考虑模型不确定性的多模型预测和量化方法研究 热度: 复杂结构系统的不确定性量化和传递方法研究及应用 热度: 储量估算中的不确定性量化与管理 热度: 相关推荐 上海交通大学博士学位论文 III InvestigationofuncertaintyquantificationmethodonBE modelsandapplicationofref
RELAP5再淹没临界后传热模型不确定性研究
然后分析比较了 2种代理模型的拟合结果，发现2种代理模型的相对误差值均小于 0.15%，均适用于再淹没现象;Kriging 代理模型的拟合精度高于RBF 神经网络代理模型。关键词:RBF 神经网络；Kriging ；代理模型；再淹没现象 中图分类号:TL333 文献标志码:A 文章编号：2096 - 8299(2022)03 - 269 - 05 Application ...
PPL对所有token“一视同仁”,但长文本中大部分token(如格式词、常见词)与上下文无关,真正依赖长距离信息的**关键token(如答案词)**却被淹没。实验证明,PPL与长文本任务表现几乎无相关性,导致模型“高分低能”。🚀 解决方案1:LongPPL——聚焦关键token的新指标...
吕明 一位热爱生活的AI探索者
正宗的AI智能体,如汉得X息、酷特智N等,最近四天的涨幅是明显滞后的而这方面的消息,还是源源不断的比如,open AI全面布局智能体微软也all in 智能体 智能体其实就是各大模型的小插件,随着千模大战的展开,智能体也将遍地开花,共享繁荣只是智能体最近被deepseek的热度淹没了,其实它是deepseek出现之前最强的板块所以...
为了将代理模型应用于核工程反应堆热工水力现象中,以再淹没现象为研究对象,构建代理模型,并通过控制实验参数的数量,来化解精度与效率之间的矛盾。首先使用拉丁超立方方法抽取输入样本,并通过RELAP5建模获取输出样本,由MATLAB分别构建RBF神经网络...
首先使用拉丁超立方方法抽取输入样本,并通过RELAP5建模获取输出样本,由MATLAB分别构建RBF神经网络代理模型和Kriging代理模型,对包壳峰值温度(PCT)进行拟合。然后分析比较了2种代理模型的拟合结果,发现2种代理模型的相对误差值均小于0.15%,均适用于再淹没现象;Kriging代理模型的拟合精度高于RBF神经网络代理模型。 【总页数...
先从基础的讲起:MCP是模型上下文协议(Model Context Protocol)的缩写,这是Anthropic开发的一个开放标准。 用人话来说,就是有人想出了一个好点子,搞了个框架,让AI工具能顺畅沟通,不再闹脾气。 所以,现在如果我们想让某个工具做点事——比如读取Figma设计文件或者管理数据库——就不用每次都特意开发一个专用适配器...
工作上主动揽下有挑战性的项目,为一场策划案反复打磨细节、四处调研,让大脑被任务塞得满满当当;闲暇时一头扎进兴趣爱好里,绘画、烘焙、组装高达模型,指尖与心灵全被爱好占据。当精力尽情挥洒在自我成就的版图上,你会发现,那些空落落盼着恋爱降临的时刻越来越少,内心因充实而安定。社交别局限于相亲场。别总盯着约会...