Umeng的手动的去刷新更新

20、基于图神经网络的脱氢焓预测方法研究 本文研究了基于图神经网络(GNN)的液态有机氢载体(LOHC)材料脱氢焓预测方法。通过分析现有GNN方法的局限性,提出了一种新的聚合自节点表示(AWS)方法,并结合丰富的原子特征和集成学习策略,显著提高了预测性能。实验结果表明,AWS在脱氢焓预测和多个基准化学性质预测任务中均优于现有GNN方法。此外,基于分子结构的集成方法进一步提升了模型的鲁棒性和准确性。研究展示了该方法在筛选LOHC材料中的潜力,并为未来预测更多化学性质奠定了基础。 阅读详情

手动更新:http://dev.umeng.com/auto-update ... atically-update#1_2。手动更新之后显示当前最新版本:http://bbs.umeng.com/forum.php?m ... &extra=#pid6183

1.  Android 自动更新 多种更新场景

除了在快速开始文档中提到的自动更新之外,友盟自动更新SDK还支持另外两种场景:手动更新、静默更新(v2.4加入)。
下面将详细介绍这三种场景的接口及默认行为。
如果需要自定义这些接口的行为,请看自定义文档部分。

1.1  自动更新

最常见的自动更新模式,当用户进入应用首页后,如果处于wifi环境则自动检测更新(默认只在wifi环境下检测,是为了用户流量考虑。这个行为可以更改),如果有更新,弹出对话框提示有新版本,用户点选更新开始下载更新。
在应用程序入口Activity里的OnCreate() 方法中调用

public void onCreate(Bundle  savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);
    UmengUpdateAgent.update(this)
    //UmengUpdateAgent.update(this, "appkey", "channel");

API:
public static void update(Context context)

context 当前Activity的Context,v2.4之后您也可以传入Application的Context。

~~API:~~
@Deprecated
public static void update(Context context, String appkey, String channel)

该方法已经过时,请使用setAppkey和setChannel代替。
context 当前Activity的Context,v2.4之后您也可以传入Application的Context。
appkey 需要更新应用的APPKEY,不可为null,服务器需要通过APPKEY来查找相应的更新文件。
channel 需要更新应用的分发渠道,可以为null,服务器通过channel来查找相应渠道的更新文件,如果为null则会查找默认渠道的更新文件。

1.2  手动更新

主要使用场景:许多应用的设置界面中都会有检查更新等类似功能,需要用户主动触发而检测更新。它的默认行为基本和自动更新基本一致。
它和自动更新的主要区别是:在这种手动更新的情况下,无论网络状况是否Wifi,无论用户是否忽略过该版本的更新,都可以像下面的示例一样在按钮的回调中发起更新检查,代替update(Context context):

public void onClick(View v) {
    UmengUpdateAgent.forceUpdate(mContext);
}

API:
public static void forceUpdate(Context context)

context 当前Activity的Context,v2.4之后您也可以传入Application的Context。

1.3  静默下载更新

主要使用场景:当用户进入应用首页后如果处于wifi环境检测更新,如果有更新,后台下载新版本,如果下载成功,则进行通知栏展示,用户点击通知栏开始安装。
静默下载中途如果wifi断开,则会停止下载。
在应用程序入口Activity里的OnCreate() 方法中调用

public void onCreate(Bundle  savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);
    UmengUpdateAgent.silentUpdate(this);

API:
public static void silentUpdate(Context context)

context 当前Activity的Context,v2.4之后您也可以传入Application的Context。



在Simulink中构建感应电机的时滞补偿控制模型,并通过仿真验证不同补偿策略的有效性 核心优势Smith预估器可有效补偿已知时滞,提升系统稳定性。动态PID调整适用于时变时滞的初步补偿。扩展方向自适应时滞估计:结合Luenberger观测器实时估计时滞。鲁棒控制:引入H∞控制或滑模控制抑制参数不确定性。网络化时滞补偿:结合知识库[2]的网络延迟模型,实现端到端补偿。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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