12 2023 档案
摘要：3.1 LeNet-5网络 LeNet-5 曾被大规模用于自动识别美国银行支票上的手写数字。该网络是卷积神经网络 (CNN)。CNN 是现代最先进的基于深度学习的计算机视觉的基础。这些网络建立在 3 个主要思想之上：局部感受野、共享权重和空间子采样。具有共享权重的局部感受野是卷积层的本质，下面描述的
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摘要：1 问题介绍 麦克斯韦方程控制着光的传播及其与物质的相互作用。因此，利用计算电磁学模拟求解麦克斯韦方程对理解光与物质相互作用和设计光学元件起着至关重要的作用。对于线性、非磁性、各向同性材料没有电、磁电流密度的方程通常可以写成如下形式： 2 物理驱动深度学习方法简介 神经网络作为一种强大的信息处理工具
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摘要：【摘要】 基于物理信息的神经网络（Physics-informed Neural Network， 简称PINN），是一类用于解决有监督学习任务的神经网络，它不仅能够像传统神经网络一样学习到训练数据样本的分布规律，而且能够学习到数学方程描述的物理定律。与纯数据驱动的神经网络学习相比，PINN在训练过
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摘要：什么是物理信息神经网络(PINN)？ 宋家豪, 曹文博, and 张伟伟. "FD-PINN: 频域物理信息神经网络." 力学学报 55.5 (2023): 1195-1205. 物理信息神经网络（PINN）是一种将深度学习与物理建模相结合的方法，用于求解偏微分方程（PDE)和其他物理问题。PINN
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摘要：在linux系统中，可以使用 ls 命令查看有多少个文件，该命令用于显示指定目录下的内容，当参数设置为 “wc -c” 时，可显示目录下的文件个数，语法为 “ls 目录路径 | wc -c”；可用“sudo ls /* | wc -c”查看整个电脑的目录数目。 1. 统计当前目录下文件的个数（不包含
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