钢铁淬火的简单仿真 介绍 钢铁淬火(quenching)过程是将钢铁加热到奥氏体(Austenite)以上温度后快速冷却的过程，其目的是通过冷却将奥氏体向着马氏体或贝氏体转变，得到马氏体或贝氏体组织，然后配合以不同温度的回火，以大幅提高钢的强度、硬度、耐磨性、疲劳强度以及韧性等，从而满足各种机械零件和工具的不同使用要求。 在快速降温的过程中，奥氏体会转化为不同相的结晶，最后会形成马氏体(Ma

工程科学讨论范式 时间暂定： 第11周周二 （暂时没课） 分成三个部分： 背景介绍 问题分析 理论介绍 Topic： 脑机接口 都需要有文献材料支持 背景设定： 给定了一个Topic Overview： 脑机接口 已经给了一个关于BCI的概念，要求了解相关领域的问题并且提出一个可能的解决方法（SPSE）。 背景介绍和问题分析(12 min)

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Windows毛病大赏及可能解决办法 以下收集的都是我遇到过的windows的BUG及解决办法…… 不定时持续更新 【解决Windows10/11 UWP无法联网的问题】-Windows10中的UWP联网问题-silence_night 【解决Windows10磁贴不会更新的问题】-win10动态磁贴不会动（不会联网更新）怎么解决？ 【解决

深度卷积生成对抗网络 Unsupervised Representation Learning With Deep Convolutional Generative Adversarial Networks, Alec Radford et al, 2016. 介绍 Goodfellow等人在2014年提出的GAN由生成器和鉴别器两部分组成，由于其没有启发式的损失函数/代价函数（c

模糊系统 模糊逻辑 生活中人们在描述对某些系统的设置时常常并不是使用准确的数值来表述这些设置，而是使用较为模糊的语言来描述：例如人们通常会说“将空调温度调高一点”而非“将空调温度调高1摄氏度”。在系统工程中，专家通常依赖于基于经验的直觉来解决问题，这些直觉通常也是模糊的(vague)。 那么如何让计算机理解这些模糊的设置呢？模糊逻辑(fuzzy logic)就是一种使用逻辑来描述设置中的不

神经网络 介绍 神经网络(ANN，Artificial Neural Network)是人工智能中重要的一个分支领域，它指基于类脑结构的非严格建模系统。一个神经网络中通常含有非常多的处理单元，称为神经元(Neron)。神经元之间有着多个单向的连接。这些连接负责将数据从一个神经元的输出加权并传递到另一个神经元的输入。每个神经元只能对到达这个神经元的数据进行一些简单的处理，可能会有本地存储。

智能系统介绍 智能系统概要 在了解智能系统之前，首先先要明确系统智能(intelligence)的定义：通常，如果一个系统是智能的，这意味着这个系统具有如下特性： - 推理(reasoning)：该系统可以针对特定的问题给出解决方法，或者答案。 - 学习(learning)：该系统可以对输入的信息进行建模并存储。 - 自适应(adaptivity)：该系统可以根据不同的目标问题自动调

生成对抗网络 Generative Adversarial Nets, Ian J Goodfellow et al, 2014. Conditional Generative Aversarial Nets, Mehdi Mirza et al, 2014. 简介 问题动机 深度学习的意义是挖掘人工智能应用领域不同种类的数据集的丰富的、层次化的概率统计分布模型。目前，深度学

通过cDNA技术检测出来的基因数据称为基因表达数据(gene expression data)。基因表达数据反映的是直接或间接测量得到的基因转录产物mRNA在细胞中的丰度，这些数据可以用于分析哪些基因的表达发生了改变，基因之间有何相关性，在不同条件下基因的活动是如何受影响的。它们在医学临床诊断、药物疗效判断、揭示疾病发生机制等方面有重要的应用。随着 cDNA 微阵列和寡核苷酸芯片等高通量检测技术的