Что такое расширение файла GRAD?
У нас есть ноль существующие программные обеспечения, связанные с файлами GRAD (как правило это программное обеспечение от found on Golden Orchard Apple II CD Rom, известное как Unknown Apple II File), и их можно отнести к категории основных типов файлов ноль. Традиционно эти файлы имеют формат Unknown Apple II File .
Рейтинг популярности файлов GRAD составляет «Носители информации». Это означает, они могут иногда встречаться на обычных устройствах.
Если вы хотите узнать больше о файлах GRAD и программном обеспечении, с помощью которых они открываются, см. с дополнительноуюй подробную информацию далее. Кроме того, вы также можете узнать, как выполнить простое устранение неполадок при возникновении проблем при открытии файлов GRAD .
Популярность типов файлов
Ранг Файла
Статус файла
4
Страница Последнее обновление
Откройте файлы в %%os%% с помощью средства для просмотра файлов FileViewPro
Продукт Solvusoft
Как бесплатно поступить на магистратуру в США? | Программа Graduate Assistantship
Типы файлов GRAD
Ассоциация основного файла GRAD
| Формат файла: | .grad |
| Тип файла: | Unknown Apple II File |
| Создатель: | found on Golden Orchard Apple II CD Rom |
| Категория файла: | Необычные файлы |
| Ключ реестра: | HKEY_CLASSES_ROOT.grad |
Программные обеспечения, открывающие Unknown Apple II File:
Windows
Поиск типов файлов
Популярность файла GRAD
Разбивка устройства расширения файла (настольный компьютер / мобильный телефон / планшет)
 |
ПК | (84.34%) |
 |
Мобильные | (14.29%) |
 |
Планшет | (1.37%) |
Устранение неполадок при открытии файлов GRAD
Общие проблемы с открытием файлов GRAD
Unknown Apple II File не установлен
При двойном щелчке GRAD-файла может появиться диалоговое окно операционной системы с сообщением о том, что он «Не удается открыть этот тип файла». Если это так, это обычно связано с тем, что у вас нет Unknown Apple II File для %%os%%, установленного на вашем компьютере. Поскольку ваша операционная система не знает, что делать с этим файлом, вы не сможете открыть его двойным щелчком мыши.
Работа в отделе Маркетинга: отзыв о лидерской программе Global Graduate Programme
Совет: Если вам извстна другая программа, которая может открыть файл GRAD, вы можете попробовать открыть данный файл, выбрав это приложение из списка возможных программ.
Установлена неправильная версия Unknown Apple II File
В некоторых случаях может быть более новая (или более старая) версия файла Unknown Apple II File, которая не поддерживается установленной версией приложения. Если у вас нет правильной версии Unknown Apple II File (или любой из других программ, перечисленных выше), вам может потребоваться попробовать загрузить другую версию или одно из других программных приложений, перечисленных выше. Эта проблема чаще всего встречается, когда у вас есть более старая версия программного приложения, и ваш файл был создан более новой версией, которую он не может распознать.
Совет: Иногда вы можете получить подсказку о версии GRAD-файла, который у вас есть, щелкнув правой кнопкой мыши на файле, а затем нажав на «Свойства» (Windows) или «Получить информацию» (Mac OSX).
Резюме: В любом случае, большинство проблем, возникающих во время открытия файлов GRAD, связаны с отсутствием на вашем компьютере установленного правильного прикладного программного средства.
Другие причины проблем с открытием файлов GRAD
Хотя на вашем компьютере уже может быть установлено Unknown Apple II File или другое программное обеспечение, связанное с GRAD, вы по-прежнему можете столкнуться с проблемами при открытии файлов Unknown Apple II File. Если у вас по-прежнему возникают проблемы с открытием GRAD-файлов, могут возникнуть другие проблемы, препятствующие открытию этих файлов. Эти другие проблемы включают (перечислены в порядке от наиболее до наименее распространенных):
- Неверные ссылки на файлы GRAD в реестре Windows («телефонная книга» операционной системы Windows)
- Случайное удаление описания файла GRAD в реестре Windows
- Неполная или неправильная установка прикладного программного средства, связанного с форматом GRAD
- Повреждение файла GRAD (проблемы с самим файлом Unknown Apple II File )
- Заражение GRAD вредоносным ПО
- Повреждены или устарелидрайверы устройств оборудования, связанного с файлом GRAD
- Отсутствие на компьютере достаточных системных ресурсов для открытия формата Unknown Apple II File
Викторина: Какое расширение файла предназначено для аудио файла?
