基于残差U-Net和自注意力Transformer编码器的磁场预测方法

利用有限元方法对几何结构复杂的电机和变压器进行磁场分析,存在仿真时间长且无法复用的问题。因此,该文提出一种基于残差U-Net和自注意力Transformer编码器的磁场预测方法。首先建立永磁同步电机(PMSM)和非晶合金变压器(AMT)有限元模型,得到深度学习训练所需的数据集;然后将Transformer模块与U-Net模型结合,并引入短残差机制建立ResUnet-Transformer模型,通过预测图像的像素实现磁场预测;最后通过Targeted Dropout算法和动态学习率调整策略对模型进行优化,解决拟合问题并提高预测精度。计算实例证明,ResUnet-Transformer模型在PMSM和AMT数据集上测试集的平均绝对百分比误差(MAPE)均小于1%,且仅需500组样本。该文提出的磁场预测方法能减少实际工况和多工况下精细模拟和拓扑优化的时间和资源消耗,亦是虚拟传感器乃至数字孪生的关键实现方法之一。

如何构建企业培训体系

企业管理在经历经验管理到科学管理的第一次飞跃之后，正经历着从科学管理到知识管理的第二次飞跃。近十年来，商学知识培训迅猛发展，各种经营管理研修课程的推广帮助了中国企业打开了知识管理的眼界，树立起了学习意识。在注重员工能力开发的企业，他们提倡创建学习型企业，通过持续、系统的培训来丰富员工知识，提高员工技能，改善员工心态，

高校大学生体质健康预警机制的构建研究

无论是实现体育强国,还是助力健康中国建设,青少年体质健康监测都是促进国民体质健康的一项重要举措。该文通过分析高校大学生体质健康下降原因和大学生体质健康机制存在的问题提出通过整合校内资源、优化评价指标、大数据融入、协同三方育人这四项举措,来构建大学生体质健康预警机制,旨在加快大学生体质健康评价与干预的科学化进程,培养大学生体质健康危机意识,促进大学生体质健康高质量发展。