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原理： 决策树生成算法： 是递归地生成决策树，它往往分类精细，对训练数据集分类准确，但是对未知数据集却没有那么准确，有比较严重的过拟合问题。因此，为了简化模型的复杂度，使模型的泛化能力更强，需要对已生成的决策树进行剪枝。 集成分类算法： 集成（Ensemble）分类模型综合考量多个分类器的预测结果，从而做出决策。 随机森林分类器用相同的训练数据同时搭建多个独立的分裂模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则作出最终分类的决策。在相同的训练数据上同时搭建多棵决策树，每棵决策树会放弃固定的排序算法，随机选取特征。 梯度提升决策树按照一定的次序搭建多个分类模型。模型之间彼此存在依赖关系。后续加入

导读： 本文介绍的是通过导入高效能控制演算法，以达到提升MI无线充电传输功率的目的。 　　无线充电电源传输功率正逐渐提升。随着晶片控制演算法逐渐成熟，无线充电技术正大步迈向中功率应用，未来支援中功率无线充电技术的终端产品充电速率可望快速攀升，且使用者的操作环境也将更为便利。 　　无线充电产品已在市面上流通一段时间，其大多是低于5瓦的手持产品之充电应用，而这样的产品并没有将磁感应（MI）无线充电的好处发挥到。无线充电的好处并非只有在手持装置充电前后省去插拔电源接头，在很多应用上电源插头（即导体接点）会有其他的问题产生，例如高湿度造成接点腐蚀、易然气体环境于接点通电火花造成危险、在振动或运动物

针对矿山企业提升机控制的现状,提出了一种基于Profibus现场总线、工业以太网的矿井提升机集中智能化控制系统的设计方案,详细介绍了控制系统的研究内容及系统控制层网络、管理层网络、视频监控网络的设计。实际应用表明,该控制系统实现了现场提升机系统的自动启动、加速、减速、停车功能,减少了劳动力数量,实现了现场提升机系统的无人值守,提高了工作效率,增强了系统的安全性。

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压缩包包含数据和代码，数据来自kaggle竞赛平台上的give me some credit上的竞赛项目。项目主要目标是提升auc和ks值，使用多种模型对比，最终算出最好的模型

视频监控、军事目标识别以及消费型摄影等众多领域对图像清晰度有很高的要求. 近年来, 深度神经网络在视觉和定量评估的应用研究中取得较大进展, 但是其结果一般缺乏图像纹理的细节, 边缘过度平滑, 给人一种模糊的视觉体验. 本文提出了一种基于生成对抗网络的图像清晰度提升方法. 为了更好的传递图像的细节信息, 采用改进的残差块和跳跃连接作为生成网络的主体架构, 生成器损失函数除了对抗损失, 还包括内容损失、感知损失和纹理损失. 在DIV2K数据集上的实验表明, 该方法在提升图像清晰度方面有较好的视觉体验和定量评估.