Верно!
AAC, или Advanced Audio Coding формат файла, с потерями цифровой формат сжатия звука. Это достигается лучшее качество звука, чем MP3 при той же скорости передачи данных.
Близко, но не совсем.
AAC, или Advanced Audio Coding формат файла, с потерями цифровой формат сжатия звука. Это достигается лучшее качество звука, чем MP3 при той же скорости передачи данных.
Источник: www.solvusoft.com
ПОРЯДОК ВВОДА И СОСТАВ ВХОДНЫХ ДАННЫХ
В данном документе описываются действия пользователя при работе с программой формирования облика двигателя. Рассмотрен порядок ввода и состав входных данных, структура выходной информации и сообщения программного комплекса, сопровождающие выполнение программы. В четвертом разделе приводятся примеры использования программы в трех вариантах ее работы:
— формирование облика двигателя методом вариантного расчета;
— формирование облика двигателя методом одномерной оптимизации;
— формирование облика двигателя методом многомерной оптимизации.
СОДЕРЖАНИЕ
| 1. Введение. ……………………………. 2. Порядок ввода и состав входных данных. …………………….… 2.1. Входные данные математической модели. ……………………… 2.2. Входные данные задачи. ……………………………. 3. Выходная информация. …………………………….. 4. Диагностические сообщения. …………………………… 5. Примеры формирования облика. …………………….…. 5.1. Формирование облика двигателя методом вариантного расчета. …………… 5.1.1. Параметры расчётного режима …………………………………………….. 5.1.2. Формирование условного закона управления …………………………….. 5.1.3. Формирование пакета входных данных …………………………………… 5.2. Формирование облика двигателя методом одномерной оптимизации…………. 5.2.1. Параметры расчётного режима …………………………………………….. 5.2.2. Формирование условного закона управления ……………………………. 5.2.3. Формирование пакета входных данных …………………………………. 5.3 Формирование облика двигателя методом многомерной оптимизации..………. 5.3.1. Параметры расчётного режима ……………………………………………. 5.3.2. Формирование условного закона управления ……………………………. 5.3.3. Формирование пакета входных данных …………………………………… Условные обозначения и сокращения . ……………………….…. Список использованной литературы. ……………………… |
ВВЕДЕНИЕ
Обликом двигателя называется совокупность ряда признаков, характеризующих двигатель в целом и позволяющих оценить его основные отличия от других двигателей. В число этих признаков входят тип двигателя (ТРД, ТРДД, ТРДФ и т.д.), его схема (количество валов, компрессоров, схема проточной части и т.п.), параметры технического задания и основные параметры, позволяющие произвести простейший расчет двигателя. При этом расчете используются типовые данные по к.п.д. узлов и коэффициентам потерь, которые не входят в число параметров, определяющих облик двигателя. В качестве основных параметров обычно используется суммарная степень повышения давления в компрессорах, температура газа перед турбиной, степень двухконтурности, степень повышения давления в вентиляторе, температура форсажа, суммарный расход воздуха через двигатель и т.п..
Задача формирования облика двигателя1)заключается в выборе основных параметров двигателя на основе комплексного технического задания, в котором обычно указываются потребная тяга или мощность двигателя на нескольких режимах, задаваемых высотой и скоростью (числом М) полета. Формирование облика производится обычно на этапах технического предложения или эскизного проектирования. Удачный выбор облика двигателя является основным условием высокого качества создаваемого двигателя и ему уделяется большое внимание.
В практике работы конструкторских бюро на различных этапах проектирования и, в особенности при исследовании перспективных схем ГТД часто возникают задачи, похожие на формирование облика. Например, может быть задан расход воздуха через двигатель, степени повышения давления в каждом из компрессоров, температура газа перед турбиной, тип и схема двигателя, а требуется определить все остальные параметры, необходимые для расчета двигателя на данном режиме.
Поскольку в расчете должны фигурировать площади проточной части в характерных сечениях, то приходится задавать типовые значения приведенных скоростей в этих сечениях. Иногда эти площади бывают заданными на основании предыдущих расчетов. Очень часто приходится часть параметров брать с прототипа. Подобные задачи очень разнообразны. Строго говоря, они не относятся к задачам формирования облика двигателя, но для их решения используется один и тот же модуль программного комплекса, поэтому было принято решение все эти модули относить к задачам формирования облика.
Любую из таких задач можно поставить, сформулировав условный закон управления. В нем могут фигурировать любые параметры из информационного массива «А», причем каждый параметр может быть либо задающим режим, либо определяемым.
