AIR学术沙龙第4期｜基于第一原理的深度（卷积）神经网络

《编程之美》作者

领域专家: 产品设计技术领域

2022-01-10 13:49:05

AIR学术沙龙第4期｜基于第一原理的深度（卷积）神经网络
https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404641945686245745
深度神经网络本身的层次结构其实就是在做迭代的优化，做数据压缩，逐层逐步优化数据特征的表达。

——马毅

活动概况

5月27日上午，第四期AIR学术沙龙跨越太平洋，在清华大学智能产业研究院（AIR）图灵报告厅展开了一场精彩的隔空对话。本期活动荣幸地邀请到加利福尼亚大学伯克利分校电子工程与计算机科学系马毅教授线上做题为《基于第一原理的深度（卷积）神经网络》的报告，这是他首次用中文深度解析这一课题。

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内容概要：本文系统介绍了软件著作权的基础知识、归属规则、侵权判定标准及常见试题解析，涵盖权利继承、转让、司法变更与保护期限等核心内容，详细阐述了软件著作权的产生时间、人身权与财产权的区别、合理使用情形以及GPL开源许可的特点，并通过选择题、简答题和案例分析题等形式强化理解。同时，报告还对比了软件著作权与软件专利的差异，提出了权利确权、内部管理、合作开发保护和侵权应对等实务建议。; 适合人群：从事软件开发、知识产权管理、法律合规等相关工作的专业人员，以及准备参加软件著作权相关考试的学习者。; 使用场景及目标：①帮助理解软件著作权的法律基础与实际应用；②指导企业规范软件开发中的权利归属与风险防控；③辅助备考人员掌握典型试题解题思路与法律依据。; 阅读建议：学习时应结合具体案例深入理解法律规定，重点关注权利归属的认定标准与侵权行为的构成要件，并将理论知识应用于实际工作中的合同约定、权利保护与纠纷处理。

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内容概要：本文研究了基于多目标遗传算法NSGA-II的水火光复合电力系统的多目标优化调度问题，通过Matlab代码实现，旨在解决包含水电、火电与光伏发电的复杂能源系统在经济性、环保性与稳定性等方面的多目标优化难题。研究建立了综合考虑发电成本、碳排放量及系统可靠性的多目标优化模型，采用NSGA-II算法进行求解，获得了Pareto最优解集，实现了不同目标之间的权衡分析。文中详细阐述了模型构建、算法设计、约束处理及仿真验证全过程，并通过案例分析展示了该方法在提升可再生能源消纳能力、降低运行成本与碳排放方面的有效性。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力，从事能源系统优化、智能算法应用研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于含多种电源类型的电力系统调度优化研究；②为多目标优化问题提供NSGA-II算法的实践范例；③支持清洁能源高效利用与低碳电力系统规划决策。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注目标函数设计、约束条件处理及Pareto前沿分析方法，可在此基础上拓展至其他智能算法对比或引入更多实际运行约束进行深化研究。

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