检索结果-内蒙古大学图书馆

船舶力学 2013年第1期17卷 171-181页

作者：杨婧媛黎胜大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室运载工程与力学学部船舶工程学院辽宁大连116024

利用不考虑流体附加阻尼的流体加载结构的模态矩阵结合固有频率和模态阻尼比建立了求解水下结构振动响应的模态分析模型,并将单自由度分析模型应用于水下结构辐射声功率的变异性计算。分别计算了板厚度变化和板上集中质量分布变化时的... 详细信息

利用不考虑流体附加阻尼的流体加载结构的模态矩阵结合固有频率和模态阻尼比建立了求解水下结构振动响应的模态分析模型,并将单自由度分析模型应用于水下结构辐射声功率的变异性计算。分别计算了板厚度变化和板上集中质量分布变化时的声辐射响应变异性,并与采用有限元-边界元耦合方法得到的结果进行了比较。数值计算结果表明:基于模态模型的单自由度分析方法仅通过固有频率的变异性即可估计出辐射声功率的变异性,在结构固有频率的扰动范围给定时,通过绘制包络线可以预报辐射声功率的扰动范围。

关键词：模态模型单自由度分析方法流体加载声辐射响应变异性

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飞机横航向模态模型的选择

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飞行力学 1999年第1期17卷 37-41页

作者：程韶军邓建华西北工业大学

评价有人驾驶飞机的操纵品质，要求将高阶飞机系统用一个动态特性等效的低阶系统来代替。由于飞机横航向等效系统比较复杂，如何选择恰当的模型进行辨识是一个很重要的问题。依照军用规范，通过对飞机横航向运动等效系统模型的建立，分... 详细信息

评价有人驾驶飞机的操纵品质，要求将高阶飞机系统用一个动态特性等效的低阶系统来代替。由于飞机横航向等效系统比较复杂，如何选择恰当的模型进行辨识是一个很重要的问题。依照军用规范，通过对飞机横航向运动等效系统模型的建立，分析了在××飞机铁鸟台架试验过程中，在信号激励下飞机横航向运动的几种模态的运动情况，并依此选择模型进行辨识，得到飞机横航向模态的品质参数，取得很好的计算结果。

关键词：飞机运动模态飞行品质横航向模态模型

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基于模态模型的船体薄板辐射响应变异性分析系统

引用

舰船科学技术 2018年第5X期40卷 7-9页

作者：林文学湖北职业技术学院湖北孝感432000

传统系统不能在水中对振动频率和声辐射进行分析,存在分析效果差的问题,提出基于模态模型方法对船体薄板辐射响应变异性分析系统进行设计。架构船体薄板辐射响应变异性系统硬件框图,为了解决振动频率问题,需对结构中报警电路进行设计;... 详细信息

传统系统不能在水中对振动频率和声辐射进行分析,存在分析效果差的问题,提出基于模态模型方法对船体薄板辐射响应变异性分析系统进行设计。架构船体薄板辐射响应变异性系统硬件框图,为了解决振动频率问题,需对结构中报警电路进行设计;针对硬件中的RS232转换器需对内部软件功能展开分析,利用模态模型分析声辐射耦合结果。由实验结果表明,该系统比传统系统辐射声功率等级高35 d B,分析效果较好,可在水中对振动频率和声辐射进行分析。

关键词：模态模型船体薄板辐射响应变异性

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我国首个机器人多模态模型及双臂协作系统面世

我国首个机器人多模态模型及双臂协作系统面世

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科技日报

作者：刘侠滕继濮

科技日报成都8月12日电（刘侠记者滕继濮）12日，成都人形机器人创新中心（以下简称“创新中心”）在四川成都发布了我国首个机器人多模态模型以及双臂协作系统。该模型能够使机器人理解、推理抽象的语义指令，并调度双臂协作系统执... 详细信息

科技日报成都8月12日电（刘侠记者滕继濮）12日，成都人形机器人创新中心（以下简称“创新中心”）在四川成都发布了我国首个机器人多模态模型以及双臂协作系统。该模型能够使机器人理解、推理抽象的语义指令，并调度双臂协作系统执行任务。多模态数据协同推理是指融合两种......

关键词：模态模型机器人协作系统

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智源多模态模型不走Sora路线

智源多模态模型不走Sora路线

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北京商报

作者：魏蔚

“小朋友出生后接收的是视觉、图像、语言，综合的信号，现在市面上的多模态模型是先将语言学到非常高的水平，再把视觉信息做了桥接。更像是打补丁的方法。”将多模态模型比作小朋友，智源研究院院长王仲远在10月21日向北京商报记者等... 详细信息

“小朋友出生后接收的是视觉、图像、语言，综合的信号，现在市面上的多模态模型是先将语言学到非常高的水平，再把视觉信息做了桥接。更像是打补丁的方法。”将多模态模型比作小朋友，智源研究院院长王仲远在10月21日向北京商报记者等详细讲解了多模态大模型Emu3，他认为，“E......

关键词：模态模型自回归北京商报多模态

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机器人多模态模型及双臂协作系统在川发布

机器人多模态模型及双臂协作系统在川发布

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四川日报

作者：宁宁

多模态使人形机器人能融合图像、语义、力感知、环境感知等多种因素，综合判断、生成任务并执行任务，是让人形机器人具有自主思考能力的关键核心技术标志着成都在我国多模态模型应用于人形机器人领域率先取得突破，进一步加速了“AI物... 详细信息

多模态使人形机器人能融合图像、语义、力感知、环境感知等多种因素，综合判断、生成任务并执行任务，是让人形机器人具有自主思考能力的关键核心技术标志着成都在我国多模态模型应用于人形机器人领域率先取得突破，进一步加速了“AI物理化”进程，也让人形机器人从“预设摆......

