迁移模型

摘要： 云计算中跨数据中心虚拟机迁移存在带宽小与无共享存储功能问题,导致迁移过程数据的安全性受到威胁。为降低带宽开销,提升抵御攻击能力,研究基于深度哈希算法的云计算虚拟机迁移模型。利用深度哈希算法获取需要迁移虚拟机基本镜像的类似程度,根据类似程度构建哈希图,依据哈希图构建云计算虚拟机迁移模型;通过上述模型中迁移代理主机实现虚拟机迁移时的信息传递;存储单元利用哈希图存储虚拟机基本镜像及镜像间的相似度;通过迁移单元迁移存储单元中需要迁移的基本镜像数据块,完成虚拟机迁移。实验证明,上述模型在不同负载时跨数据虚拟机迁移时间最短,带宽开销最低,并具备较优的抵御攻击能力,其SLA违反率既低又平稳。

摘要： 基于注意力机制的风格迁移模型是目前该领域研究的重点。这类模型可以保证风格化后的结果图能保留良好的语义信息,同时优秀地实现纹理、色彩以及形状等风格样式的迁移。但是目前这类模型还没有考虑过多样性生成,所有生成的结果都是唯一的。为了弥补这个不足,本文研究如何实现多样性风格迁移。具体来说,通过在模型的注意力机制中注入一种噪声矩阵--作为一种风格扰动来提升结果的多样性。

摘要： 为改善油气田开采环境,结合主成分分析法(Principal Component Analysis)与污染物迁移模型,对研究区的油气田开采过程中的污染物进行了分析。介绍了油气田开采产生污染物的研究背景,其次结合PCA对污染物中的主要成分进行了筛选,构建了污染物迁移模型。结果表明,本文中的主要污染物为石油类、酸、氟离子、氯离子和COD(Chemical Oxygen Demand)、BOD(Biochemical oxygen demand),石油类所占比重最大,为23.63%;石油类污染物在黑钙土中的迁移最广,直至土层厚度为35 cm;石油类污染物在黑钙土中的迁移符合负指数规律;当酸液浓度在1%、2%、3%、4%时,氢离子在土壤中随深度的变化一致,土层厚度为20 cm时,11%的酸液酸值高于低浓度土壤酸值;氯离子和氟离子的迁移深度变化基本符合负指数变化规律;低浓度的污染物比高浓度的污染物更早达到定值;石油类污染物在土壤中的迁移能力较弱;研究实验值与模拟值基本一致,研究成果良好。石油类污染物在土壤中的迁移能力较弱,酸性污染物对土壤有一定影响。

摘要： 为研究快餐和巧克力包装纸中矿物油向食品中的迁移行为,选取3种不同的食品包装纸分别置于水、4%乙酸溶液、10%乙醇溶液、95%乙醇溶液和固体Tenax TA中,通过气相色谱检测食品模拟物中矿物油的含量,分析温度和时间对矿物油迁移率的影响,建立迁移模型。结果表明,迁移温度越高,接触时间越长,五种食品模拟物中矿物油迁移率越大;在五种食品模拟物中矿物油迁移率大小顺序为:95%乙醇>Tenax TA>10%乙醇>4%乙酸>水;分配系数K的数值随温度升高而减小,扩散系数D与之相反。该迁移试验和迁移模型的建立可更好地预测快餐和巧克力包装纸中矿物油的迁移趋势。

摘要： 在锂离子电池荷电状态(SOC)估计过程中,由于电池老化引起的电池可用容量衰退和内部参数变化会对SOC估计结果造成很大影响.针对这一问题,本文将电池老化视为影响模型与SOC估计精度的不确定因素,提出了一种基于迁移模型的老化锂离子电池SOC估计新方法.首先以电池初始状态下的二阶RC等效电池模型为电池初始模型,利用递推最小二乘法(RLS)及多项式拟合法提取初始模型参数与SOC的函数关系式,并将函数关系式进行线性迁移得到迁移模型状态方程,再采用风险最小化粒子滤波算法(RSPF)在电池实际运行中更新迁移模型的迁移因子,最后结合低通滤波器实现SOC的精确估计.通过4组不同老化程度下的城市道路循环工况(UDDS)数据对迁移模型算法进行了验证,并与扩展卡尔曼滤波(EKF)和自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)两种算法进行了对比.实验结果表明,在不同的老化状态下,本文所提出的方法具有更高的精确性,估计得到的SOC均方根误差(RMSE)始终稳定在1.04％以内,验证了所提方法的有效性.本研究有助于推动迁移模型在老化锂离子电池SOC估计中的应用,对电动汽车全生命周期内使用过程中SOC的估计具有一定指导和参考意义.

