放墨香商業版本， 巨陵-蠻牛掉元寶,願意打的就是高手 開放包袱商人會帶備稀而物品給各位大俠購買 本服轉身請登入官網轉身 本服遊戲幣個人上限是40億 如果帶多了 轉圖重登都會變回40億 全球最強防外掛系統,打造2016年最公平的墨湘 本服承諾,絕無任何嚴重bug,保證遊戲穩定運行 本服禁止空白名,定期自動清理帶空名的玩家
標簽： 墨香
上傳時間： 2016-04-11
上傳用戶：西子灣灣
1. 日語假名及其發音一覽 平 片 羅 平 片 羅 平 片 羅 平 片 羅 平 片 羅 假 假 馬 假 假 馬 假 假 馬 假 假 馬 假 假 馬 音 音 音 音 音 ______________________________________________________________________________ あ ア a い イ i う ウ u え エ e お オ o か カ ka き キ ki く ク ku け ケ ke こ コ ko さ サ sa し シ si/shi す ス su せ セ se そ ソ so た タ ta ち チ chi つ ツ tsu て テ te と ト to な ナ na に ニ ni ぬ ヌ nu ね ネ ne の ノ no は ハ ha ひ ヒ hi ふ フ fu へ ヘ he ほ ホ ho ま マ ma み ミ mi む ム mu め メ me も モ mo や ヤ ya ゆ ユ yu よ ヨ yo ら ラ ra り リ ri る ル ru れ レ re ろ ロ ro わ ワ wa を ヲ o/wo ん ン n が ガ ga ぎ ギ gi ぐ グ gu げ ゲ ge ご ゴ go ざ ザ za じ ジ zi/ji ず ズ zu ぜ ゼ ze ぞ ゾ zo だ ダ da ぢ ヂ ji/di づ ヅ zu/du で デ de ど ド do ば バ ba び ビ bi ぶ ブ bu べ ベ be ぼ ボ bo ぱ パ pa ぴ ピ pi ぷ プ pu ぺ ペ pe ぽ ポ po きゃ キャ kya きゅ キュ kyu きょ キョ kyo しゃ シャ sya しゅ シュ syu しょ ショ syo ちゃ チャ cya ちゅ チュ cyu ちょ チョ cyo にゃ ニャ nya にゅ ニュ nyu にょ ニョ nyo ひゃ ヒャ hya ひゅ ヒュ hyu ひょ ヒョ hyo みゃ ミャ mya みゅ ミュ myu みょ ミョ myo りゃ リャ rya りゅ リュ ryu りょ リョ ryo ぎゃ ギャ gya ぎゅ ギュ gyu ぎょ ギョ gyo じゃ ジャ zya/ja じゅ ジュ yu/ju じょ ジョzyo/jo びゃ ビャ bya びゅ ビュ byu びょ ビョ byo ぴゃ ピャ pya ぴゅ ピュ pyu ぴょ ピョ pyo
標簽： 日語
上傳時間： 2019-07-19
上傳用戶：sxc1997
機器學習對于改進產品、過程和研究有著很?的潛?。但是計算機通常無法解釋他們的預測，這是采?機器學習的障礙。這本書是關于使機器學習模型及其決策可解釋的。 在探索了可解釋性的概念之后，你將學習簡單的、可解釋的模型，例如決策樹、決策規則和線性回歸。后??章重點介紹了解釋?盒模型的模型?關的?般?法，如特征重要性和累積局部效應，以及? Shapley 值和 LIME 解釋單個實例預測。 所有的解釋?法進?了深?說明和批判性討論。它們如何在?盒下?作的？它們的優缺點是什么？ 如何解釋它們的輸出？本書將使你能夠選擇并正確應?最適合你的機器學習項?的解釋?法。 這本書的重點是表格式數據 (也稱為關系數據或結構化數據) 的機器學習模型，較少涉及到計算機 視覺和?然語?處理任務。建議機器學習從業者、數據科學家、統計學家和任何對使機器學習模型 可解釋的?閱讀本書。
標簽： 機器學習
上傳時間： 2021-02-08
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這是一篇描述關于遺傳算法的案例，十分經典，歡迎各位同學來學習研究
標簽： 遺傳算法
上傳時間： 2021-11-18
上傳用戶：aben