关键词：人形机器人多模态模态模型协作系统

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谷歌“反击战”开启投资人热议多模态模型商业化 J06

谷歌“反击战”开启投资人热议多模态模型商业化

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中国证券报

作者：杨皖玉

继ChatGPT上线一周年之后，近日，谷歌的多模态Gemini忽然上线，被业界视为“谷歌最强反击战开启”。投资机构针对Gemini的讨论“炸开了锅”。业内人士认为，Gemini在视觉识别和推理推断方面有显著优化，落到商业场景上，实时交互场景... 详细信息

继ChatGPT上线一周年之后，近日，谷歌的多模态Gemini忽然上线，被业界视为“谷歌最强反击战开启”。投资机构针对Gemini的讨论“炸开了锅”。业内人士认为，Gemini在视觉识别和推理推断方面有显著优化，落到商业场景上，实时交互场景或成为多模态人工智能模型应用的焦点。 Ge

关键词：模态模型多模态信息

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图文跨模态模型的数据增强方法、装置、设备及存储介质

图文跨模态模型的数据增强方法、装置、设备及存储介质

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作者：唐小初舒畅陈又新 518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本发明涉及人工智能技术，揭露了一种图文跨模态模型的数据增强方法，包括：对图像数据集按业务场景进行分类，得到图像类别，基于图像类别，对图像数据集进行图像增强处理，得到第一图像增强数据集；对第一图像增强数据集进行马赛克数... 详细信息

标准号: CN115203375A

本发明涉及人工智能技术，揭露了一种图文跨模态模型的数据增强方法，包括：对图像数据集按业务场景进行分类，得到图像类别，基于图像类别，对图像数据集进行图像增强处理，得到第一图像增强数据集；对第一图像增强数据集进行马赛克数据增强处理，得到拼接图像，并将拼接图像加入第一图像增强数据集，得到图像增强数据集；对预设数量的文本数据进行回译及语句重复操作，得到预设数量的预处理文本数据，并将预处理文本数据加入文本数据集，得到文本增强数据集。此外，本发明还涉及区块链技术，图像类别可存储于区块链的节点。本发明还提出一种图文跨模态模型的数据增强装置、电子设备以及存储介质。本发明可以提高图文跨模态双塔模型的泛化能力。

关键词：图像增强文本数据数据集图像类别图文预处理图像数据集模态模型数据增强区块预设拼接图像人工智能技术马赛克数据存储介质电子设备业务场景增强处理增强数据重复操作可存储模态双塔语句文本分类

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跨模态模型的预训练方法及装置、电子设备、存储介质

跨模态模型的预训练方法及装置、电子设备、存储介质

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作者：黄博张泉高磊赵素馨 200030 上海市徐汇区龙文路317号2幢1001-1008室(名义1101-1108室)

本申请提供一种跨模态模型的预训练方法及装置、电子设备、存储介质，方法包括：基于样本数据集中的图形界面图像，生成多模态元素的多个元素特征向量；其中，若干文本元素和/或若干图形元素在生成元素特征向量的过程中被遮挡或被遮盖... 详细信息

标准号: CN115830394A

本申请提供一种跨模态模型的预训练方法及装置、电子设备、存储介质，方法包括：基于样本数据集中的图形界面图像，生成多模态元素的多个元素特征向量；其中，若干文本元素和/或若干图形元素在生成元素特征向量的过程中被遮挡或被遮盖；基于每一元素特征向量对应元素在图形界面图像中的位置，为每一元素特征向量添加位置向量，生成指定元素特征向量；将多个指定元素特征向量输入基于Transformer的跨模态模型，得到每一元素对应的融合后元素特征向量；基于融合后元素特征向量和元素遮挡情况或遮盖情况，对所述跨模态模型的模型参数进行调整，得到经过预训练的跨模态模型。本申请方案，以无监督学习的方式对基于Transformer的跨模态模型进行预训练，降低了后续训练过程的标注成本。

关键词：元素特征向量模态模型图形界面遮挡遮盖图像无监督学习存储介质电子设备模型参数添加位置图形元素文本元素训练过程样本数据融合多模态申请标注

来源：评论

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跨模态模型的训练方法及装置、电子设备、存储介质

跨模态模型的训练方法及装置、电子设备、存储介质

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作者：黄博张泉高磊赵素馨 200030 上海市徐汇区龙文路317号2幢1001-1008室(名义1101-1108室)

本申请提供一种跨模态模型的训练方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，方法包括：基于样本数据集中的图形界面图像，生成多模态元素的多个元素特征向量；基于每一元素特征向量对应元素在图形界面图像中的位置信息，为每一元素特... 详细信息

标准号: CN116129179A

本申请提供一种跨模态模型的训练方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，方法包括：基于样本数据集中的图形界面图像，生成多模态元素的多个元素特征向量；基于每一元素特征向量对应元素在图形界面图像中的位置信息，为每一元素特征向量添加位置向量，生成指定元素特征向量；将多个指定元素特征向量输入基于Transformer的跨模态模型，得到每一元素对应的融合后元素特征向量；通过预设分类器对融合后元素特征向量进行处理，得到预测类别；根据所述预测类别与所述图形界面图像的预设标签之间的差异，调整所述分类器和基于Transformer的跨模态模型的模型参数，得到已训练的基于Transformer的跨模态模型。本申请方案，可训练得到为图形界面处理实现良好应用效果的跨模态模型。

关键词：向量元素特征模态模型图形界面分类器图像预设计算机可读存储介质电子设备模型参数添加位置样本数据应用效果多模态可训练融合预测申请标签

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