摘要： “学以致用”为教学的核心使命,需要以知识迁移运用能力为支撑,迁移能力具有思维高阶性、综合特性,运用广泛性的特点。了解迁移思维产生的详细过程,可以帮助我们进行循序渐进、符合规律的训练,帮助学生提高学习效率,形成学科素养、激发创新思维。

摘要： 目的建立纸质玩具中丙烯酰胺(acrylamide,AA)衍生化后酶联免疫生物的测定方法,对比分析在啃咬和舔舐暴露模式下AA的迁移规律,评估低龄儿童(3~36月龄)接触纸质玩具的AA日均摄入量和致癌风险。方法模拟不同温度(4,37,60°C)、盐浓度(0.001,0.01,0.1 mol/L)、pH(2,7,9)口腔暴露条件,研究AA的迁移规律,基于迁移曲线和Fick第二定律拟合相应的迁移模型,应用其预测实际样本的迁移情况。结果建立的酶联免疫生物检测方法的回收率为84.45%~92.31%,对比分析了啃咬和舔舐暴露模式下AA的迁移差别,迁移量与唾液模拟液的温度和盐离子的浓度呈正相关,pH的改变会影响AA的溶出;评估了低龄儿童接触儿童纸质玩具的AA日均摄入量和致癌风险,该值低于风险阈值。结论啃咬模式下纸质玩具中AA的迁移风险更大,基于温度37°C、离子强度0.01 mol/L和pH=7作为基线的接触条件,扩散系数(Dp)为2.20μm^(2)/s,拟合得到的迁移模型相关系数R2为0.90~0.98,应用于预测儿童纸质玩具中AA的线性曲线的相关系数R2为0.97,表明该模型可用于预测儿童纸质玩具中AA的迁移情况,此项工作对儿童接触纸质玩具的风险性评估具有重要意义。

摘要： 本文基于Fick扩散定律介绍食品包装材料的迁移模型,根据食品与材料的接触方式不同,分别介绍单层、双层及三层迁移模型中部分经典模型及其涉及到的重要参数(扩散系数),为以后的研究发展提供理论依据。

摘要： 目的研究纸质玩具中双酚A(BPA)和双酚S(BPS)经口暴露途径下的迁移规律,并考察BPA和BPS迁移的适用性。方法采用间接酶联免疫(IC-ELISA)检测方法和Fick第二定律研究不同温度(4,37,60°C)、盐浓度(0.001,0.01,0.1 mol/L)、pH(4,7,9)条件下双酚类物质经口暴露下的迁移规律,模拟纸质玩具中BPA和BPS的迁移过程。结果双酚类物质迁移量与温度和盐离子浓度呈正相关,且在酸性和碱性条件的模拟液中溶出增加,纸质玩具中BPA和BPS经口暴露途径下的迁移规律符合Fick第二定律。正常迁移模拟条件下(37°C、盐浓度0.01 mol/L、pH=7的唾液模拟液)测得BPA和BPS的迁移系数分别为1.3×10^(-17),6.6×10^(18)cm^(2)/s。结论基于酶免疫检测方法,构建了纸质玩具中BPA和BPS的迁移模型,并成功应用于预测纸质玩具中双酚类化合物的迁移情况,根据纸质玩具中双酚类物质的迁移模拟实验,计算双酚类物质在不同条件下的扩散系数,并拟合迁移模型,预测盲样中BPA和BPS的迁移情况,与实际迁移情况对比,结果表明理论预测值与实际迁移量基本一致,此项工作对于儿童纸质玩具中双酚类物质的风险性评估具有重要意义。

