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智能控制算法—最优控制(LinearQuadraticRegulatorLQR)

线性二次调节器(LQR)是一种经典的控制技术,用于设计线性系统最优控制律,相关系列文章自动驾驶——离散系统LQR的黎卡提方程Riccati公式推导与LQR落地工程化和机器人控制算法——移动机器人横向控制最优控制LQR算法.

  • 2024-09-01
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基于共形辛Euler算法的非金属_省略_下管道精细化高效探地雷达正演模型_雷建伟

我国城市地下管线种类繁多、规模巨大.近年来,因城市管网家底不清、位置不明导致的管道挖断事故频发.探地雷达(GPR)是目前最为有效的地下设施探测定位设备,通过对探地雷达回波信号进行反演分析,可获取管道埋深、位置等信息.然而,地下管道等地下圆形目标,传统正演模型中阶梯近似方法会产生一定误差.本文结合辛Euler算法与曲面共形技术,建立探地雷达电磁波在含非金属管道地下结构中传播的精细化数值模型,并通过图形处理器(GPU)加速技术进一步提升模型计算效率.数值模拟结果显示,共形网格技术有效降低了由于阶梯近似造成的虚假绕射波,并通过结合GPU并行计算,在不增加网格密度的前提下,实现了对地下管道电磁响应的高效精细化计算.

  • 2021-04-25
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基于粒计算的大数据处理

为了应对数据大规模增长带来的机遇和挑战,美国《Nature》杂志在2008年9月4日率先提出了“大数据”的概念[3].Gartner公司将大数据定义为:大数据是巨量、高速和多样性的信息资源,它需要合算地、创新地进行信息处理以增强洞察力和决策力.维基百科对大数据的定义是:大数据是这样大而复杂的数据集的汇集,以致使用当前的数据库管理工具和数据处 理 应 用 程 序 很 难 有 效 地 处 理 它.

  • 2021-04-17
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2020-2021 设计趋势ISUX报告 · 多媒体篇

伴随着移动互联网的快速发展,5G通信,人工智能,物联网等新技术的发展也越趋成熟,人们接触信息的效率不断在提高,接受信息的纬度也更广泛,如何消化我们在生活中被大量切割的碎片化时间,如何能让用户更聚焦内容不被打扰,拉长用户的停留时间,我们正身处在一个内容快速消费的时代。%20长短视频,动画电影,互动装置等形式能够更容易吸引用户的注意力,无论是消费者,创作者或是设计的从业者,制作的门槛降低了,以往是一个团队的输出,现在一个人也能够打造高质量的爆款,人人都是内容的生产者成为了这个时代的标签。文章从设计从业者的角度出发,从摄影摄像,视频动画,动态图形,交互装置等四个纬度来阐述内容设计的制作方法与近几年等风格趋势。

  • 2021-04-15
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供应链管理材料(228页 PDF)

市场正在逐步发生变化,希望大家能注意这些变化,并不断创新,尽快适应这一变化的要求。如果忽视这一点,后果可能是灾难性的

  • 2024-06-14
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【FusionCompute】添加CNA主机到VRM管理节点(四)

文章目录一、实验说明二、实验操作1、登录VRM管理后台2、创建集群3、添加CNA主机三、实验总结一、实验说明本实验一开始使用的是FusionCompute 8.0.0版本进行实验,在VM虚拟机上安装完CNA主机后,使用FusionCompute_Installer-8.0.0工具安装VRM管理节点时,中途发生报错,提示添加主机过程中刷新资源失败,请检查系统状态。于是,转而采用挂载VRM镜像的方式,完成VRM的安装部署。在完成VRM的安装后,通过WEB浏览器,登录VRM的管理平台,尝试添加之前创建好的C

  • 2023-04-24
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改进TV图像去噪模型的全景图像拼接算法_呼亚萍

全景图像生成过程中易受到噪声的影响。针对该问题,提出一种改进的全变分(Total Variation,TV)图像去噪模型应用于全景图像的拼接。首先,对图像去噪过程中建立的泛函函数进行卷积运算,利用卷积操作降低噪声点的灰度值,随后求解泛函函数所对应的拉格朗日方程极小值,达到图像去噪的效果;其次,采用SIFT (Scale Invariable Feature Transfomation)特征匹配算法对去噪后的图像进行特征提取和匹配;最后,对待拼接图像进行加权融合处理,优化视觉效果。仿真实验结果表明,与经典算法相比,该研究能够较理想地去除图像中的噪声,降低全景图像拼接过程中的干扰,提高的视觉效果。

  • 2021-04-23
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我国智能制造产业呈现十大新趋势

赛迪(上海)先进制造业研究院近期对我国智能制造业发展现状开展的调研显示,我国智能制造产业进入洗牌期并呈现十大新趋势。专家认为,国家产业扶持及企业发展需准确把握新的发展趋势,推动智能制造发展,进而带动产业结构整体转型升级。

  • 2021-04-18
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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