更新時(shí)間：2025.05.11
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針對城市軌道交通環(huán)境內(nèi)乘客日益增長的無線寬帶上網(wǎng)及信息獲取等需求,提出在軌道交通環(huán)境建設(shè)WiFi系統(tǒng)的主要技術(shù)方案,主要包括軌道交通站廳、站臺以及列車車廂內(nèi)的WiFi覆蓋方式。并對軌道交通隧道環(huán)境下建設(shè)WiFi系統(tǒng)方案進(jìn)行重點(diǎn)分析,結(jié)合各種情況提出建議措施。最后對軌道交通環(huán)境下的WiFi系統(tǒng)應(yīng)用進(jìn)行介紹。
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深度 向手機(jī)端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)發(fā)： MobileNet 壓縮指南 選自 Machine Think 作者： Matthijs Hollemans 機(jī)器之 心編譯 隨著 MobileNet 等面向移動(dòng)設(shè)備的模型不斷出現(xiàn)，機(jī)器學(xué) 習(xí)正在走向?qū)嵱没２贿^，由于深度學(xué)習(xí)等方法需要消耗大 量計(jì)算資源的因素，目前我們距離真正的移動(dòng)端人工智能應(yīng) 用還有一段距離。在硬件之外，我們也需要對模型本身進(jìn)行 壓縮，最近，荷蘭工程師 Matthijs Hollemans 向我們展示了 他壓縮 MobileNet 的方法：通過刪除卷積層的部分濾波器， 他在保證準(zhǔn)確性不變的情況下，讓模型體量縮小了 25%， 讓我們看看他是怎么做的。 隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)向移動(dòng)設(shè)備滲透的趨勢，人們正在越來越 注重于尋找讓深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更快、更簡潔的方式。 一種方法是提出更智能化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)。 例如：MobileNet 可以在獲得相同結(jié)果的情況下
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