摘要： 迁移学习具有小数据、可靠性以及个性化的优点。通过构建深度学习的迁移模型进行定量分析，应用传递式迁移学习以及生成对抗网络，提出了迁移学习+深度学习=深度学习的迁移模型

摘要： 食品接触塑料中小分子助剂的迁移模型研究对于食品安全监管意义重大.本文描叙了食品接触塑料中小分子助剂在不同食品中迁移过程及其影响因素,总结归纳了国内外高分子食品接触塑料材料中小分子助剂的迁移模型的研究现状和进展,介绍了当今几种迁移模型的类型及其需要解决的理论问题,重点介绍了确定性模型及非确定模型的研究及需要解决的理论问题,并展望了迁移理论模型研究的发展前景.

摘要： 随着中国人口的增长和工农业生产规模的持续增加,土壤污染问题日益严重,石油类污染物对土壤环境的污染是当前最突出的土壤污染问题之一.本文针对LNAPLs在土体中迁移问题,根据各物质的质量守恒定律,推导了各个自由相的流动方程以及挥发相(或溶解相)的对流—弥散方程;对求解区域进行规则矩形网格划分,并对控制方程的时间导数做隐式差分离散;最后使用共轭梯度法求解离散方程.在上述数学模型及解求解方法的基础上,本文建立了两个物理模拟实例.通过对柴油连续注入一维迁移问题进行求解,对迁移模型的数值解和解析解进行了绝对误差的比较分析,结果表明,迁移模型具有较高计算精度;对柴油瞬时注入二维迁移问题进行了求解.

摘要： 日本福岛核事故后,国际社会更加关注事故后放射性核素在环境中的迁移.通过对放射性核素在环境中迁移行为的深入研究和迁移模式的开发应用,得到事故后不同阶段食物中的放射性核素污染水平,这也是核电厂食入应急计划区测算的关键环节.我国国标GB18871对事故后的食品通用行动水平也作出了规定,包括针对一般消费品、奶、婴儿食品和饮用水中的核素活度浓度水平.放射性核素从核电厂释放开始,到最终在食物链的积累涉及在大气、地表水和土壤等多个环境要素中的复杂迁移过程.为评价事故后食物中的放射性核素污染水平,需要针对不同的迁移途径建立相应的迁移模型,并确定各迁移途径下不同类型食物的转移因子.对稳态和半动态迁移模型进行研究和分析,分别采用这两种模型对核电厂事故后不同阶段食物的污染水平进行计算.对比这两种迁移模型的优缺点,初步分析其应用方向和范围,为今后核电厂食入应急计划区测算方法的选择提供依据.

摘要： 稀有金属伟晶岩侵入到变火山岩或变沉积岩围岩中,由岩浆分异出的富含稀有元素的流体相将与围岩发生水-岩相互作用,从而形成交代晕或分散晕,本文通过对可可托海3号脉蚀变围岩的矿物学、地球化学特征的研究,拟建立成矿元素扩散模型,为评价和寻找稀有金属矿床提供理论依据.

摘要： 污染物迁移模型是污染场地实现环境评价的重要手段,是环境评价的技术核心.针对某两处污染场地的风险评估需求,根据具体场地的地质、水文地质环境,基于现场调查、实验测量和相关方面的资料,建立了不同场地的水流运动和核素迁移模型.在理论建模基础上,通过理论计算和数值仿真,基于多孔介质水流及溶质运移软件HYDRUS 和MODFLOW,分析了239Pu、3H、90Sr等核素在具体场地地质环境的迁移规律,预测了核素在非饱和带、饱和带中的长期迁移趋势和浓度分布.

摘要： 本文基于分形动力学原理研究地下水污染物迁移模型,将一阶的时间偏导数用Caputo分数阶导数替换,建立了多孔介质中含有一级衰变,吸附,源相的污染物迁移的分数阶微分方程,给出了隐式差分格式.最后对数值算例进行求解,比较数值解和精确解,说明这种差分的有效性,进一步分析了水流速度和扩散系数取不同值时,污染物浓度的变化情况.