В данной версии программного комплекса предусмотрены три варианта решения задачи формирования облика, отличающиеся трудоемкостью вычислений.
1) Часто употребляемый термин «завязка двигателя».
ПОРЯДОК ВВОДА И СОСТАВ ВХОДНЫХ ДАННЫХ
Входная информация вводится в следующем порядке:
1) Инициатор задания.
2) Входные данные математической модели.
3) Входные данные задачи.
Для выполнения данного задания инициатор (код задания) полагается равным 31.
Источник: poisk-ru.ru
ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС «ГРАД»
Современный рынок жилищно-коммунальных услуг — это борьба за право управлять определенным жилым фондом. Любая Управляющая компания должна иметь очевидные преимущества перед конкурентами. Решающее значение играет экономическая эффективность и стабильность работы компании в целом и каждого подразделения в отдельности.
Ни для кого не секрет, что 50% работы крупных Управляющих компаний связано с аналитическим учетом. Сейчас мало иметь договоры с Поставщиками ресурсов, десяток мастеров и диспетчерскую. Нужно уметь не только оказать качественную услугу, правильно рассчитать стоимость, но и оперативно отслеживать динамику ее изменения.
Начисления, задолженности, сметы, объемы полученных ресурсов, тарифы — сотни цифр, определяющих будущее Вашей Управляющей компании. А с учетом скорости изменения ситуации, в них легко можно запутаться или ошибиться. Важно не упустить момент и на основе достоверных и актуальных данных вовремя принять правильное решение. Выход — современные информационные технологии.
Предлагая технологию «Град», мы говорим о комплексной автоматизации всех участников современного ЖКХ. В информационное взаимодействие вовлечены не только городской РКЦ и Управляющие компании, но и Поставщики ресурсов, Отдел пособий и социальных выплат, Администрация, Банки, служба коллекторов, внешние платежные системы (система город, сети терминалов самообслуживания) и многое другое. В основе учета лежит централизованный учет объектов недвижимости, населения, потребляемых услуг и финансов. Схема документооборота учитывает все нормативные акты и четко разграничивает зоны ответственности.
Программный комплекс «Град» предназначен для комплексной автоматизации городского ЖКХ, как на базе городского РКЦ, так и отдельных участников системы (УК, Поставщиков ресурсов и других). ПК Град позволяет вести адресный реестр договоров, услуг, абонентов, тарифов, льгот, приборов учета. Делать индивидуальные и групповые начисления (в том числе с учетом общедомовых приборов учета), перерасчеты и корректировки. Начисление пени и розыгрыш призов. Прием в кассах оплат за услуги ЖКХ и любые другие услуги.
При автоматизации ЖКХ, ПК Град может стать основой общегородской (районной) информационной системы, обеспечивающей потребности многих служб в оперативной и достоверной информации. Программный комплекс работает в многопользовательском режиме, разграничивая права доступа, как по признакам функциональной деятельности (роли), так и по правам управления (организации). ПК Град позволяет строить аналитические отчеты и интегрироваться с внешними информационными системами.
ПК «Град» — это промышленное решение, работающее во многих городах России в разных субъектах Российской Федерации от Магадана до Выборга.
Источник: www.youhouse.ru
Град
Град Программный комплекс «ГРАД» — это единая информационная база данных по всем объектам недвижимости, жителям города, управляющим компаниям и поставщикам услуг. ПК «Град» состоит из подсистем: «Паспортный учет», «Центр начислений», «Бухгалтер», «Кассир»,»Монитор» и дополнительный служебных утилит.
Все операции в ПК «Град» производятся в режиме реального времени на общей базе данных, что позволяет всем специалистам использовать самую достоверную информацию на текущий момент времени. Для удобства пользователей существует распределение прав доступа к информации на функциональном уровне (паспортист, кассир, бухгалтер, специалист по льготам, руководитель) и на уровне зон ответственности (дома и жители по управляющим компаниям и поставщикам услуг). Аналитический учет в системе ведется в режиме «сквозное сальдо» по каждой услуге. Система поддерживает как групповых операций над домами (смена поставщиков услуг, переход в новую управляющую компанию), так и индивидуальные операции с абонентами (тарифы, перерасчеты и прочее).
