模态分析 定义：模态分析用于确定设计结构的振动特性（固有频率和振型），他们是承受动载荷的结构设计中的重要参数。同时，也是瞬态分析、谐响应分析，谱分析的的起点。模态分析是一种线形分析，任何非线性均被忽略，可以进行有预应力的模态分析。模态提取方法：1.block lanczos（分块兰索斯法）适用于大型对称特征值求解问题2.subspace（子空间法）适用于大型对称特征值求解问题3.powerdyna
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2023-12-19 19:47:28
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在早期的大功率电源（输出功率大于1KW）应用中，硬开关全桥(Full-Bridge)拓扑是应用最为广泛的一种，其特点是开关频率固定，开关管承受的电压与电流应力小，便于控制，特别是适合于低压大电流，以及输出电压与电流变化较大的场合。但受制于开关器件的损耗，无法将开关频率提升以获得更高的功率密度。例如：一个5KW的电源，采用硬开关全桥，即使效率做到92%，那么依然还有400W的损耗，那么每提升一个点的
1）振动是从激励传入结构输出响应的过程，常见的振动分析可分两个方向，一个是正向，从结构推导响应的理论模态分析，比如根据系统的刚度，阻尼，质量，结合力平衡公式，构建物理参数模型，然后根据特征方程得到特解（对应极点），再推导响应通解，得到模态振幅和频率，构建模态参数模型，再把响应通解除以输入激励得到频响函数，构建非参数模型；另一个是从响应倒推结构的实验模态分析，需要用锤击法或者激振器得到实验数据后（注
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2024-09-13 13:03:34
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这里写目录标题论文标题引言论文学术结构1、总体介绍2、介绍叙述式多模态情感分析3、介绍交互式多模态情感分析4、多模态情感分析存在的交互建模科学问题5、结束语阅读论文初体验思维导图 论文标题《多模态情感分析研究综述》引言多模态情感分析现已成为自然语言处理领域的核心研究课题之一，分为两类子课题： 1、叙述式多模态情感分析 2、交互式多模态情感分析论文学术结构1、总体介绍从情感分析这个大方面出发，结合
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2024-01-22 07:02:51
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模态分析简介前言一、案例1--均匀直杆的固有频率分析(1)完整命令(2)固有频率(3)第2阶固有频率下的振型二、案例2--有预应力的固定弦1.完整命令2.固有频率3.第2阶固有频率下的振型 前言模态分析的本质就是研究系统的自由振动特性，确定一个结构的固有频率和振型。而固有频率和振型是承受动态载荷结构设计的重要参数，所以，模态分可以作为其它动力学分析问题的起点，例如瞬态动力学分析、 谐响应分析和谱
百度词典的英文翻译： 模态 ———— modal ； mode ；modality &nbs
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2023-08-18 22:12:14
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联轴器的模态分析主要目的是确定其固有频率，使得设计尽可能的避开这个频率的激励，减少振动和噪音。1、问题描述联轴器上布置六个螺栓空，联轴器的材料为刚，密度为7800kg/m³，弹性模量2*10^11Pa,泊松比为0.3，只做旋转运动，连接面和另一个端面配合，试着求联轴器的前30阶频率和振型。截面图（a）截面图（b）实体2、建立模型并创建装配第一步：可以先在草图里面画出两个草图，如图截...