SM5401 是一款集成鋰電池充電管理，LED 指示功能，升壓轉換器的移動電源管理芯片，外圍只需極少的元件，就可以組成性能完備的移動電源方案。SM5401 內部集成了 0.8A 的線性充電模式，支持對 0V 電池充電；具有涓流/恒流/恒壓三種模式充電，恒定電壓 4.20V（典型值）；內置 IC 溫度和輸入電壓智能調節充電電流；SM5401 內部采用了 PMOSFET 架構，加上防倒充電路，因此可以不需要外部檢查電阻和隔離二極管。SM5401 的同步升壓轉換器提供 0.8A 輸出電流，轉換效率高至 91%。空載時，自動進入休眠狀態，靜態電流降至 9uA。
上傳時間： 2022-02-10
上傳用戶：aben
用三點法實現機器人三維位置測量的研究摘 要 ：提 出 了一 種 微 小 爬 壁 機 器 人 三 維 位 置 測 量 的新 方 法 。筆 者 通 過 深 入 分 析 研 究各 種 位 置 測 控 方 法 與 系 統 ，提 出采 用單 目視 覺方 法 中的 聚 焦法 ，以 CCD作 為 傳 感 器 ，用 三 點 法 實現 對 機 器 人 的 三 維 位 置 測 量 。 驗 證性 實驗 結果表 明 ，本研 究提 出的測 量原 理和 系統是 正 確 可行 的 。 關鍵詞 ：機 器人 ；位置 測量 ；CCD傳 感 器 ；單 目視 覺 ；攝 像 機 標 定 中 圖分 類 號 ：TP242．6 文 獻 標 識 碼 ：B Abstract：A new 3D position measurementmethod Ofa wall—climbing micro robothas been researched．Researc— hing on the various position measuring and controlling method，theauthorhasputforwardanewprojecttomeas— ure the 3D position of the robot，in which the focusing method with singlecamera and CCD sensorhasbeen used to getthe position information．The elementary experiment has verified the principle and the system． Key words：robot；position detection；CCD sensor；single camera vision；camera caiibration 位置測量技 術是智 能機 器人 的關鍵 技術 ，是各 種 機器人控 制系統 中極 為重 要 的環節 ，也 是 國內外研 究 的熱點所 在。 按 照測試 系統 與被 測機 器 人 的關 系 ，可 以將位 置 測量技術 分為接觸 式和非接觸式 兩大類 。接觸 式測量 系統 由于在測 量過程 中或多或少地 對機器人施 加 了載 荷 ，因而僅適用于靜 態 位置測 量 。而動 態 位 置測量 系 統 主要分 5類 ：①激光跟蹤 系統 ；@ CCD交 互測量 收 稿 日期 ：2001—07—03 基 金項 目：國家 863高科技 研 究 資助 項 目(9804-06)；教 育 部 高 等 學校 骨干教 師 資助 計 3t,j項 目 作者 簡 介 ：張 智海 (1973一 )，男 ，工 學碩 士 ，主 要 研 究 方 向 為 智 能 機 器人 測 控 技 術 。 系統 ；③ 超聲波 測量 系統 ；④ PSD(positionsensitivede— vice)位 置 測 量 系統 ；⑤ 帶 有 接 近覺 傳 感 器 的 測量 系 統 。位置測量 還可 以從另一個分類 角度劃分為主動式 測量和被動 式測 量 。主動式測 量主要可 以分為結 構光方法和激光 自動聚焦法兩類 。被 動式測量 主要 可 以分為雙 目視 覺 、三 目視覺 、單 目視覺 等方法 。 對 比以上各種方法 的 優缺 點 ，針對 筆者 研制 的微 小爬壁機器人 的空 間三 維位 置 測量 的要 求 ，測量 系統 必須滿足尺 寸小 、分 辨率 高 、穩定 性 和可 靠性 好 、時 間 響應快等特 點 ，提 出了采用 單 目視覺方法 中的聚焦法 ， 選用 CCD作 為傳感器 ，用 三點法實現對機器人 的三維 位置測量 ，并用 Matlab和 V
標簽： 機器人
上傳時間： 2022-02-12