摘要： 由于粉煤灰的湿法排放加上降雨的淋溶作用，导致粉煤灰中的有害微量元素入渗地下污染地下水。针对传统的对流－弥散理论和粉煤灰湿法排放的特点，基于相应的假定条件建立起饱和状态下污染物在地下水中的迁移模型，给出了模型的求解过程，并用Femlab 软件模拟计算了微量元素20 年内在地下水中的迁移规律。结果表明：随着时间的增加，同一点上污染物的浓度在逐渐增大；不论是在平面上还是在深度上，微量元素污染的范围将不断扩大；距离污染源越近，受污染的程度就越大；平面上的污染程度大于深度方向的污染程度。这对于有效治理电厂粉煤灰排放带来的生态环境问题具有理论指导意义和现实意义。

摘要： 分布式遗传算法是一种基于传统遗传算法和分布式运算方法来搜索最优解的方法.本文概述了分布式遗传算法的基本理论、分布式运算实现过程以及特点.总结了近几年来DGA在迁移模型、遗传算法改进以及应用等方面的最新研究进展,并且给出了一些已有的应用成果。最后讨论了进一步的研究方向。

摘要： 农村劳动力迁移具有“非持久性”，这是中国区别于其他发展中国家和发达国家同时期的重要特征。本文第一部分，主要是农民工“非持久性”迁移行为的外生性理论，并运用历史数据和简洁的数量模型分析；第二部分，从构建农民工“非持久性”迁移行为的内生性理论模型出发，并在Logit计量模型中基本验证了农民工“非持久性”迁移倾向的理论模型；第三部分，从外、内生性理论模型的几个值得注意的结论出发，分别对Lewis 等的二元经济结构模型、Todaro等的城乡劳动力迁移模型做了一个加入中国农村劳动力迁移行为特征的重新理解；本文结论部分，给出了一些有益的理论假说与进一步研究的讨论。

摘要： 本发明公开了一种迁移学习网络模型、模型训练方法与基于模型的监测系统,涉及迁移学习网络模型领域,其通过在基于跨阶段局部特征融合策略残差网络模型的局部残差模块与Flatten层之间设置融合层、第一卷积层、批归一化层、激活层以及第二卷积层，并在融合层引入加工条件编码，实现了在同一个模型的基础上预测出不同加工条件下刀具的磨损状态。

摘要： 本申请提供了一种图像风格迁移模型训练方法以及图像风格迁移方法，图像风格迁移模型训练方法包括：获取风格参考图像以及内容图像；将风格参考图像以及内容图像输入第一神经网络，为内容图像提取第一特征向量，并为风格参考图像提取第二特征向量；基于第一特征向量对内容图像进行还原，得到内容图像的迁移图像；将风格参考图像和迁移图像输入第一神经网络，为迁移图像提取第三特征向量；基于第二特征向量和第三特征向量，计算风格参考图像以及迁移图像之间的色调损失；根据色调损失，对第一神经网络进行训练。该方法能够以更快的速度得到训练好的图像风格迁移模型。

摘要： 本发明揭示了一种服务迁移模型训练方法以及车联网服务迁移方法、系统，本发明涉及车联网领域。该方法包括：获取训练样本；将车辆样本状态信息输入至第一特征提取网络，得到车辆样本特征信息；将节点样本状态信息输入至第二特征提取网络，得到节点样本特征信息；将车辆样本特征信息以及节点样本特征信息输入至边缘节点决策网络，得到决策结果；基于决策结果更新第一特征提取网络、第二特征提取网络以及边缘节点决策网络的参数，得到第一目标特征提取模型、第二目标特征提取模型以及目标边缘节点决策模型，以确定目标服务迁移模型。采用该方法可以解决车辆服务迁移可能造成边缘节点计算量过大，网络拥堵的情况。

摘要： 本公开提供了一种风格迁移模型训练方法和装置，涉及计算机视觉、深度学习、增强/虚拟现实等技术领域。具体实现方案为：获取预置的样本集，样本集包括至少一个样本，样本包括二维原图和与二维原图对应的风格化图；获取预先建立的包括卷积神经网络的风格迁移网络，卷积神经网络用于表征二维图像与风格化的三维图像参数之间的关系；将样本集中选取的样本中的二维原图输入风格迁移网络，得到卷积神经网络预测的三维图像参数；基于预测的三维图像参数和选取的样本中的风格化图，训练卷积神经网络；响应于确定卷积神经网络满足训练完成条件，将卷积神经网络作为风格迁移模型。该实施方式提高了风格化转换的准确性。

