制器完成连续被动式运动训练器转速切换的协调控制。实验结果表明,所提方法的控制误差小、控制稳定性高、控制效率高。

摘要： 既有事实证明,具备自主学习能力的人工智能系统在大数据训练下能够自主生成发明,如何对生成发明实现专利制度上的公开,是需要面对的重要问题之一。建立类似于微生物保藏算法的公存体系以及创新性的数据流动跟踪系统,可以解决在人工智能生成发明申请专利过程中所面临的由“黑箱现象”造成的训练数据、训练模型等公开难题。

摘要： 随着社会生产力的提高,人们对于物质的追求不断增加,同时人类制造垃圾的速度也在不断增快。全球环境问题日趋严重,主要表现为江河水流量减少、水体污染、动植物灭绝、土地沙漠化、淡水资源缺乏,导致了环境污染加重、全球变冷、海平面上升、极端天气事件增多,因此垃圾分类刻不容缓。基于视觉神经的垃圾分类系统,通过Mx-yolo3对采集的图片进行模型训练,完成识别各种物体,通过STM32来控制步进电机和舵机进行垃圾分类。

摘要： 人工智能的发展极大地方便了人们的生活,现代社会中,刷脸解锁、刷脸支付等通过识别人面部信息确定人的身份的现象已遍布各个领域.人脸识别的应用十分广泛,未来仍有广阔的发展前景.文章基于卷积神经网络对人脸识别进行研究,首先分析了卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型能够快速准确进行人面部表情识别的原理,即由于CNN的卷积层和池化层起到了滤波作用,将输入的图片进行特征提取并进行压缩,减轻了CNN运算的负担,提高了运算速度;接下来通过将K近邻法和BP神经网络框架模型与CNN模型作比较,实验证明了CNN模型在进行人面部表情识别过程中的准确度最高、速度最快.因此,CNN模型训练在人面部表情识别系统中具有较高的应用价值.

摘要： 针对当前温室大棚信息化程度较低,种植经验与知识缺乏,导致无法更好地培养种植管理作物,大幅度地降低了作物收成.通过"人工智能+农业"在大棚种植草莓的生长环境的研究和总结,分析植物生长环境和果蔬的成熟期之间的关系,从而保证稳定高效的生产经济农作物前提下提升农业经济的产出.本研究对象为草莓作为标本经济作物,通过人工智能算法,根据监测大棚环境的数据,给出环境调整的参数建议,同时实现预测草莓种植周期的天数,推测出成熟的日期.实验证明,通过人工智能算法能够通过植物生长过程数据准确预测其成熟期,为大棚种植果蔬提供依据,将新技术投入到现代化农业中,让农业真正实现现代化,智能化,高效化.

摘要： 采用文献资料、比较分析等研究方法,对美国私人教练四大认证的训练模型、更新与持续教育制度、自考考试要求、国内培训班相关资讯进行了深入比较,旨在为我国健身教练选择国际教练证照时提供参考依据.研究认为,ACE和NASM私人教练认证较适合刚入行或准备入行的私人教练,ACSM和NSCA私人教练认证适合教学经验丰富的私人教练;考取私教证书后,不想继续花费大量时间和精力在更新知识与技能上的私人教练,推荐参加ACE或NASM,相反,可选择NSCA或ACSM;资金和时间充裕的,又想全面系统地学习私教课程的教练,推荐参加ACSM和ACE的私人教练培训,相反,可选择NSCA和NASM的私人教练培训;英语水平不佳的教练建议参加NSCA-CPT和ACE-CPT中文自主报名考试,英语水平高且资金不充裕的教练建议参加ACSM-CPT的英文自主报名考试,高中未毕业的私人教练可参加NASM-CPT的英文自主报名考试;计划出国从事健身行业的教练推荐考取带有NCCA标志的证书;想往体适能领域发展的私人教练建议考取NSCA-CPT证书,对以后学习NSCA-CSCS的体系帮助较大.