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神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環境感知中的應 用 對環境 的感 知 ，環境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環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境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵 格法進行路徑規劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網絡的權值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數 ； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環境 的復雜度 ，如果神 經元 的數量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節點穿過障礙物區域 如果節點 妁數量太大 ．節點就會表示更多的區域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節 點的數 量可 以動態 地定義，在每個學習階段的結柬．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點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網絡節點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網絡 節點升 始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環境信息 ，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 網絡在局部路徑規射中的應 用 局部路徑 規刪足稱動吝避碰 規劃 ，足以全局規荊為指 導 利用在線得到的局部環境信息，在盡可能短的時問內
上傳時間： 2022-02-12
上傳用戶：qingfengchizhu
基于紅外技術的智能機器人控制系統基于紅外技術、單片機技術等完成 了智能機器人控制 系統的設計。該機器人實現 了步行、跟蹤、避 障 、 步伐調 整 、語 音 、聲控 、液 晶 顯示 、地 面探 測 等功 能 。 紅外技 術 智 能機 器人 控制 系統 隨著政 治格 局 、 戰爭形 式 的 變化 ，在 偵察 、戰 場攻擊 、反恐 防爆 等軍 事領 域 {冉}要 大量 無人 作戰 機 器人 ；人 類探 索太 空 、建設 航 天站 、搶 險救 災等 不 適合 由人 來承擔 的任務 的增 加 ，也 {冉}要 機器 人代 替 人類執 行 任務 。 同時， 新 的需 求和任 務 也對 機器 人 的 性能 提 出 了更 高 的要 求 。 由于 紅 外線 有較 強 的 穿透 能 力和 抗 干 擾 能 力， 不易散 射 且不 易 引起 串干擾 。本 設計 基 于紅 外技 術 完 成 智 能機 器 人 控 制 系 統 的 設 計 ， 主 要 實現 了 步 行 、跟蹤 、避 障 、步伐 調整 、語 音 、聲 控 、液 晶顯 示 、地 面探 測 8個 功能 ，在 遇到 外界 條件 發生 變化 時， 該機 器人 將采 取不 同 的措 施對 待， 能較 好地 表 現 出該 機器 人 的 簡單 思 考 能 力 。 1智能機器人說明 1．1功能簡介機系統框圖 機 器人 控 制系 統框 圖如 圖 1。 耦，P3，0～P3．5接 ISD語音芯片， P3，O~P3．5接 ISD語 音 芯 片 。 該機器人 采用 2片 AT89C51來控制，一 片用于 整個 系統的控制， 一片僅 用于驅動 液晶屏 1602的控 制 ，它 們之 間通過 I／O 121通 訊， 以實現 兩片單 片機 工 作 的協
上傳時間： 2022-02-13
上傳用戶：zhanglei193