Версии
x32/x64 (18.36 МБ)
Нет официального представителя разработчика на сайте
Стать представителем
Рейтинг
Нажмите, для быстрой оценки
Оставить отзыв
Отзывы
Похожие приложения
Alcohol 120%
Версия: 2.1.1.61
Версия: 8.91.0.4 (84.95 МБ)
Версия: 4.0 Buil (10.46 МБ)
Источник: freesoft.ru
Интерпретация моделей или как заглянуть в черный ящик
В своей статье про обучение на синтетике я затронул такой инструмент как Grad-cam. Grad-CAM один из подходов, позволяющих интерпретировать модель и визуализировать её результаты. Давайте немного поговорим зачем вообще тратить время и ресурсы на визуализацию предсказаний и как это может помочь в будущем!
Если вы уже занимались обучением сверточных нейронных сетей, то наверняка сталкивались с подобной проблемой:
- Собрали датасет с котиками (с кем же еще?), начали обучать и получили не самые радужные результаты. Что делать? Ну, естественно, набрать больше котиков!
- Обучили еще разок, а результаты никак не изменились, а может даже стали хуже? Что-то явно не так.
О чем это может говорить? В целом..да о чем угодно! Мы можем начать строить и проверять различные гипотезы:
- Недостаточное количество нужного класса.
- Однотипные экземпляры класса.
- Однотипный фон.
- Модель обучилась именно на фон.
- и так далее и тому подобное..
В случае маленьких моделей и датасета проверка этих гипотез не затратит уйму нашего времени, но как быть, когда на обучение требуются сутки?
Для того, чтобы помочь себе оптимизировать рабочий процесс попробуем разобраться как и что видит наша модель или по другому — какая часть входного изображения активирует тот или иной класс.
CAM-CAM, My lady
Как вы уже могли догадаться — основная идея всех методов в упрощении интерпретируемости моделей.
Для начала, возьмем один из самых простых и надежных методов: Class Activation Maps или коротко CAM.
Представим обычную сверточную сеть: подадим на вход изображение, которое будет проходить через наши сверточные слои, выделяя признаки и на выходе последнего сверточного слоя для каждой карты признаков применим global average pooling (GAP), тем самым усредняя значения в один единственный скаляр и пропустим всю эту красоту через подобие логистической регрессию. Зачем это делать?
Нас интересуют карты признаков, потому что в них содержится информация о пространстве картинки и мы предполагаем, что в картах признаков, полученных после последнего сверточного слоя достаточно информации для классификации.
Теперь нам необходимо обработать их, дабы сделать вывод о том, что за класс перед нами. Для этого мы и используем GAP, а также fully connected layer и softmax, чтобы обучить нашу сеть имитировать полносвязные слои, бывшие в исходной модели.
Теперь, обучив этот слой, мы получим веса, самое время использовать их для взвешивания полученных карт признаков на последнем сверточном слое. Это-то и даст нам возможность понять какой вклад внесла каждая из карт признаков. До GAP слоя мы знали ГДЕ находится тот или иной признак, а теперь мы знаем насколько он важен для определения класса
Математически описать можно следующим образом:
Возьмем карту признаков (что и является функцией), где x и y пиксели, тогда выход из нашего GAP слоя будет выглядеть следующим образом:
Затем мы берем полученное значение и, чтобы получить предсказание модели перед Softmax, необходимо умножить веса на это самое значение. Таким образом, получаем вот такую формулу:
Теперь прогоняем через Softmax, получая вероятность определенного класса:
И в конце мы выполняем умножение линейной комбинации весов на полученное значение после GAP:
Так как все это представляет из себя линейную комбинацию, поэтому мы можем доработать нашу формулу и получить понимание насколько важна эта карта признаков и то, что в итоге мы рисуем:
Вот небольшой скрипт для визуализации процесса, ну.. и можно поиграться, насколько это позволит модель на Imagenet.
Не забываем про градиенты
Теперь перейдем к Grad-CAM, а если быть точнее, Gradient-weighted CAM . Мы уже знаем как работает CAM подход, а основная идея Grad-CAM очень схожа: мы хотим использовать информацию, полученную через нашу сверточную сеть, чтобы понять какие части входного изображения были важны для принятия решения о классификации. Основное отличие подхода в том, что Grad-CAM позволяет нам избавиться от линейности в финальной части модели, нам не нужно изначально перестраивать модель и при этом мы все еще можем спокойно визуализировать процесс.
Разберемся как это сделать.
Как и всегда — подадим на вход изображение, все также пройдемся через сверточные слои, все также на выходе получаем карты признаков, в этот момент в реализации CAM нам необходимо изменить архитектуру (добавить GAP,FC,Softmax), в реализации Grad-CAM мы способны сделать что угодно с условием дифференцируемости слоев, чтобы получить градиент. В целом, можно выделить три этапа работы Grad-CAM, давайте разбираться.
