qq的界面設(shè)計但是不太全,有誰能幫你忙弄一下,謝謝了
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「今日頭條」廣州哪里能開住宿費發(fā)票{136徴乄-4072電乄-6929同.號}羅.生-100%-項.目.齊.全.真.嘌,保.真,如果你確認(rèn)與發(fā)言者的看法的相同,可以向他直接表達(dá)支持與贊同。但請不要以“yeah,that is what I thought”,或是“I totally agree with you”之類簡單的一句話就結(jié)束你的回應(yīng)發(fā)言,因為這樣不能在交流中引入新的信息,也就是存在感太低。
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這是一本圣經(jīng)(由于書太大,分成了六個部分上傳,全部下載后對第一個解壓即可,注意文件名是否一致,不一致的改一下即可解壓,高清版,很清晰)part1:https://dl.21ic.com/download/eetop-473000.html part2:https://dl.21ic.com/download/eetop-473001.html part3:https://dl.21ic.com/download/eetop-473002.html part4:https://dl.21ic.com/download/eetop-473003.html part5:https://dl.21ic.com/download/1616733712eetop-473011.html part6:https://dl.21ic.com/download/eetop-473012.html 每個從事模擬電路的孩子都是上帝折翼的天使。你懂的。看這本書,最大的感悟就是:你不要問我哪里不懂,你要問我哪里懂?這本書至少看三遍??床欢钦5?,看懂了也是正常的。反正總之一句話:圣經(jīng),膜拜之。拉扎維的經(jīng)典CMOS集成電路設(shè)計,第二版。這一版新增加了一章針對亞微米級的晶體管的設(shè)計指南。三圣經(jīng)之一,而且是最基礎(chǔ)和入門的一本,光看是不夠的,建議把書上拉閘為留給讀者的每一個思考問題都推導(dǎo)一遍,課后題過一遍。國內(nèi)的學(xué)霸們很給力啊,每道題的答案都給出來了還有一個推薦的原因就是它是英文版的,交大的那個版本翻譯的也不錯但終究是中文版的,模擬設(shè)計方面中國還很薄弱,要想跟上最新的科技就必須不斷地閱讀國際上最新的paper,CMOS設(shè)計里術(shù)語不少,如果養(yǎng)成了中文的習(xí)慣再去看英文會很痛苦的希望對廣大的學(xué)子,還有工程師的學(xué)習(xí)能有所幫助。
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移動機器人導(dǎo)航與定位技術(shù)隨 著 計 算機 技 術(shù) 、微 電 子 技 術(shù) 、網(wǎng) 絡(luò) 技 術(shù) 等 的快 速 發(fā) 展 ,特 別是 通 訊 技 術(shù) 的進(jìn) 步 。機 器 人 技 術(shù) 也 得 到 了飛 速 發(fā) 展 ,移 動機 器 人 的 關(guān)鍵 技 術(shù) 得 到 深 入 而 廣 泛 的研 究 。并 且 部 分 已經(jīng) 走 向成 熟 , 移 動 機 器 人 應(yīng) 用 領(lǐng) 域 不 斷擴(kuò) 展 ,與 制 造 業(yè) 相 比 ,移動 機 器 人 的 工 作 環(huán) 境 具 有 非 結(jié) 構(gòu) 化 和 不 確 定 性 。因而 對機 器人 的要 求 更 高 。不 僅 要 求 機 器 人 完 成 一 定 的 功 能 ,還 需 要 機 器 人具 有 行 走 功 能 。對 外感 知 能力 以及 局 部 的 自主 規(guī) 劃 能 力等 ,因 此 移 動機 器 人 的 導(dǎo) 航 與 定位 技 術(shù) 成 為 智 能機 器 人 領(lǐng) 域 的一 個 重 要 研 究 方 向 .也 是 智 能移 動 機 器 人 的一 項 關(guān) 鍵 技 術(shù) 。 多年 來 國際 國 內(nèi)都 有 大 量 的 科技 工 作 者 致 力 于 這 方 面 的研 究 開 發(fā) 工作 .因 而 對 許 多 問題 的 認(rèn) 識 與求 解 都 取 得 了長 足 的 發(fā) 展 。在 某 些特 定 的 應(yīng)用 領(lǐng) 域 ,移 動 機 器人 導(dǎo)航 技 術(shù) 已得 到 了實 際 應(yīng)用 。本 文 介 紹 了移 動機 器人 導(dǎo) 航 技 術(shù) 研 究 中的 相 關(guān) 關(guān) 鍵 技 術(shù) 。 2移動 機 器 人導(dǎo) 航 與定位 研 究 的 目的 移 動 機 器 人 根 據(jù) 運 動 行 為 方 式 分 為 自主 和 半 自主 式 .根 據(jù) 應(yīng) 用 的環(huán) 境 有 室 內(nèi)和 室 外 機器 人之 分 。無 論 哪 種 移動 機 器人 。在 它的運動過程 中始終要求解決 自身的導(dǎo)航與定位 問題 .也就是 Dm.~ntWhyte提 出 的 三 個 問 題 :(1)”我 現(xiàn) 在 何 處 ?”,(2)”我 要 往 何 處 去 ?”,(3)”要 如 何 到 該 處 去?”。其 中 問題 (1)是 移 動 機 器 人 導(dǎo) 航 系統(tǒng) 中 的定 位 及 跟 蹤 問題 ,(2)(3)是 移 動機 器人 導(dǎo) 航 系 統(tǒng) 中 的 路徑 規(guī)劃 問題 。移 動 機 器 人 導(dǎo)航 與 定位 技 術(shù) 研 究 的 目的 就 是 解 決上 面 的 3個 問題 .給 出 已知 和 未 知 環(huán) 境 下 移 動機 器 人 實 時 導(dǎo) 航 與 定 為 控 制 的 理 論 、方 法 與 關(guān) 鍵 技 術(shù) ,并 驗 證 該 理 論 與 方 法 的 的 實用 性 :提 出適 應(yīng) 多種 環(huán)境 的 實 時導(dǎo) 航 策 略 和 具 有 良好 可 擴(kuò) 展 性 的 移動 機 器 導(dǎo)航 體 系 結(jié) 構(gòu) :未知 環(huán) 境 中 移 動 機 器 人 的 快 速環(huán) 境 建模 與 定 位 方 法 :未 知環(huán) 境 中基 于 傳 感 器 的 移 動 機 器 人 局部 運 動 規(guī) 劃 理 論 與 方 法 :與 未 知環(huán) 境 中移 動 機 器 人 導(dǎo) 航 控 制 相 關(guān) 的機 器 學(xué) 習(xí)的 基 礎(chǔ) 理 論 與 方 法 ;移 動 機 器 人 的 故 障 自診
