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中子计算负载估计的变换器模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
MagNet Challenge 2023呼吁利用数据驱动模型来估计环形铁氧体芯的功率损耗。HARDCORE方法通过残差卷积神经网络和bh曲线重建，实现高效估计。模型从头训练，保持拓扑结构不变，展示了模型大小与估计精度之间的权衡。
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关键要点
- MagNet Challenge 2023呼吁利用数据驱动模型估计环形铁氧体芯的功率损耗。
- HARDCORE方法使用基于物理信息扩展的残差卷积神经网络进行高效估计。
- 模型通过重建bh曲线并基于曲线面积估计功率损耗，保持拓扑结构不变。
- 强调专家基础的特征工程和信息丰富输入，以实现精简模型结构。
- 每种材料的模型从头开始训练，展示模型大小与估计精度之间的权衡。
- 在最不利情况下，参数最低为1755，最低95%相对误差为8%。
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