摘要： 文本生成技术在近年开始深受研究者的青睐,其中就包括了古诗和歌词的自动生成。文章设计了一个基于深度学习的歌词与古诗自动生成系统。生成过程主要包括了数据预处理、歌词和古诗生成模型搭建、歌词和古诗生成模型训练、使用训练好的模型生成歌词和古诗。通过测试,该歌词和古诗生成系统比传统的机器写作系统效果更好,语义更准确。

摘要： 文本生成技术在近年开始深受研究者的青睐,其中就包括了古诗和歌词的自动生成.文章设计了一个基于深度学习的歌词与古诗自动生成系统.生成过程主要包括了数据预处理、歌词和古诗生成模型搭建、歌词和古诗生成模型训练、使用训练好的模型生成歌词和古诗.通过测试,该歌词和古诗生成系统比传统的机器写作系统效果更好,语义更准确.

摘要： 从2024年上半年情况和数据来看,这一年必是人工智能行业在神州大地加速发展的一年。该年度内前半程,人工智能领域硕果累累,应用场景加速落地。光阴如梭,值此半年度之际,我们选择了行业内具有一定代表性的八大事件,加以整理和梳理,“百度文心ERNIE开源四大训练模型”

摘要： 为了保证建筑工地施工人员的安全,要求佩戴安全帽。目前对安全帽佩戴的监督与检测大多采用深度学习的方法训练模型。为了使训练的模型达到实时检测的速度和精度需求,本文在进行了YOLO系列算法对比试验后,提出了一种采用改进的YOLO v5模型的安全帽佩戴检测方法,该方法对原始YOLO v5模型进行输入尺寸、初始候选框的调整以及损失函数的改进,使YOLO v5模型更适用于安全帽佩戴的实时识别。

摘要： 目的：自制简易动物跑台，建立不同强度大鼠训练模型。rn 方法：自行研制动物跑台，42只适应跑台运动的雄性SD大鼠随机分为对照组(A组)，中等强度短时间组(B组)，中等强度长时间组(C组)，高等强度组(D组)，参照Bedford方案，B，C，D组18m／min，18m／min，30m／in的速度，完成每天30min，60min，60min的运动量，每周5次，共训练5周。rn 结果：1．与对照组相比，高等强度组大鼠在训练周期第4，5周，出现运动能力下降，体重比对照组同期下降有显著性差异(p0．05)。3．中等强度短时间组经5周训练后，运动能力也较训练前增强，体重与对照相比，减低有显著性差异(p<0．05)。rn 结论：自制的动物跑台能让大鼠成功完成不同强度的训练，比性能完整的专用跑台节省费用，同时，不同速度的大鼠训练能完整地建立不同强度的训练模型，这为我们从事相关方面研究提供了良好基础。

摘要： 目的：探讨ESD训练模型的应用和改良的可行性。方法：以新鲜猪全胃套于日本OLYMPUS公司研制的ESD训练模型外并采用混有红色钢笔水的生理盐水灌注猪胃血管，进行内镜下ESD训练以模拟黏膜出血情况。结果：灌注后的猪胃浆膜面发红，可见充盈的血管。内镜下可见猪胃黏膜面片状发红，与充血的胃黏膜相似。内镜下黏膜剥离的过程中，切开黏膜有红色液体渗出。操作者可较好地体会ESD操作过程中的各种技术要领。结论：改良的ESD训练模型制作具有可行性，术中可一定程度模拟ESD中黏膜出血，但仍需进一步改进。

摘要： 汽车驾驶模拟训练系统是基于通用的计算机软硬件平台,集汽车驾驶虚拟训练、驾驶考核、学员档案管理于一体的综合性多功能驾驶培训教学系统.本文主要介绍了该系统的训练模型的建立与实现.

摘要： 将虚拟技术应用于船机拆装训练,建立可供演练的虚拟拆装系统,系统编程中将虚拟建模语言VRML与编程语言JAVA相结合,为学员提供拆装训练模型及拆装理论和方法指导.