原创
2021-06-20 23:50:00
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作者丨Anello译者丨Sambodhi策划丨凌敏构建机器学习模型的模板该 Notebook 包含了用于创建主要机器学习算法所需的代码模板。在 scikit-learn 中，我们已经准备好了几个算法。只需调整参数，给它们输入数据，进行训练，生成模型，最后进行预测。1. 线性回归对于线性回归，我们需要从 sklearn 库中导入 linear_model。我们准备好训练和测试数据，然后将预测模型实例
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2024-02-03 05:09:40
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什么是module？在程序开发的过程中，随着代码量越来越大，我们可以把完成某个功能的函数进行分组，放在一个.py文件里边，这样的一个.py文件称为一个module，这样做最大的好处就是提高代码的可重用性和可维护性，新的开发可以调用原来模块的函数，我们经常用的python内置模块和第三方类库就属于module。简单来说，一个.py文件就是一个module。比如说，我们有一个计算斐波那契数列的modu
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2023-08-09 15:57:42
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环境激励模态参数识别概述1 结构模态参数识别结构模态参数识别属于动力学的反问题,是利用外部激励和系统的响应求解系统的参数问题;这一过程亦称为模态分析(Modal Analysis)。模态分析又分为两大类:一类是利用相关仪器设备,测试结构在已知激励下的动力响应,并根据结构动力学理论识别结构的模态参数,这种方法称之为试验模态分析(Experimental ModalAnalysis, EMA);另一类
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2024-08-09 08:28:14
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随着社交媒体和数字内容的快速发展，情感分析成为了一项重要的研究领域。传统的情感分析方法主要基于文本数据，但是文本信息的表达方式有限，无法完全捕捉到情感的细微变化。为了更准确地进行情感分析，研究者们开始探索多模态学习方法在情感分析中的应用。本文将介绍多模态学习方法在情感分析中的效果评估，并探讨其优势和挑战。一、多模态学习方法概述多模态学习是一种利用多种不同类型的数据（如文本、图像、音频等）进行联合学
Multimodal knowledge：对某种东西从不同魔台上的意识或理解。对相同事实抽取出多模态知识。 用不同模态知识表示相同个体（描述相同时事情）。 e.g.1 上海天气晴。 传统：上海—天气—晴。 多模态： e.g.2 这个商品真不错。 可用知识表示：文本、对话、手势、表情e.g.3伦敦 用图像表示景色、文本表示人口等，不同模态描述不同事实来更全面了解一个实体知识图谱一个重要的应用：有助于
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2024-06-09 13:01:12
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主成分分析（principal component analysis）是一种常见的数据降维方法，其目的是在“信息”损失较小的前提下，将高维的数据转换到低维，从而减小计算量。PCA的本质就是找一些投影方向，使得数据在这些投影方向上的方差最大，而且这些投影方向是相互正交的。这其实就是找新的正交基的过程，计算原始数据在这些正交基上投影的方差，方差越大，就说明在对应正交基上包含了更多的信息量。后面会证明
目标需求：通过Atomsk、Ovito和lammps进行高熵合金的多晶体建模及渲染内容如下：涉及软件及工具：工具列表：AtomskOvitolammps方法实例化：步骤一：Atomsk软件下载及安装Atmosk介绍： Atomsk是一款免费、开源、命令行式程序，致力于分子动力学模拟data文件的创立、操控和格式转换。他不光支持分子动力学可视化和分析软件AtomEye、OVITO等，第一性原理计算软
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2024-08-08 18:21:11
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CMU多模态数据1 下载数据 在数据及中包含了三个部分：highlevel，raw以及labels。highlevel是已经经过处理的特征（利用facet以及openSMILE等工具进行抽取），raw是原始特征。由于目前SDK并不能够自动检测是否已经下载过数据集，如果当你有下载了然后要再从晚上downloading的话，会报错，因此需要加入一个try…except。代码片段如下// An high
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2023-12-18 21:20:32
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一、多模态学习基本概念1 背景人们听到的声音、看到的实物、闻到的味道都是一种模态，人们生活在一个多种模态相互交融的环境中。为了使人工智能更好地理解世界，必须赋予人工智能学习、理解和推理多模态信息的能力。多模态学习指建立模型使机器从多模态中学习各个模态的信息，并且实现各个模态的信息的交流和转换。多模态感知融合是自动驾驶的基础任务，吸引了众多关注。但是，由于原始数据噪声大、信息利用率低以及多模态传感器
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2023-12-17 19:32:21
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2023-12-27 16:07:57
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一、前言多模态遥感图像自动匹配是多源异构遥感数据集成应用的基础，一直以来都是学术界和工业界关注的基础。西南交通大学叶沅鑫老师课题组长进行了长期研究和实践验证，先后获“国际摄影与遥感大会（4年一届）”和“国际摄影测量与遥感地球空间周（2年一届）”最佳青年论文奖，以及测绘科技进步一等奖和二等奖，提出了一系列的多模态遥感图像匹配方法如相位一直方向直方图(HOPC)和方向梯度特征通道(CFOG)。鉴于此，
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2024-01-04 22:04:06
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用Python搭建NLP多模态情感分析模型的过程如下：
在NLP多模态情感分析中，我们结合文本、图像等多种数据形式来获取更准确的情感识别。这篇博文将详细记录从环境准备、分步实施到验证测试的整个过程，以帮助快速上手建立一个高效的情感分析模型。
### 环境准备
首先，我们确认需要的前置依赖并进行安装。这些依赖主要包括Python环境及必要的库，如TensorFlow、PyTorch、Tran
MURELMuRel网络是一个端到端的机器学习模型，用于回答关于图像的问题。它依赖于从图像中提取的对象边界盒来构建一个复杂连接图，其中每个节点对应于一个对象或区域。该MuRel网络包含一个MuRel cell，在该cell上迭代以融合问题表示和局部区域特征，逐步细化可视化和问题交互。最后，在对局部表示进行全局聚合之后，它使用双线性模型回答了这个问题。有趣的是，MuRel网络并没有包含一个明确的注意
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2023-12-14 06:56:04
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