上傳時間: 2022-02-12
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能機器人導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在環(huán)境感知中的應(yīng) 用 對環(huán)境 的感 知 ,環(huán)境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環(huán)境中的障礙物的幾何形狀是不確定的,常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環(huán)境,在滿足 精度要求 的情況下,必定要占用大量的內(nèi)存,并且采用柵 格法進(jìn)行路徑規(guī)劃,其計算量是相當(dāng)大的。Kohon~n自組織 神經(jīng)瞬絡(luò)為機器人對未知環(huán)境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一十自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其學(xué)習(xí)的結(jié) 果能體現(xiàn)出輸入樣本的分布情況,從而對輸入樣本實現(xiàn)數(shù) 據(jù)壓縮 ?;?網(wǎng)絡(luò) 的這些特 性,可采 用K0h0n曲 神經(jīng)元 的 權(quán)向量來表示 自由空間,其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標(biāo)點xltl【可由傳感器獲得】作為網(wǎng)絡(luò)輸入,神經(jīng)嘲絡(luò)通 過對大量的輸八樣本的學(xué)習(xí),其神經(jīng)元就會體現(xiàn)出一定的 分布形 式 學(xué)習(xí)過程如下:開 始時網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值隨機地賦值 , 其后接下式進(jìn)行學(xué) 習(xí): , 、 Jm(,)+叫f)f,)一珥ff)) ∈N,(f) (,) VfeN.(f1 其 中M(f1:神經(jīng)元 1在t時刻對 應(yīng)的權(quán)值 ;a(∽ 謂整系 數(shù) ; (『l網(wǎng)絡(luò)的輸八矢量;Ⅳ():學(xué)習(xí)的 I域。每個神經(jīng)元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經(jīng) 元權(quán) 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的鄰域 (,) 可 以動 態(tài)地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經(jīng) 元數(shù)量 的選取取 決 于環(huán)境 的復(fù)雜度 ,如果神 經(jīng)元 的數(shù)量 太少 .它們就 不能 覆 蓋整十空間,結(jié)果會導(dǎo)致節(jié)點穿過障礙物區(qū)域 如果節(jié)點 妁數(shù)量太大 .節(jié)點就會表示更多的區(qū)域,也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下,節(jié)點是對整個 自由空間 的學(xué) 習(xí),而不是 學(xué)習(xí)最 小框架空 間 。節(jié) 點的數(shù) 量可 以動態(tài) 地定義,在每個學(xué)習(xí)階段的結(jié)柬.機器人會檢查所有的路 徑.如檢鍘刊路徑上有障礙物 ,就意味著沒有足夠的節(jié)點 來 覆蓋整 十 自由窯 間,需要增加 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點來 重新學(xué) 習(xí) 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ,應(yīng)該采用較少的網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點升 始學(xué)習(xí),逐步增加其數(shù)量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學(xué)習(xí),自由空間教小,就可用線段表示;若自由空問 較大,就需要由二維結(jié)構(gòu)表示 。 采用Kohonen~沖經(jīng)阿絡(luò)表示環(huán)境是一個新的方法。由 于網(wǎng)絡(luò)的并行結(jié)構(gòu),可在較短的時間內(nèi)進(jìn)行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細(xì)信息.如形狀、位置等 通過 學(xué)習(xí)可用樹結(jié)構(gòu)表示自由空問的基本框架,起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術(shù)報容易地被找到 在機器人對環(huán)境的感知的過程中,可采用人】:神經(jīng)嘲 絡(luò)技術(shù)對 多傳 感器的信息進(jìn) 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環(huán)境信息 ,因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)在局部路徑規(guī)射中的應(yīng) 用 局部路徑 規(guī)刪足稱動吝避碰 規(guī)劃 ,足以全局規(guī)荊為指 導(dǎo) 利用在線得到的局部環(huán)境信息,在盡可能短的時問內(nèi)
標(biāo)簽: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能機器人 導(dǎo)航
上傳時間: 2022-02-12
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