摘要： 本文提出了以相似性原理和BP神经网络来预测日前市场的出清电价的新方法，它具有较高的预测精确度，尤其适用于只能获得有限原始数据的情况。运用相似性原理对人工神经网络的训练模型进行选择，使其有与预测日相似的负荷特征。用选择出的相似训练模式对选定的BP神经网络进行训练，通过BP神经网络的反向传播过程不断修正模型中的神经元连接权值和阀值，实现对未来24小时市场出清电价的有效预测。对周末和节假日采用了峰值处理步骤后，此方法更加完整。最后以美国PJM（美国宾西法尼亚州、新泽西州和马里兰州）公布的2002年数据进行了模型训练和预测，结果表明该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度。

摘要： 目的:探讨用鸡腿小血管作为微血管吻合训练的独特方法.方法:采用带肋鸡腿30支.解剖出鸡腿股动脉,接上红色颜料的输液器,对鸡股动脉进行灌注,然后分离出髋关节段的股动脉.在显微镜下寻找分支动脉和伴行静脉,沿着背侧和腹侧,分离出长4～5cm的分支动脉,测量直径约1mm.分离出直径约1mm血管90支,这些血管在显微镜下可进行动脉间端-端吻合30次,动脉间端-侧吻合30次,动脉与静脉间端-侧吻合30次.结果:30次动脉间端-端吻合,经Milk法证实,吻合口通畅为28次,欠通畅2次;30次动脉间端-侧吻合,经证实吻合口通畅26次,欠通畅4次;动脉与静脉间端-侧吻合30次,证实通畅24次,欠通畅6次.结论:鸡腿血管的管径和结构类似于人类大脑皮质血管,可以作为显微血管吻合训练的模型,模拟、演练真实的术中血管吻合.

摘要： 目的:探讨用鸡腿小血管作为微血管吻合训练的独特方法.方法:采用带肋鸡腿30支.解剖出鸡腿股动脉,接上红色颜料的输液器,对鸡股动脉进行灌注,然后分离出髋关节段的股动脉.在显微镜下寻找分支动脉和伴行静脉,沿着背侧和腹侧,分离出长4～5cm的分支动脉,测量直径约1mm.分离出直径约1mm血管90支,这些血管在显微镜下可进行动脉间端-端吻合30次,动脉间端-侧吻合30次,动脉与静脉间端-侧吻合30次.结果:30次动脉间端-端吻合,经Milk法证实,吻合口通畅为28次,欠通畅2次;30次动脉间端-侧吻合,经证实吻合口通畅26次,欠通畅4次;动脉与静脉间端-侧吻合30次,证实通畅24次,欠通畅6次.结论:鸡腿血管的管径和结构类似于人类大脑皮质血管,可以作为显微血管吻合训练的模型,模拟、演练真实的术中血管吻合.

摘要： 目的:探讨用鸡腿小血管作为微血管吻合训练的独特方法.方法:采用带肋鸡腿30支.解剖出鸡腿股动脉,接上红色颜料的输液器,对鸡股动脉进行灌注,然后分离出髋关节段的股动脉.在显微镜下寻找分支动脉和伴行静脉,沿着背侧和腹侧,分离出长4～5cm的分支动脉,测量直径约1mm.分离出直径约1mm血管90支,这些血管在显微镜下可进行动脉间端-端吻合30次,动脉间端-侧吻合30次,动脉与静脉间端-侧吻合30次.结果:30次动脉间端-端吻合,经Milk法证实,吻合口通畅为28次,欠通畅2次;30次动脉间端-侧吻合,经证实吻合口通畅26次,欠通畅4次;动脉与静脉间端-侧吻合30次,证实通畅24次,欠通畅6次.结论:鸡腿血管的管径和结构类似于人类大脑皮质血管,可以作为显微血管吻合训练的模型,模拟、演练真实的术中血管吻合.

