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ChatGPT的训练过程是一个复杂而漫长的过程，需要大量的语料、计算资源和人力投入。通过预训练、监督微调、奖励建模和强化学习这四个阶段的不断优化，ChatGPT逐渐成为了一个强大的语言模型，能够为用户提供高质量的语言交互服务。在未来，随着技术的不断进步，我们可以期待ChatGPT以及其他语��模型会变得更加智能和强大，为我们的生活和工作带来更多的便利和创新！📣温馨提醒： 想要了解更多关于AI的奥秘？关注我，带你探索人工智能的无限可能！🌌#AI揭秘 #ChatGPT训练过程 #AI彩页生成。
2024-11-20 21:35:12
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原创 对载荷谱进行雨流计数的几个主要步骤（以四点雨流计数为例）
对载荷谱进行雨流计数的几个主要步骤（以四点雨流计数为例）滤除小幅值(Hysteresis Filtering)峰谷滤波(Peak-Valley Filtering)离散化(Discretization)四点法雨流计数(Four Point Counting Method)滤除小幅值第一步滤除时域数据中不造成损伤的小幅值。小幅值滤波的实现是通过定义一个门槛值，小于门槛值的小幅值载荷将会被去除，在原始谱中包含有大量的小载荷，删除掉这些小载荷可以节省很多的实验时间。关于低载删除目前还没有公
2022-05-30 17:26:12
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原创 符合ASTM标准的雨流计数法及其不同的改进方法
随着研究的深入，人们发现采用时间序列计算载荷谱太麻烦了，处理的工作量太大，我们不需要将每个时刻点的载荷都做运算，疲劳计算只需要提供幅值、均值和循环次数，鉴于此发展出了很多不同的计数方法，雨流法是最常见的处理方式，在ASTM E1049-85规范中记载了常见的4种计数方法。传统的符合ASTM标准的载荷历程计数法主要有以下几种：水平交叉计数（Level cross counting）峰值计数（Peak counting）样本幅值计数（Simple-range counting）雨流计数
2022-05-26 11:31:28
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空空如也
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