HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

معيار فعال لنمذجة التوربين البصري

Christopher Jellen; Charles Nelson; Cody Brownell; John Burkhardt

الملخص

تُمثِّل الاضطرابات البصرية تحديًا كبيرًا لأنظمة الاتصال والطاقة الموجهة والتصوير، خاصة في طبقة الحد الجوي. تعتبر نماذج التنبؤ بقوة الاضطراب البصري فعالة حاسمة لتطوير ونشر هذه الأنظمة. يمنع نقص أدوات التقييم القياسية، وخاصة المجموعات البيانات طويلة الأجل، ومهمات النمذجة، والمقاييس، والنماذج الأساسية، المقارنات الفعالة بين الأساليب والنماذج. هذا يقلل من سهولة إعادة إنتاج النتائج ويؤدي إلى تكييف مفرط على المناخات الدقيقة المحلية. توفر المقاييس التقييمية بعض الرؤية حول مدى ملاءمة النموذج للتنبؤ بقوة الاضطراب البصري. ومع ذلك، ليست هذه المقاييس كافية لفهم جودة النموذج النسبية. نقدم حزمة \texttt{otbench}، وهي حزمة بلغة البرمجة بايثون لتطوير وتقييم نماذج التنبؤ بقوة الاضطراب البصري بشكل دقيق. تقدم الحزمة واجهة متسقة لتقييم نماذج الاضطراب البصري على مجموعة متنوعة من مهمات المعايير والمجموعات البيانات. تتضمن حزمة \texttt{otbench} مجموعة من النماذج الأساسية، بما في ذلك النماذج الإحصائية والمحركة بالبيانات ونماذج التعلم العميق، لتوفير فكرة عن جودة النموذج النسبية. كما تدعم الحزمة إضافة مجموعات بيانات جديدة ومهمات ومقاييس تقييم جديدة. يمكن الحصول على الحزمة من \url{https://github.com/cdjellen/otbench}.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp