Conditional operator的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

Fundamental Theories and Their Applications of the Calculus of Variations

為了解決Conditional operator的問題，作者Lao, Dazhong,Zhao, Shanshan 這樣論述：

This book focuses on the calculus of variations, including fundamental theories and applications. This textbook is intended for graduate and higher-level college and university students, introducing them to the basic concepts and calculation methods used in the calculus of variations. It covers t

he preliminaries, variational problems with fixed boundaries, sufficient conditions of extrema of functionals, problems with undetermined boundaries, variational problems of conditional extrema, variational problems in parametric forms, variational principles, direct methods for variational problems

, variational principles in mechanics and their applications, and variational problems of functionals with vector, tensor and Hamiltonian operators. Many of the contributions are based on the authors’ research, addressing topics such as the extension of the connotation of the Hilbert adjoint operato

r, definitions of the other three kinds of adjoint operators, the extremum function theorem of the complete functional, unified Euler equations in variational methods, variational theories of functionals with vectors, modulus of vectors, arbitrary order tensors, Hamiltonian operators and Hamiltonian

operator strings, reconciling the Euler equations and the natural boundary conditions, and the application range of variational methods. The book is also a valuable reference resource for teachers as well as science and technology professionals.

Conditional operator進入發燒排行的影片

採用40奈米製程實現之用於軸承故障診斷的低功耗分層卷積神經網路硬體加速器

為了解決Conditional operator的問題，作者許堯舜 這樣論述：

現代科技的進步日新月異伴隨著生活品質的成長，近幾年的趨勢技術機器學習充斥在各行各業已經成為現今科技裡面不可或缺的角色。在很多工廠裡充斥著各種各樣的機台，例如:電動機，CNC工具機等不同的機械。這些機器在運行的過程中常常會有故障發生，早期只能以人工的方式或抓取一段大約的時間排除，不僅不準確且危險。而現在使用機器學習的方法進行智慧監控，把工具機或電動機產生的不正常數據行為進行機器學習的訓練萃取該故障數據的特徵，爾後透過在該機器的軸承實施實時監控即可實施預防性維護，不僅可以及早預防工廠的生產線因為機器故障停擺也可以預先防護操作員在操作工具機上的安全。本論文使用分層式卷積神經網路的方式進行訓練，並以

40nm CMOS製程實現。使用分層式卷積神經網路的優點為先將具有相似特徵或類別的圖像資料先分類再進行訓練，相較傳統卷積神經網路需要經過多層運算才能得到每次分類結果，經本實驗數據得知只需少量的運算即可判別並輸出結果且可以大幅的下降神經網路模型所需參數量以及達到辨識軸承故障數據95% 以上的準確度。另外本論文亦使用加入白高斯雜訊的模擬數據，增加到訓練資料集以提升模型的準確度，以及測試此分層式卷積神經網路的抗噪效果，以因應工廠裡面各種不同發生雜訊的情況產生。各項數據結果均確認所提出之分層式卷積神經網路有良好的抗噪效果。本論文在硬體實現的部分使用電源門控技術，將待機狀態的記憶體之電源關閉，達成低功耗

的實現。本論文實現電路使用 TSMC 40nm CMOS 製程，在硬體描述階段，經過調整各階段所需bits數量的實驗結果後，所實現之硬體加速器判斷軸承健康的準確率達到95.31%。後續經由電路合成以及自動佈局繞線後各項數據表明，所提出之硬體電路工作頻率最高可達100MHz，此時功耗為65.608 mW.

Positivity and Its Applications: Positivity X, 8-12 July 2019, Pretoria, South Africa

為了解決Conditional operator的問題，作者 這樣論述：

Preface.- Dedication.- Coenraad Christoffel Andries Labuschagne.- Inverse monotonicity of elliptic operators invariational form.- On compact operators between lattice normed spaces.- How to be positive in natural sciences?.- Real positive maps and conditional expectations on operator algebras.- F

ree vector lattices and free vector lattice algebras.- On disjointness, bands and projections in partially ordered vector spaces.- 101 years of vector lattice theory - a vector lattice-valued Daniell integral.- Ergodicity in Riesz spaces.- Multiplicative representation of real-valuedbi-Riesz homomor

phisms on partially ordered vector spaces.- Orthogonality: An antidote to Kadison’s antilattice theorem.- Binary Relations in Mathematical Economics: On Continuity, Additivity and Monotonicity Postulates in Eilenberg, Villegas and DeGroot.- On fixed point theory in partially ordered (quasi-)metric s

paces and an application to complexity analysis of algorithms.- Inheritance properties of positive cones induced by subalgebras and quotients of ordered Banach algebras.- Universally complete spaces of continuous functions.- Applications of generalized B -algebras to quantum mechanics.

快速且穩定地從單圖像中學習生成模型

為了解決Conditional operator的問題，作者蔡奕德 這樣論述：

在擁有大規模數據集的情況下，生成對抗網路在圖像合成任務中取得了良好的成效。然而我們無法保證在各種狀態下都能夠蒐集到足夠大量的數據，因此若能從單一圖像中學習一個生成模型便能大幅解決資料不足的問題。只用單一圖像訓練生成對抗網路是一個困難的問題，因為過度擬合與訓練發散的狀況經常發生。在本文中，我們提出了一種新的運算子"擴張內捲"，它防止了信道冗餘的問題，並且能夠適應每個位置的局部信息。我們還提出了一種自我監督判別器，透過圖像重建函數，防止生成的圖像發散。與之前的方法相比，我們的方法以更少的參數和一半的訓練時間實現了最先進的性能。