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  1. 充电桩散热解决方案!

  2. 近年来,我国新能源汽车生产销售快速增长,中央、地方各项扶持政策的协同效果得以充分发展。根据国家发展改革委等四部门于2015年11月17日发布的《电动汽车充电基础设施发展指南(2015-2020年)》提出,到2020年,新增集中式充换电站超过1.2万座,分散式充电桩超过480万个,以满足全国500万辆电动汽车充电需求。充电设施建设投资规模达1240亿元,市场将迎来巨大发展机遇。   相比于其他电源,充电桩的系统散热量要大的多,对系统热设计要求极为严格。直流充电桩的功率范围
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-19
    • 文件大小:185344
    • 提供者:weixin_38639237
  1. e3bm:PyTorch实施“极少学习的历时经验贝叶斯合奏”(ECCV 2020)-源码

  2. 极少学习的历时经验贝叶斯合奏 该存储库包含论文“的历时”的PyTorch实现。 如果您对此存储库或相关文章有任何疑问,请随时或。 概括 介绍 少量学习旨在通过一些示例来训练有效的预测模型。 缺乏训练数据导致执行高方差或低置信度预测的模型较差。 在本文中,我们建议对时间经验贝叶斯模型(E 3 BM)的集合进行元学习,以实现可靠的预测。 “ Epoch-wise”意味着每个训练时期都有一个贝叶斯模型,其参数是专门学习和部署的。 “经验的”是指超参数,例如,用于学习和整合时代模型的超参数,是由超高级
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-30
    • 文件大小:31744
    • 提供者:weixin_42172572
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