摘要： 本申请公开了一种语料标注迁移模型的训练方法、模型、装置及迁移方法，其训练方法包括：对语料标注迁移模型进行初始化，语料标注迁移模型包括源语言语义识别层、目标语言语义识别层、匹配器Mapper、全连接层和CRF层；基于具有批注的源语料，对初始化的语料标注迁移模型进行实体抽取任务训练，得到更新后的语料标注迁移模型；基于源语言以及没有标注的目标语言对更新后的语料标注迁移模型进行语料标注迁移任务训练，得到最终的语料标注迁移模型。本申请既使用了两种语言本身的知识，也有效的联通了这两种不同语言的关联，利用源语言已经标注好的前提知识，将标注的命名实体迁移到了目标语言，使得目标语言也有了标注数据。

摘要： 本公开提供了一种语音风格迁移模型的训练、语音风格迁移方法及装置，涉及人工智能技术领域，尤其涉及语音合成领域。该方法包括：将样本音频的声谱特征分别输入语音风格迁移模型的内容编码网络和说话人编码网络，得到样本音频的内容特征向量和说话人特征向量，并提取样本音频的基音频率；确定内容特征向量、说话人特征向量和基音频率的互信息；将内容特征向量、说话人特征向量和基音频率输入语音风格迁移模型的声谱解码网络，得到预测声谱特征；根据预测声谱特征和互信息，更新语音风格迁移模型的参数。该方法优化了语音风格迁移的效果。

摘要： 本公开提供了一种图像迁移方法和图像迁移模型的训练方法、装置、设备、介质，涉及人工智能领域，具体涉及深度学习和计算机视觉技术领域，可应用于人脸图像处理、人脸识别等场景。图像迁移方法包括：提取第一图像包括的第一对象的第一属性特征；根据针对第一图像的音频数据，提取第一对象包括的第一目标部位的第一形状特征；提取第二图像包括的第二对象的第一身份特征；以及基于第一属性特征、第一形状特征和第一身份特征生成第一迁移图像，第一迁移图像包括具有第一属性特征和第一形状特征的第二对象。

摘要： 本公开提供了一种图像迁移方法和图像迁移模型的训练方法、装置、设备、介质，涉及人工智能领域，具体涉及深度学习和计算机视觉技术领域，可应用于人脸图像处理、人脸识别等场景。图像迁移方法包括：对包括第一对象的第一图像进行数据增强处理，得到第一增强后图像；提取第一增强后图像中第一对象的第一属性特征；提取第二图像包括的第二对象的第一身份特征；以及基于第一属性特征和第一身份特征生成第一迁移图像，该第一迁移图像包括具有第一属性特征的第二对象。

摘要： 本公开提供了一种图像迁移方法和图像迁移模型的训练方法、装置、设备、介质，涉及人工智能领域，具体涉及深度学习和计算机视觉技术领域，可应用于人脸图像处理、人脸识别等场景。图像迁移方法包括：根据第一对象的目标部位在第一图像中的第一位置信息和第一图像，分别提取第一对象的第一属性特征和目标部位的第一形状特征；提取第二图像包括的第二对象的第一身份特征；以及基于第一属性特征、第一形状特征和第一身份特征生成第一迁移图像，该第一迁移图像包括具有第一属性特征和第一形状特征的第二对象。

摘要： 本发明实施例提供了一种文本风格迁移模型训练及文本风格迁移方法及装置，涉及文本风格迁移技术领域。上述训练方法包括：获取各个第一语料对和各个第二语料对；其中，第一语料对包括初始风格文本与第一文本，第二语料对包括目标风格文本与第二文本，初始风格文本和目标风格文本属于目标语言，第一文本和第二文本属于指定语言，指定语言与目标语言不同；利用第一语料对和第二语料对，建立各个目标风格文本与属于初始风格的第三文本的对应关系；利用对应关系，对初始文本风格迁移模型进行训练，得到训练完成的目标文本风格迁移模型。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以提高所训练得到的文本风格迁移模型的文本迁移结果的准确率。