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全自动压棍机程序中轴

于 2020-06-22 发布文件大小:1535KB

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代码说明：

全自动压棍机程序。是一个新的产品,欢迎共享……(Automatic stick press program.)

文件列表：

中轴\中轴.devices, 96 , 2019-01-25
中轴\中轴.hmismart, 9633792 , 2019-01-25
中轴\中轴.smart, 15343 , 2019-01-30
中轴\中轴.设备_1.IF1B.cnk, 183 , 2019-01-25
中轴\中轴.设备_1.ORIE.cnk, 100 , 2019-01-25
中轴\中轴.设备_1.pwx, 328 , 2019-01-25
中轴\中轴.设备_1.srt, 199026 , 2019-01-25
中轴\中轴.设备_1.transfer, 3042 , 2019-01-25
中轴\中轴_event.log, 0 , 2018-12-24
中轴\中轴_log.ldfsmart, 524288 , 2019-01-25
中轴\中轴_{{9f58e235-cb6e-40eb-829f-e23350eedaca}}.data, 7697 , 2019-01-25
中轴\中轴_{{bad7b530-92dc-4cd9-8c08-fd2b69a6b02a}}.data, 22119155 , 2019-01-25
中轴, 0 , 2019-05-05
中轴.smart, 15343 , 2019-01-30

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与经典的方法相比，使用具有长时间记忆细胞的递归神经网络(RNN)不需要或几乎不需要特征工程。数据可以直接输入到神经网络中，神经网络就像一个黑匣子，可以正确地对问题进行建模。其他研究在活动识别数据集上可以使用大量的特征工程，这是一种与经典数据科学技术相结合的信号处理方法。这里的方法在数据预处理的数量方面非常简单(Compared with the classical methods, the recursive neural network (RNN) with long-term memory cells does not need or almost need feature engineering. Data can be directly input into the neural network, which acts as a black box and can correctly model the problem. Other research can use a lot of Feature Engineering on activity recognition data sets, which is a signal processing method combined with classical data science and technology. The method here is very simple in terms of the number of data preprocessing)

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