在醫療物聯網 (IoHT) 框架下的 AI 賦能網路安全
生成一個流程圖，主要分為三個部分。首先，針對大型模型權重和激活值的分佈不均勻，以及它們對量化雜訊的敏感性，研究基於二階敏...
```python import os import re import numpy as np import pand...
1. 頁面標題 * 文字：系統再造 · 精準投入 · 快速獲利 策略重生計畫摘要報告 * 樣式：核心三...
繪製進化演算法中的交配運算子。假設一個包含 7 個任務的應用程式，交配點選在位置 3。對於執行位置向量，子代的頭 3 個...
![```python
import os
import re
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from tqdm import tqdm
import joblib
import matplotlib.pyplot as plt
# =========================
# Configuration
# =========================
class Config:
# ✅ 新版本：積水點 Excel（新增累積降雨）
points_xlsx = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\样本输出_final\积水点_整合_step3_研究区内_新增累计降雨_719-723.xlsx'
# CA 模擬結果 & 地理資料
ca_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\CA模拟结果'
geo_data_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\地理数据' # building_density.npy, DEM.npy, road_density.npy, Slope.npy, Landuse.npy
# Patch & 採樣
patch_size = 64
ca_dry_thr_cm = 1.0 # 負樣本水深閾值：< 1cm
tile_size = 200 # 負樣本空間均勻採樣瓦片大小（單位：網格單元）
# 土地利用 one-hot 編碼類型（可根據您的實際資料調整）
landuse_types = [7, 8, 10, 50, 60, 80, 100]
# 訓練相關
output_dir = r'F:\实验数据\CA_积水点融合\深度置信网络\DBN训练输出_64patch_mu'
```](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FBFJVaELXylgOOK0WatKO6tw6EfizLTx7%2F8a5d501e-e43d-4dfe-b168-5609ff4c3ef1%2F03d366b1-042e-4669-8cfb-aa5952cc4cb1.png&w=3840&q=75)