基于ROK101007型藍牙模塊和TMS320C54x型DSP的家用醫療保健智能機器人設計摘要：未來社會將會越來越重視 醫療保健服務 ，提 出一種新型智能機 器人 ，就其在數字化 家庭醫療 保健方面的應用進行模型設計 ，并將藍牙技術應用在智能機器人與醫療儀器和控制 PC的通信 中。 關 鍵 詞 ：數字化家庭 ；智能機器人 ；侍感器；藍牙技術；醫療保健 ；ROKl0l007；TMS320C54x 中 圖分 類號 ：R197．39 文獻標 識碼 ：A 文章編 號 ：1006—6977(2006)02—0數字化家庭是未來智能小區系統的基本單元 。 所謂“數字化家庭”就是基于家庭內部網絡提供覆蓋 整個家庭的智能化服務 ，包括數據通信、家庭娛樂 和 信息家電控制功能。 數字化家庭設計 的一項主要內容是通信功能的 實現 ，包括家庭 與外界的通信及家庭 內部相關設施 之間的通信。從現在的發展來看，外部的通信主要 通過寬帶接入 Internet，而家庭 內部的通信，筆者采 用 目前 比較具有競爭力的藍牙 (Bluetooth)無線接入 技術。 傳統的數字化家庭采用 PC進行總體控制 ，缺 乏人性化。筆者根據人工情感的思想設計一種配備 多種外部傳感器的智能機器人 ，將此智能機器人視 作家庭成員，通過它實現對數字化家庭的控制。 本文主要就智能機器人在數字化家庭醫療保健 方面的應用進行模型設計 ，在智能機器人與醫療儀 器和控制 PC的通信采用藍牙技術 。整個系統 的成 本較低 ，功能較為全面，擴展應用非常廣闊，具有極 大的市場潛力。 2 智能機器 人的總體設計 2．1 智能機器人的多傳感器 系統 機器人智能技術 中最為重要 的相關領域是機器 人 的多感覺系統和多傳感信息 的集成與融合【l1，統 稱為智能系統的硬件和軟件部分 。視覺 、聽覺、力覺、 觸覺等外部傳感器和機器人各關節的內部傳感器信 息融合使用 ，可使機器人完成實時圖像傳輸、語音識 別 、景物辨別、定位 、自動避障、目標物探測等重要功 能；給機器人加上相關的醫療模塊(CCD、CAMERA、 立體麥克風 、圖像采集卡等 )和專用醫療傳感器部 件 ，再加上 醫療專家系統就可以實現醫療保健和遠 程 醫療監護功能。智能機器人的多傳感器系統框圖 如 圖 1
上傳時間： 2022-02-15
上傳用戶：bluedrops
一臺數控機床的先進程度衡量著一個國家制造業的先進水平，而數控機床最核心的部分就是數控機床控制系統。近年出現的ARM數入式系統具有硬件資源豐富、性能好、成本低和功耗低等優點，FPGA技術具有可重復編程、在線升級、實時性好、可靠性高等優點。為了克服傳統的數控機床成本高、控制精度低、實時性差，可靠性低等缺點，研究基于ARM+FPGA架構的新型數控機床系統，具有重要的社會經濟意義和重大的經濟價值本文以數控機床為工程背景，以何服電機PMSM為具體對象以ARM+FPGA作為數控系統的實現平臺，從提高何服系統位置環控制的自適應能力，提高位置環、速度環和電流環等復雜運算的處理速度，提高系統管理與控制程序開發的簡單性、界面的美觀性等方面開展了深入的研究。其主要研究工作和結論如下：（1）在對比分析了幾種控制系統架構基礎上，提出了一種基于ARM+FPGA的數控機床自適應模糊控制何服系統的設計方案。該系統采用以ARM作為系統主控與運動軌跡計算芯片，FPGA作為何服系統運動控制芯片，而其中的FPGA運動控制系統包括自適應位置控制模塊、速度控制模塊、電流變換模塊三大部分（2）針對提出的 ARM+FPGA的數控機床自適應模糊控制何服系統的設計方案，進行了有關數學模型的建立占推導，并借助MATLAB工具建立系統仿真模型進行仿真。系統仿真結果表明，該系統位置響應超調量小，響應時間短，系統性能優越（3）為了提高運動控制的實時性、可靠性、靈活度，根據運動控制系統的模型，提出了一種FPGA實現的運行控制系統的結構，井詳細進行了自適應位置控制模塊、速度控制模塊、電流變換模塊等內部各模塊的設計，之后利用HDL進行了有關模塊的程序設計和PGA實現仿真（4）針對基于ARM微處理器的主挖與運動軌跡計算系統，進行了系統控制界面的設計，FPGA與ARM芯片、FPGA與上位機等通信程序設計，進行了運動控制中加減速、插補方法的分析與設計關鍵字：數控機床：水磁同步電機：自適應模糊控制：ARM:FPGA
上傳時間： 2022-03-11
上傳用戶：20125101110
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