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양극산화 인가전압에 따른 장범위 규칙 다공성 알루미나 멤브레인의 제조
장현철 ( Hyun Chul Jang ),최정미 ( Jung Mi Choi ),안기태 ( Ki Tae An ),이내성 ( Nae Sung Lee ),박윤선 ( Yun Sun Park ),석중현 ( Jung Hyun Sok ) 대한금속재료학회 ( 구 대한금속학회 ) 2012 대한금속·재료학회지 Vol.50 No.1
Studying the long-range ordering of nanopores on the anodic aluminum oxide (AAO) membranes under a hard anodization (HA) approach is crucial in producing well-aligned nanopores on the AAO membranes. Electro-polishing in a mixture of ethanol and perchloric acid for 5 min removed marks formed by rolling and produced flat surfaces on aluminum substrates. The AAO was formed by the first HA process, providing seeds for the subsequent production of uniform AAO nanopores. The second HA process carried out on the seeds produced well-aligned, uniform AAO nanopores. The AAO nanopores, varying in size and shape, were observed with voltages applied for HA. This study provides a route for controlling the size and shape of AAO nanopores by changing the applied voltages.
추천 시스템에서의 효율적인 행렬 분해 모델을 위한 정밀도 변환 기법
유재서 ( Jae-seo Yu ),고윤용 ( Yun-yong Ko ),배홍균 ( Hong-kyun Bae ),강석원 ( Seokwon Kang ),유용승 ( Yongseung Yu ),박영준 ( Yongjun Park ),김상욱 ( Sang-wook Kim ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.1
최근 딥러닝 분야에서 모델 학습을 가속화하기 위해, 실수 표현 시 사용하는 비트 수를 줄이는 양자화 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 추천 시스템 모델 중 하나인 행렬 분해 모델(Matrix Factorization, MF)에 대한 양자화 수행 시, 발생할 수 있는 학습 정확도 손실을 방지하기 위한 정밀도 변환 방안을 제시한다. 우리는 실세계 데이터셋을 이용한 실험을 통해, 제안 방안이 적용된 MF 모델은 양자화 기법이 적용되지 않은 모델과 비슷한 추천 정확도를 보이며, 약 30% 개선된 속도로 학습됨을 확인할 수 있었다.