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梅山热轧板厂离线模型的开发与应用

梅山科技 1998年第4期 21-23页

作者：王明清刘志桥

总结梅山热轧板厂在调试、试生产中所使用的轧制表离线模型的开发过程，对模型计算公式的选用、编程、调试、应用等进行了探讨。该离线模型的使用为梅山热轧板厂的调试、生产提供了大量的工艺数据。

关键词：轧制轧制表离线模型轧制压力前滑模型

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冷轧罩式炉退火离线模型研究及应用

冶金动力 2022年第2期 14-16,37页

作者：纪娟程书生杨航马鞍山钢铁股份有限公司冷轧总厂安徽马鞍山243000

通过建立罩式炉热工工艺模型及传热过程分析研究、建立钢卷传热过程控制方程并离散化、传热模型控制方程分析计算、运用MATLAB编程求解,完成离线传热模型的编程与求解并确定冷点位置,开展插片试验进行离线模型研究结果验证,确认离线模... 详细信息

通过建立罩式炉热工工艺模型及传热过程分析研究、建立钢卷传热过程控制方程并离散化、传热模型控制方程分析计算、运用MATLAB编程求解,完成离线传热模型的编程与求解并确定冷点位置,开展插片试验进行离线模型研究结果验证,确认离线模型研究结果具有指导意义。根据模型研究结果进行现场实际降低冷点温度试验,经过三轮降低冷点温度试验,性能合格率达到100%,说明离线模型研究对现场节能降耗具有较大意义。

关键词：离线模型冷点温度节能降耗

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大规模分布式统计机器翻译离线模型训练研究

自动化与仪器仪表 2023年第12期 18-22页

作者：刘鹏娟西安思源学院西安710038

为了设计一套完整、高效的英语离线统计机器翻译模型训练系统,研究利用最大似然估计算法和统计机器翻译(Statistical Machine Translation,SMT),并对分布式词对齐模型、分布式翻译模型、分布式语言模型进行训练。研究结果表明,随着数据... 详细信息

为了设计一套完整、高效的英语离线统计机器翻译模型训练系统,研究利用最大似然估计算法和统计机器翻译(Statistical Machine Translation,SMT),并对分布式词对齐模型、分布式翻译模型、分布式语言模型进行训练。研究结果表明,随着数据规模的增加,Seal和Chaski的用时也逐渐变多,但是分布式词对齐Seal的并行训练性能平均比Chaski高2~3倍。Seal的并行训练性能提高了3~4倍;和当前的翻译系统MR相比,Seal的并行训练性能提高了4~5倍。Seal分布式语言模型的并行训练性能和MR相比,提高了5倍左右。说明Seal具有较好的分布式SMT并行化训练性能,利于构建一个完整、高效的大规模分布式SMT英语离线模型训练系统。

关键词：大规模分布式统计机器翻译离线模型英语

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梅山热轧板厂离线模型的开发与应用

江苏冶金 2003年第3期31卷 19-21页

作者：戴元永宝钢集团上海梅山有限公司南京210039

总结了梅山热轧板厂在调试、试生产中所使用的轧制表离线模型的开发过程,对模型计算公式的选用、编程、调试、应用等进行了探讨。该离线模型的使用为梅山热轧板厂的调试、生产提供了大量的工艺数据。

关键词：轧制表离线模型调试试生产计算机控制系统热轧板厂

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梅山热轧板厂离线模型的开发与应用

冶金管理 2002年第11期 46-47页

作者：戴元永上海宝钢集团梅山钢铁公司

本文总结了梅山热轧板厂在调试、试生产中所使用的轧制表离线模型的开发过程,对模型的选用、编程、调试、应用等进行了探讨。该离线模型的使用为梅山热轧板厂的调试、生产提供了大量的工艺数据。文中略去了模型公式等。

关键词：梅山热轧板厂离线模型应用钢铁企业

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燕化HDPE装置离线模型开发成功

中国塑料信息 2002年第71期 51-51页

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基于后验异常检测的GRU网络在线模型

统计与决策 2020年第4期36卷 5-9页

作者：单锐刘琛燕山大学理学院河北秦皇岛066000

在规律变化迅速的类似股票的时间序列的预测问题上,传统离线模型无法即时对自身进行调整而导致模型准确度降低,而传统在线模型也会因为异常数据导致模型不稳定,为提高神经网络模型对时间序列的预测准确度和模型的稳定性,文章提出了一种... 详细信息

在规律变化迅速的类似股票的时间序列的预测问题上,传统离线模型无法即时对自身进行调整而导致模型准确度降低,而传统在线模型也会因为异常数据导致模型不稳定,为提高神经网络模型对时间序列的预测准确度和模型的稳定性,文章提出了一种基于后验异常检测的门控循环单元(Gated Recurrent Unit GRU)在线学习模型。该模型在网络在线学习前加入基于贝叶斯的后验异常检测算法,从而避免在线网络模型利用异常值迭代。经过30次实验的平均结果显示,加入后验异常检测的GRU网络在线学习模型要优于离线模型。而没有异常检测算法的模型则在异常值出现后会短期失效,虽然在随后正常数据的到来会逐渐修正模型,但最终的准确度反而不如离线模型,因此模型有效地提高了准确性和稳定性。

关键词： H后验异常检测 GRU网络在线学习短期失效离线模型

基于思元智能加速卡的OpenPose姿态识别网络模型移植和优化

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基于思元智能加速卡的OpenPose姿态识别网络模型移植和优化

作者：吴杨洋东南大学

学位级别：硕士

近年来,人机交互的应用场景越来越广泛,人体姿态识别作为相关研究的基础学科,其中基于卷积的OpenPose姿态识别神经网络能够以较高的精度捕捉人体姿态。但由于其网络结构复杂、层数多、计算量大,受制于传统处理器的算力而存在运行速度慢... 详细信息

近年来,人机交互的应用场景越来越广泛,人体姿态识别作为相关研究的基础学科,其中基于卷积的OpenPose姿态识别神经网络能够以较高的精度捕捉人体姿态。但由于其网络结构复杂、层数多、计算量大,受制于传统处理器的算力而存在运行速度慢、功耗高等问题,导致无法较好地部署于高实时性应用中。而随着处理器技术的发展,深度学习处理器的诞生为神经网络模型的训练和推理提供了强大的算力支持,这一特性也正是提升姿态识别网络模型运行性能的关键。所以本文提出将OpenPose模型与某深度学习处理器结合,在其上完成模型的移植和优化工作。最终在保证了模型识别精度的同时,以更低的功耗获得了更高的推理速度,并实现了OpenPose在深度学习处理器上的应用。主要贡献如下:(1)在模型移植中,使用智能编程语言初步重构了OpenPose网络中的算子,以适应深度学习处理器的硬件架构,然后将新算子添加到Py Torch框架中。最终OpenPose模型可通过框架调用算子进行正确的推理。(2)在模型性能优化中,首先将传统量化方法改良为基于KL散度的量化方法,并使用该方法对OpenPose模型进行存储上的优化,实现了FP32模型向INT8模型的转换,在尽可能减少精度损失的基础上提高了推理速度。然后针对初步重构的OpenPose网络算子,根据深度学习处理器的架构特点,优化为以多核流水线为整体结构的向量化指令计算形式,提高了算子并行度和运算速度。最后对OpenPose的运行方式进行了优化,将调用的多个算子进行了融合处理以减少数据的IO次数,并序列化保存了融合算子指令,从而最终生成了可脱离框架运行且能实时检测人体姿态的OpenPose离线模型。(3)在OpenPose离线模型的具体应用中,将其与按键控制跑酷游戏结合,改进成了人体姿态实时控制的跑酷游戏。在正确性上,人体姿态控制的动作响应结果能够与按键控制保持一致;在速度上,离线模型推理速度可达32.04fps,且在游戏中的整体延迟不高于40ms。结果表明,OpenPose离线模型在识别精度和运行延迟方面均满足实时应用系统部署的要求。

关键词： OpenPose 深度学习处理器量化流水线离线模型

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流程模拟技术在石油化工中的应用

化学工程 1997年第1期25卷 59-62页

作者：庄芹仙大庆石油化工总厂信息中心

以乙烯装置的离线模拟系统和合成氨装置的在线模拟系统为例，分析探讨了离、在线模拟系统的功能特点差异，以及系统中数据校正模型、基础工况模型的开发技术及应用效果。

关键词：离线模型在线模型石油化工流程模拟