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人工智能下载列表 第1890页

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[机器学习] 基于阅读器状态的功率控制防碰撞算法.pdf

说明: 为解决射频识别系统中多阅读器场景存在的干扰问题,提出一种基于阅读器状态的功率控制防碰撞算法,根据状态调整功率,使更多的阅读器能工作在同一时隙。分析阅读器与标签之间的通信过程,说明功率控制的可行性;分析阅读器工作中的不同状态,对阅读器功率调整行为划分不同的情况,功率的调
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[机器学习] 密集小蜂窝网络中基于能效的资源分配方案.pdf

说明: 针对小蜂窝网络密集部署带来的能耗和干扰严重的问题,提出一种以最大化网络能效为目标的资源分配方案,通过联合优化信道分配和功率分配,最大化网络能效。把有邻居关系的小区分成小区簇,在小区簇里把相关干扰小的用户分成用户簇,减轻网络干扰,以最大化用户簇的能效为目标进行子信道分配
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[机器学习] MySQL数据库在自动测试系统中的应用

说明: 针对虚拟仪器的传统数据管理方法,将MySQL数据库引入到自动测试系统的设计中。介绍了LabVIEW数据库接口、MySQL数据库与LabVIEW之间的通信以及各种数据库功能实现方法,结合实例用MySQL数据库实现了硅油风扇离合器性能测试系统的数据管理,取得了良好的效果。
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[机器学习] 基于JSON的Android移动终端与PHP及MySQL数据通信.pdf

说明: 针对Android移动终端与远程WebServer数据通信问题,选择JSON作为数据交互的方法,JSON具有安全、快速、通用、数据通信量小的的特点。对Android与PHP、MySQL数据通信应用进行设计,提供了设计思路和主要方法,结果证明JSON方法能够有效提高移动终端与WebServer数据传输效率
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[机器学习] 设计动态网站的最佳方案:Apache+PHP+MySQL

说明: Apache是目前应用最广的Web服务器;PHP是一种类似ASP的服务器端脚本语言,而MySQL是一个小巧的数据库系统软件,它们特别适用于网站建设。Apache+PHP+MySQL不仅仅是开源项目,可免费获取,而且它支持Linux、UNIX、OS/2和Windows多个操作系统,可移植性好。
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[机器学习] 基于自适应模糊逻辑和神经网络的双足机器人控制研究.pdf

说明: 在双足机器人行走控制中,为了改善系统的行走性能,提出了一种基于RBF神经网络前馈控制的力矩补偿控制方法.该方法将自适应模糊控制和神经网络逆模控制有效地结合起来,利用神经网络来逼近系统的逆动力学模型,提高系统了的控制性能,改善了机器人的行走特性
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[机器学习] 双足机器人基于ADAMS与Matlab的联合仿真.pdf

说明: 为提高双足机器人设计的效率与可靠性,建立基于虚拟样机技术的仿真系统。在ADAMS中建立双足机器人的机械动力学模型,利用Matlab中的Simulink工具箱建立控制系统,通过ADAMS与Matlab的接口ADAMS/Controls模块,实现双足机器人基于ADAMS与Matlab的联合步行仿真。
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[机器学习] 基于虚拟样机技术的双足机器人运动仿真研究.pdf

说明: 应用三维建模软件SolidWorks建立了HIT-ROBOCEAN双足机器人的简化模型,导入虚拟样机仿真分析软件Adams中生成虚拟样机模型,并通过在科学计算软件Matlab中得到的机器人行走步态的关节运动轨迹对虚拟样机模型进行控制,通过联合仿真获得机器人行走步态的三维仿真动画,
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[深度学习] 毕设翻译-基于边缘感知和深度法向量一致性的无监督视频几何学习-手工修订版

说明: 为了方便大家学习深度学习,理解顶会研究进展,我亲自翻译了一片论文供大家学习。这个是手工修订校对版。如果格式有误与要求不符,请自行修改Word模板 纯手工翻译校对,中英文两版Word附带原论文高清PDF。中文版字数:10304,字符数:17613 这篇论文是2018年AAAI人工智能大会(CCF人工智能A类)上的一篇论文,作者来自南加州大学和百度研究院。文中介绍了深度估计领域近几年的研究现状,提出了无监督的深度学习算法,在提高深度估算准确性的同时提出了法向量估计。对于三维重构和视频场景理解来说都
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[机器学习] 初级算法梳理笔记.docx

说明: 机器学习的一些概念 有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证 线性回归的原理 线性回归损失函数、代价函数、目标函数 优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等) 线性回归的评估指标 sklearn参数详解
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[深度学习] Apache Beam/DataFlow流数据处理实战,by Daniel Foley

说明: Apache Beam/DataFlow流数据处理实战,Lets Build a Streaming Data Pipeline ,by Daniel Foley。
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[深度学习] 手把手:看例子理解pytorch, by Daniel Godoy。

说明: 手把手:看例子理解pytorch, Understanding PyTorch with an example_ a step-by-step tutorial,by Daniel Godoy。
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