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2007 3

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2005 1

2004 2

2002 1

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关键词

深度学习 15

人工智能 7

机器学习 5

深度神经网络 3

临界风速 2

超超临界 2

6G；广域覆盖信令小区；多维资源分配；深度Q网络（DQN） 1

ADS 1

CFD 1

COVID-19 1

PM2.5脱除 1

RBF网络 1

REC114 1

SO3 1

VO₂薄膜 1

ZNF438 1

上部送风系统 1

不孕症 1

严重事故 1

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检索范围：

排序：展示方式：

滨海海涂地区绿化及排盐工程技术探讨与研究

张万钧,郭育文,王斗天,张民胜,黄明勇

《中国工程科学》 2001年第3卷第5期页码 79-85

摘要：

针对天津开发区原属于无植被海涂地区，四周无农、林、牧业依托的现实条件，系统地介绍了天津经济技术开发区在滨海浅潜水淤泥质软基础地区创建的“允许深度”的新概念和“

关键词：盐田浅潜水淤泥质水平暗管排水临界深度允许深度浅密式

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板面弹性压板力对提升板料失稳临界应力的作用及其应用

宋爱平,王隆太,李吉中,王树峰

《中国工程科学》 2009年第11卷第2期页码 53-59

摘要：

从分析矩形薄板的受压失稳临界应力入手，提出在冲压成形板料的上下面设置弹性压板力，从而提升板料的失稳临界应力，减少板料的受压屈曲与起皱。试验也表明，具有板面多点压板功能的冲压模具，可以显著地提升板料的失稳临界应力，减少板料的起皱。

关键词：起皱临界应力模具冲压工艺

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超临界化——优化我国火电结构应从这里起步

宋之平

《中国工程科学》 2002年第4卷第2期页码 22-27

摘要：

文章认为优化火电结构应放在超临界化上，使超临界机组和超超临界机组在我国火电中占据举足轻重的比例。而且这些机组的主要性能指标以及环保性能等应不逊于同类机组的国际水平。论述了超临界技术在优化火电结构的特殊作用，指出超临界化已被证明是改造和优化火电结构的一种成功的道路，阐明了我国实施这一发展道路的必要性和可能性。

关键词：火电结构超临界超超临界可持续发展战略

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关于加快发展我国先进超超临界燃煤发电技术的战略思考

张晓鲁

《中国工程科学》 2013年第15卷第4期页码 91-95

摘要：为了推动燃煤发电的清洁、高效发展，电力工业大力开发并推广运用超超临界燃煤发电技术，优化了装机结构，推动了节能减排。实践证明发展先进燃煤发电技术是电力工业又好又快发展的重要保障。本文通过对我国超超临界燃煤发电技术研发的回顾，总结分析了该项目的成功经验。结合当前国情，并参考欧盟与美国先进超超临界技术的研究现状，提出了我国研发更高参数、更高效率的先进超超临界发电技术的发展思路和相关建议。

关键词：先进超超临界燃煤发电技术战略思考

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加速器驱动次临界系统装置部件用材发展战略研究

王志光,姚存峰,秦芝,孙建荣,庞立龙,申铁龙,朱亚滨,崔明焕,魏孔芳

《中国工程科学》 2019年第21卷第1期页码 39-48 doi: 10.15302/J-SSCAE-2019.01.006

摘要：

加速器驱动次临界系统（ADS）由强流高能离子加速器、高功率散裂靶和次临界反应堆三大分系统组成。本文以ADANES研发为背景，阐述了ADS装置的研发现状、可能的发展趋势以及ADS部件对材料的需求，重点探讨了ADS装置中高功率散裂靶和次临界反应堆部件用关键材料的研发进展与存在问题，面临的发展机遇和挑战

关键词：加速器驱动次临界系统（ADS）加速器驱动先进核能系统（ADANES）关键材料次临界反应堆高功率散裂靶

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热塑性装饰材料点燃性能研究

徐亮,张和平,万玉田

《中国工程科学》 2007年第9卷第12期页码 39-43

摘要：利用此模型对实验得到的点燃时间进行了分析，得到了材料的临界热辐射通量、点燃温度与热物性参数，结果表明研究得到的材料热辐射通量与点燃温度、点燃时间和文献中给出的值比较吻合，导出的模型具有较好的适用性。

关键词：热塑性材料点燃性能临界热辐射通量点燃温度

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融合深度置信网络的串联隐马尔科夫模型及其在脱机手写识别中的应用 Article

Partha Pratim ROY, Guoqiang ZHONG, Mohamed CHERIET

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第7期页码 978-988 doi: 10.1631/FITEE.1600996

摘要：在本文中，我们针对自由书写的脱机手写识别提出一种基于深度结构的串联方法。在提出的模型中，深度置信网络被用于学习序列数据的紧致表示，隐马尔科夫模型被用于（子-）词的识别。

关键词：手写识别；隐马尔科夫模型；深度学习；深度置信网络；串联方法

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深度三维重建：方法、数据和挑战 Review Article

刘彩霞1,孔德慧1,王少帆1,王志勇2,李敬华1,尹宝才1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第5期页码 615-766 doi: 10.1631/FITEE.2000068