摘要： 目的:探讨用鸡腿小血管作为微血管吻合训练的独特方法.方法:采用带肋鸡腿30支.解剖出鸡腿股动脉,接上红色颜料的输液器,对鸡股动脉进行灌注,然后分离出髋关节段的股动脉.在显微镜下寻找分支动脉和伴行静脉,沿着背侧和腹侧,分离出长4～5cm的分支动脉,测量直径约1mm.分离出直径约1mm血管90支,这些血管在显微镜下可进行动脉间端-端吻合30次,动脉间端-侧吻合30次,动脉与静脉间端-侧吻合30次.结果:30次动脉间端-端吻合,经Milk法证实,吻合口通畅为28次,欠通畅2次;30次动脉间端-侧吻合,经证实吻合口通畅26次,欠通畅4次;动脉与静脉间端-侧吻合30次,证实通畅24次,欠通畅6次.结论:鸡腿血管的管径和结构类似于人类大脑皮质血管,可以作为显微血管吻合训练的模型,模拟、演练真实的术中血管吻合.

摘要： 目的:探讨用鸡腿小血管作为微血管吻合训练的独特方法.方法:采用带肋鸡腿30支.解剖出鸡腿股动脉,接上红色颜料的输液器,对鸡股动脉进行灌注,然后分离出髋关节段的股动脉.在显微镜下寻找分支动脉和伴行静脉,沿着背侧和腹侧,分离出长4～5cm的分支动脉,测量直径约1mm.分离出直径约1mm血管90支,这些血管在显微镜下可进行动脉间端-端吻合30次,动脉间端-侧吻合30次,动脉与静脉间端-侧吻合30次.结果:30次动脉间端-端吻合,经Milk法证实,吻合口通畅为28次,欠通畅2次;30次动脉间端-侧吻合,经证实吻合口通畅26次,欠通畅4次;动脉与静脉间端-侧吻合30次,证实通畅24次,欠通畅6次.结论:鸡腿血管的管径和结构类似于人类大脑皮质血管,可以作为显微血管吻合训练的模型,模拟、演练真实的术中血管吻合.

摘要： 一种训练完毕模型生成程序，其使计算机实现如下功能：训练执行功能，其通过将第一输入图像数据以及第二输入图像数据输入至机器训练装置以执行机器训练，并使所述机器训练装置生成训练完毕模型，其中，所述第一输入图像数据示出通过第一重构方法生成的第一输入图像，所述第二输入图像数据示出通过第二重构方法生成的第二输入图像，所述第一重构方法使用压缩感知，所述第二重构方法为与所述第一重构方法不同的重构方法，为解析型重构方法；训练完毕模型获取功能，其获取示出所述训练完毕模型的训练完毕模型数据。并且，通过将示出输入图像的输入图像数据输入至所述训练完毕模型以生成改善了画质的重构图像。

摘要： 本发明的一个方面涉及的通过计算机实现的训练好的模型的建立方法具有如下处理：取得由演奏者进行的第1演奏的第1演奏数据、与第1演奏一起进行的第2演奏的第2演奏数据、及表示演奏者的满足度的满足度标签的组合分别构成的多个数据集，使用多个数据集，实施满足度推定模型的机器学习。在机器学习中，满足度推定模型针对各数据集，以使得根据第1演奏数据及第2演奏数据推定出演奏者的满足度的结果适合于满足度标签的方式进行训练。

摘要： 本公开提供一种预训练语言模型的训练方法、语言模型的训练方法及装置，包括：获取样本文本，根据样本文本执行预训练任务中的至少两种，得到预训练语言模型，其中，预训练任务包括：前向因果语言建模任务、反向因果语言建模任务以及掩码语言建模任务，前向因果语言建模任务为由样本文本中在前的词预测样本文本中在后的词的建模任务，反向因果语言建模任务为由样本文本中在后的词预测样本文本中在前的词的建模任务，掩码语言建模任务为由样本文本中非掩码位置的词预测样本文本中掩码位置的词的建模任务，可以实现从多个维度进行预训练，从而实现训练的多样性和灵活性，且可以使得从多个维度训练得到的预训练语言模型具有较高的准确性和可靠性。

