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基于模型设计方法的机器人柔性运动控制算法的实现_唐志祺

运动控制算法是机器人系统设计的关键技术,通常面临通用性差、嵌入算法复杂、设计周期长等问题。本文结合嵌入复杂的柔性S形加减速运动控制算法,提出了一种基于模型的软硬件协同高效设计方法,可以大大缩短机器人运动控制系统的设计周期、提高开发效率。通过对柔性运动控制算法建模,建立了一组易于解算的接口参数列表,算法将根据输入列表参数自适应变化运动速度规划,提高应用灵活性。在Simu中完成了柔性运动控制算法的模型设计与仿真测试;然后通过MathWorks工具箱为模型自动生成嵌入式C代码和可编程逻辑IP核;最后在以Zynq-7 000为核心的运动控制器中实现算法功能。实验结果验证了基于模型的软硬件协同设计方法的可行性和有效性。

  • 2021-04-21
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美团技术解析:模型加速与模型裁剪算法概述

本篇介绍了深度学习模型在自动驾驶感知上的应用。出于自动驾驶感知的要求,模型需要具有较高的实时性与准确度,这两个要求在很多时候是矛盾的。因此本文作者提出了一些模型加速与裁剪的方法,以保证模型的快速性与准确性。

  • 2021-04-17
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供应链数字化转型和实战指南(44页PPT)

数字化概念源于西方国家对工业革命的研究和战略报告: Digitization(数码化)、 Digitalization(数字化)、 Digital Transformation(数字 化转型)。这三个概念也分别与新工业发展阶段对应,此外了解新发展阶段的基本特征可以帮助减少对概念的混淆和模糊,也有助于企业建立正 确的数字化战略和行动计划。

  • 2024-06-14
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百度智慧课堂-VR教室产品(26页 PPT)

虚拟现实 (VR )是—种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真 ,具有沉浸式、强交互、真 实性强的特点。VR是人工智能领域中重要的技术及应用场景 ,作为教育信息化的重要技术手段和发展方向 ,通过生动、形 象、互动的形式 ,能够有效传递知识 ,增强理解记忆 ,拓展视野 ,提升学习兴趣及专注度。 虚拟现实在教育部多个重要文件中被提及 ,包括推广VR+教学 ,建设VR学科 ,培养VR师资力量。VR同教育结合获 得广泛关注和政策支持。

  • 2024-07-23
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全球数字经济白皮书(2023年)

全球数字经济多极化格局进一步演进。2022 年,从规模看,美国数字经济规模蝉联世界第一,达 17.2 万亿美元,中国位居第二,规模为 7.5 万亿美元。从占比看,英国、德国、美国数字经济占 GDP比重均超过 65%。从增速看,沙特阿拉伯、挪威、俄罗斯数字经济增长速度位列全球前三位,增速均在 20%以上。 本报告中数字经济相关数据均为测算数据,仅代表我院作为科研单位的学术研究成果,属纯学术研究范畴,均仅供学习参考,不代表政府官方数据口径。

  • 2024-01-12
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自动化太阳能组件生产线工艺流程图

组件线又叫封装线,封装是太阳能电池生产中的关键步骤,没有良好的封装工艺,多好的电池也生产不出好的组件板。电池的封装不仅可以使电池的寿命得到保证,而且还增强了电池的抗击强度。产品的高质量和高寿命是赢得可客户满意的关键,所以组件板的封装质量非常重要

  • 2023-09-13
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基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究_许斌

车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展,而移动设备因自身计算能力相对不足,执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题,提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC(Mobile Edge Computing)服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法(Improved Fireworks Algorithm based on Convex Optimization, CVX-FWA)来对模型进行求解,对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明,提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值,实现计算卸载资源的整体优化配置。

  • 2021-04-20
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交互式多模型跟踪算法的模型组合问题研究

模型的选择和组合问题是交互式多模型跟踪算法中的核心问题,本文以海面机动目标跟踪问题为背景,将常速模型、常加速模型、转弯模型和当前统计模型进行不同的组合,作为交互式多模型跟踪算法的模型集,并对不同机动情况下海面目标跟踪问题进行了模型选择的性能比较,并分析了误差原因。蒙特卡洛仿真结果表明,以当前统计模型为基本模型集的交互多模型算法性能较好。

  • 2021-04-17
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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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