Шаг 1: Подсчет градиента
y^c — выходные данные сети для класса С до применения Softmax, озьмем производные от этих данных по отношению к картам признаков:
Таким образом мы получим кучу производных (градиент), которые сможем использовать для нахождения интересующих нас весов.
Шаг 2: Подсчет весов усреднением градиентов
Эти веса (в некоторых работах это называют альфа-значения) получаются в результате объединения global average pooling и этих производных:
Шаг 3: Подсчет Grad-CAM Heatmap
Теперь мы можем пропустить через ReLU (получив, таким образом, только положительные значения, так как нас интересуют только те значения, что вносят какой-то вклад) линейную комбинацию весов и карты признаков и это как раз то, что мы ищем:
Увеличиваем размерность для соответствия с входным изображением и вуаля!
Здесь вы также можете попробовать GradCAM.
Путеводная звезда
Перед финальным Guided Grad-Cam, думаю, стоит рассказать о Guided Backpropagation.
Основная идея — мы пренебрегаем всеми отрицательными градиентами и фокусируемся только на положительных градиентах (почти мотивационная цитата).
Итак, чуть подробней: подаем на вход сверточной сети изображение, получаем карты признаков. При прямом распространении, после сверточных слоев мы проходим через ReLU и, таким образом, любой отрицательный выход фиксируется как 0.
А теперь мы просто берем и делаем ровно тоже самое, но с градиентом, таким образом, при backpropagation мы возвращаем только те градиенты, которые соответствуют неотрицательным элементам, а отрицательные мы зануляем.
Благодаря такому подходу мы можем дать себе ответ на вопрос — что видит наша модель и нас абсолютно не интересует, чего она не видит.
И по традиции, ссылка на код.
Всё лучшее — вместе!
Ну и финальное на сегодня: Guided Gradient-weighted CAM.
Как можно догадаться из названия — это просто совокупность Guided backpropagation и Grad-CAM.
Поэтому,думаю, много писать тут нет смысла, давайте просто покажу код, да и сравним полученные результаты по всем подходам.
Проблемы, шеф!
Grad-CAM очень популярный метод для интерпретирования моделей и создания heatmap для конкретных классов на основе входных изображений. Однако, у этого подхода наблюдаются значительная проблема: из-за шага усреднения градиента мы можем получить некорректный heatmap с выделенными нерелевантными областями.
Но эта проблема ничто в сравнении с проблемами связанными с Guided подходами. В статье проводились проверки самых популярных подходов для визуализации. Возьмем два теста:
Тест 1:
Если мы хотим (а мы хотим) использовать heatmap для того, чтобы определять как именно наша модель делает прогнозы, то мы расчитываем, что полученный heatmap связан с параметрами, которые модель получила в процессе обучения. Исходя из этого, мы можем сделать проверку работоспособности — возьмем рандомные веса и если это ломает наш итоговый heatmap, то все хорошо, так и должно быть. И вот, что предоставляют нам эксперименты из статьи:
Как мы видим, guided подходы практически никак не изменились, что подает тревожные звоночки. Но давайте пройдем еще один тест.
Тест 2:
Второй тест поинтересней в своей идеи:
Давайте перепутаем все метки — изображение кота будет помечено как собака, мяч как банан и так далее (на что хватит фантазии, но лучше просто использовать случайное распределение). Зачем это делать? В целом, затем же, что и в первом тесте — если подход визуализации не будет чувствителен к рандомизации меток, тогда этот подход не в состоянии объяснить механизмы, которые показывают зависимость экземпляра и метки. Другими словами, если мы подаем на вход изображение кошечки, получаем heatmap, на котором области интереса будут определяться на этой самой кошечке, но метка (label) у нас была собачка — это говорит о том, что подход не работоспособен. Пример теста из статьи:
Выводы
Получаем довольно интересные выводы о том, что подходы, связанные с Guided вариацией не дают нам надежных объяснений о том, как работает наша модель, а лишь функционируют как дететкор границ. Исходя из этого, лучше использовать CAM и Grad-CAM подходы, однако, и у них есть свои недостатки, которые, впрочем, были исправлены в дальнейших исследованиях, о которых я расскажу в следующей статье!
- компьютерное зрение
- cam
- implementation
- computer vision
- Визуализация данных
- Машинное обучение
Источник: habr.com