摘要： 本发明提供一种自动化模型训练方法，用于训练用于不同的光谱仪的管线，包括：取得第一光谱资料和第二光谱资料，其中第一光谱资料对应于第一光谱仪，并且第二光谱资料对应于第二光谱仪；以及根据第一光谱资料和第二光谱资料训练出用于第一光谱仪以及第二光谱仪的管线，其中管线对应于至少一个候选识别模型。本发明也提供一种自动化模型训练装置。本发明提供自动化模型训练方法和自动化模型训练方法以快速地建立最佳的识别模型，并且使识别模型用于不同的光谱仪。

摘要： 本发明提供一种与以往的人工组织相比，能够更良好地适用于手术操作训练的人工组织模型以及其制造方法。手术操作训练用的人工器官模型具有通过手术操作训练实施者的手术操作而可剥离地层叠并相互粘合的2层以上的纤维材料层2、3，以导电性的液体或凝胶将上述层叠并相互粘合的2层以上的纤维材料层2、3整体地浸润，上述2层以上的纤维材料层中相邻的2个纤维材料层形成为具有彼此不同的材料、材质或不同的颜色，以使得上述手术操作训练实施者可识别出上述2个纤维材料层为不同的膜。

摘要： 本发明涉及外科手术技术领域，公开了一种手术训练模型、减重代谢手术模型及训练方法，包括用于模拟人体器官的模型本体，模型本体处设有用于标记手术位置的隐形标记；该隐形标记肉眼不可见，且能够通过相应的辅助手段进行识别。通过本发明中隐形标记对切割位置进行标记，使得在模拟手术过程中，受训者在模型本体上的切割位置能够与显现的隐形标记进行对比，从而使受训者在手术过程中能够对切割位置进行准确定位。

摘要： 本发明提供了一种预训练模型、无线感知模型的训练方法及电子设备，该方法包括：获取N个第一无线信号样本，每个第一无线信号样本对应维度不同的M个无线信号表征信息；将M个无线信号表征信息分别输入特征提取模块，得到维度不同的M个特征表征信息；将M个特征表征信息分别输入转换器模块，得到维度相同的M个目标特征表征信息；将第m1个第一目标特征表征信息输入第m1个预测器模块，得到与M‑1个第二目标特征表征信息相对应的M‑1个预测特征表征信息；根据N×M个目标特征表征信息以及N×M×（M‑1）个预测特征表征信息，对特征提取模块、转换器模块和预测器模块进行训练，得到无线信号表征预训练模型。

摘要： 本申请涉及一种图文预训练模型训练、图文预测模型训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：将训练图像原始特征和训练文本原始特征进行特征掩盖，得到训练图像目标特征和训练文本目标特征，并将训练图像目标特征和训练文本目标特征输入到初始图文预训练模型中进行图文匹配程度评估，得到初始图文匹配程度，并使用初始图文匹配程度、训练目标图像特征和训练目标文本特征进行跨模态信息交互，得到初始图像交互特征和初始文本交互特征，并进行迭代训练得到目标图文预训练模型。采用本方法能够提高训练的准确性。本发明实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。

摘要： 本发明涉及外科手术技术领域，公开了一种手术训练模型、减重代谢手术模型及训练方法，包括用于模拟人体器官的模型本体，模型本体处设有用于标记手术位置的隐形标记；该隐形标记肉眼不可见，且能够通过相应的辅助手段进行识别。通过本发明中隐形标记对切割位置进行标记，使得在模拟手术过程中，受训者在模型本体上的切割位置能够与显现的隐形标记进行对比，从而使受训者在手术过程中能够对切割位置进行准确定位。

摘要： 本发明提供了一种子宫模型、子宫切除术训练模型和子宫肌瘤剔除术训练模型及其制作方法，涉及医疗技术领域。本发明提供的子宫模型的制作方法，以带筋膜肌肉为原料制作得到，该制作方法简单快捷，取材方便，成本低，充分模拟子宫的质感。本发明提供的子宫切除术训练模型和子宫肌瘤剔除术训练模型，该训练模型充分模拟真实操作的触感和力度反馈，使医护人员得到真实的技能训练触感，提升手术技能，实现手术训练日常化。本发明提供的子宫切除术训练模型和子宫肌瘤剔除术训练模型的制作方法，简单快捷，取材方便，成本低。