随着智能制造和工业自动化进程推进,工业应用对机器人提出了越来越高的要求,特别是在多轴同步、高集成度、高可靠性等方面。系统驱控组件的集成化设计是目前机器人研究热点之一,同时,系统驱控组件的性能也是实现机器人功能与性能的基础。随着电子技术的不断发展,出现了适用于集成式驱控平台设计的多核处理器芯片。本课题结合当前发展趋势,设计一种基于多核 SoC 的多轴运动控制平台,用于实现机器人系统的实时控制和多轴同步控制功能。
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技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累,在推进数字技术不断取得新突破的同时,也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
从260年前的第一次工业革命,到以人工智能、大数据、物联网为代表的数字技术驱动的第四次工业革命,人类社会经历了蒸汽时代、电气时代、信息时代,并正在处于智能时代之中。每一次的跨越式的进步,都是由技术变革带来生产力的大幅提升,并催生出全新的行业,全新的生态,推动着时代不断向前。
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自GPT采用Transformer架构取得成功以来,经典Transformer架构一直是很多大模型的标配。但这不意味着Transformer是完美无缺的。DeepSeek在Transformer架构的基础上也做了很多创新,主要为:多头潜在注意力即MLA 。
DeepSeek-R1的发布在AI发展进程中具有里程碑式的意义,尤其对机器学习研发社区而言意义重大,主要原因有二:开源策略:提供了经过轻量化处理的蒸馏版本技术透明:公开分享了如何构建类似OpenAI O1这样对的推理模型的完整训练方法
一句话:大模型界的拼夕夕,模型本身确实也有创新点,比如MLA、纯RL预训练、FP8混合精度,但更重要的是让我们看到了开源对闭源的生态挑战、中国对美国主导的有效追赶、极致工程优化的显著受益。
提出考虑新能源出力的孤岛微网储能配置优化方法。考虑新能源出力及孤岛微网储能系统的容量,基于储能设备的输出功率,计算储能配置优化参数,并建立目标优化函数,计算多目标优化函数适应度值,由此求得最优配置方案。实验结果表明:所提方法有利于提高孤岛微网系统的能源利用效率,保证供电稳定性。
固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)在高温下长时间工作时,由于反复启停循环以及长时间运行后电堆容易发生密封失效,会导致泄漏故障发生,进而引发电堆的热失控和损坏,严重影响系统运行稳定性。针对此故障,根据实验获得的电堆温度及电压信号,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和希尔伯特变换(Hilbert transform,HT)的诊断方法。采用该方法,通过实验研究了SOFC电堆密封失效泄漏故障,研究结果表明:利用基于VMD和HT方法的电堆泄漏故障诊断方法,可以判断在电堆开路状态是否存在泄漏问题;通过采集电堆的温度和电压信号,可以发现温度信号能够更快地反映电堆的泄漏故障;通过对比基于集合经验模态分解方法和VMD方法的电堆泄漏故障诊断方法,发现后者能够提前100 s检测电堆的泄漏故障。
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