摘要：基于深度学习的三维重建方法通过利用深度网络自动学习低质量图像中的三维形状语义特征，克服了这两个瓶颈。然而，这些方法具有多种体系框架，但是至今未有文献对它们作深入分析和比较。本文对基于深度学习的三维重建方法进行全面综述。首先，基于不同深度学习模型框架，将基于深度学习的三维重建方法分为4类：递归神经网络、深自编码器、生成对抗网络和卷积神经网络，并对相应方法作详细分析。再次，对基于深度学习的三维重建方法进行综合比较，包括不同方法在同一数据库、同一方法在不同数据库以及同一方法对于不同视角个数输入的结果比较。最后，讨论了基于深度学习的三维重建方法的发展趋势。

关键词：深度学习模型；三维重建；循环神经网络；深度自编码器；生成对抗网络；卷积神经网络

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神经形态计算推动深度学习应用

Chris Palmer

《工程（英文）》 2020年第6卷第8期页码 854-856 doi: 10.1016/j.eng.2020.06.010

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泰州大桥南锚碇沉井基础深度效应研究

潘辉,邵国建,胡丰

《中国工程科学》 2012年第14卷第5期页码 62-65

摘要：

重力式锚碇基础在计算中通常简化为浅基础，并不考虑深度效应的影响，较为不经济。泰州大桥南锚碇沉井埋置深度达42 m，为将深度效应考虑到锚碇稳定性计算中，故采用有限元法对泰州大桥南锚碇沉井基础的深度效应进行研究。通过计算对比不同埋置深度条件下锚碇基础在施工期及运营期内位移和转角的变化，可知深度效应对锚碇基础承载力的增强作用十分明显。

关键词：重力式锚碇沉井基础深度效应有限元

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基于双向深度生成模型和功能磁共振成像数据的大脑编码和解码 Review

杜长德, 李劲鹏, 黄利皆, 何晖光

《工程（英文）》 2019年第5卷第5期页码 948-953 doi: 10.1016/j.eng.2019.03.010

摘要：接下来，在体系结构和计算规则方面，我们证明了深度神经网络和人类视觉通路之间存在的对应关系。此外，深度生成模型[如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）]在大脑编码和解码研究中产生了可喜的成果。

关键词：大脑编码和解码功能磁共振成像深度神经网络深度生成模型双重学习

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燃煤电站烟气污染物深度脱除技术的分析

张晓鲁

《中国工程科学》 2014年第16卷第10期页码 47-51

摘要： sub>2.5）成为了公众关注的热点，PM2.5的控制也已增加到2012 年发布的《环境空气质量标准》中，而目前我国现有的烟气污染物控制技术难以脱除PM_2.5，因此，为深度脱除PM_2.5、SO₂、SO₃以及重金属等烟气污染物，开发燃煤电站烟气污染物深度脱除技术（深度脱除技术）成为亟待解决的问题。本文系统分析了开发适用于我国燃煤电站的深度脱除技术的必要性以及存在的问题，重点分析研究了PM_2.5脱除技术、全负荷下超超临界锅炉的低NO_x排放以及SCR工作温度的适应性最后，以某电厂2×660 MW超临界机组为例，介绍了烟气污染物深度脱除系统方案，以此为基础，分析提出了1 000 MW超超临界机组烟气污染物深度脱除的技术路线。

关键词：燃煤机组烟气污染物深度脱除 PM2.5脱除

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深度学习中的视觉可解释性 Review

Quan-shi ZHANG, Song-chun ZHU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 27-39 doi: 10.1631/FITEE.1700808

摘要：总结了近年来在理解神经网络内部特征表达和训练一个具有中层表达可解释性的深度神经网络上的相关研究工作。虽然深度神经网络在众多人工智能任务中已有杰出表现，但神经网络中层表达的可解释性依然是该领域发展的重大瓶颈。目前，深度神经网络以低解释性的黑箱表达为代价，获取了强大的分类能力。我们认为提高神经网络中层特征表达的可解释性，可以帮助人们打破众多深度学习的发展瓶颈，比如，小数据训练，语义层面上的人机交互式训练，以及基于内在特征语义定向精准修复网络中层特征表达缺陷等难题。本文着眼于卷积神经网络，调研了：(1)网络表达可视化方法；(2)网络表达的诊断方法；(3)自动解构解释卷积神经网络的方法；(4)学习中层特征表达可解释的神经网络的方法； (5)基于网络可解释性的中层对端的深度学习算法

关键词：人工智能；深度学习；可解释性模型

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深度学习中的对抗性攻击和防御 Feature Article

任奎, Tianhang Zheng, 秦湛, Xue Liu

《工程（英文）》 2020年第6卷第3期页码 346-360 doi: 10.1016/j.eng.2019.12.012

摘要：

在深度学习（deep learning, DL）算法驱动的数据计算时代，确保算法的安全性和鲁棒性至关重要。最近，研究者发现深度学习算法无法有效地处理对抗样本。这些伪造的样本对人类的判断没有太大影响，但会使深度学习模型输出意想不到的结果。最近，在物理世界中成功实施的一系列对抗性攻击证明了此问题是所有基于深度学习系统的安全隐患。本文将介绍深度学习对抗攻击技术的理论基础、算法和应用。然后，讨论了防御方法中的一些代表性研究成果。这些攻击和防御机制可以为该领域的前沿研究提供参考。

关键词：机器学习深度神经网络对抗实例对抗攻击对抗防御