【路径规划】基于matlab RBF优化Qlearning算法机器人避障路径规划【含Matlab源码 1219期】

权就可以通过求解线性方程组来确定。适用于样本数据的分布具有明显代表性。 （3）有监督学习算法 通过训练样本集来获得满足监督要求的网络中心和其他权重参数，经历一个误差修正学习的过程，与BP网络的学习原理一样，同样采用梯度下降法。因此RBF同样可以被当作BP神经网络的一种。 1.4

数据抓取、数据采集、数据爬取、数据分析与数据挖掘 

对于回归问题，我们可以选择支持向量机、线性回归等算法。  2.2 模型训练 选择好算法后，我们需要利用数据对模型进行训练。这一过程中，我们需要不断调整模型的参数，以达到最佳的性能。  2.3 模型评估 模型训练完成后，我们需要对模型进行评估，以检验模型的准确性和泛化能力。常用的评

人工智能驱动的油井产量监测与优化

1100 600 1200 2200 2. 建立预测模型 通过机器学习算法，我们可以建立一个预测模型来预测油井的产量。常用的方法包括线性回归、决策树、支持向量机和神经网络等。在训练模型之前，我们可以将数据集分为训练集和测试集，以便评估模型的性能。 下面是使用Python的Sci

【深度学习】嘿马深度学习笔记第10篇：卷积神经网络,学习目标【附代码文档】

本教程的知识点为：深度学习介绍 1.1 深度学习与机器学习的区别 TensorFlow介绍 2.4 张量 2.4.1 张量(Tensor) 2.4.1.1 张量的类型 TensorFlow介绍 1.2 神经网络基础 1.2.1 Logistic回归 1.2.1.1 Logistic回归

联邦学习中的安全和隐私保护机制

I. 联邦学习简介与发展历程 1.1 背景与定义 联邦学习允许不同地点的数据参与方在不共享数据的情况下训练机器学习模型。其基本原理是通过迭代过程中的模型交换和聚合来完成模型训练，从而保护用户数据的隐私。 1.2 发展历程 联邦学习的概念最早由Google在2016年提出，并

新生态在线直播—智慧农业

本场直播为您带来分享： AI赋能农业+ 卫星大数据驱动现代农业升级

CUDA入门教程；Transformer太火不是好事？；探求GPU极限性能的利器｜AI系统前沿动态...-转载

算难题。近年来，GPU最成功的一个应用就是深度学习领域，基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。   链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34587739  9. Jeff Dean：机器学习在硬件设计中的潜力  为什么芯片设计需要很长时间

[信息抽取]基于ERNIE3.0的多对多信息抽取算法：属性关系抽取

/README.zh.md ERNIE-M 是面向多语言建模的预训练-微调框架。为了突破双语语料规模对多语言模型的学习效果限制，提升跨语言理解的效果，我们提出基于回译机制，从单语语料中学习语言间的语义对齐关系的预训练模型 ERNIE-M，显著提升包括跨语言自然语言推断、语义检索、

律师事务所引入电子签章在线签发律师函

、一键套用模板高效生成签署流程，短信通知负责审批的律师在线审核，根据指定签署位置自动添加律所公章，生成电子律师函。律所及其客户可以在线查收电子函件，按需打印输出纸质文件，高效完成对接。（电子律师函电子签署场景）（电子律师函在线签署）

地球引擎高级教程——获取各波段的光谱特征图（可视化每个类别的每个波段的平均光谱）含值提取至点操作

表有助于确定类的可分离性。如果类具有非常不同的签名，分类器将能够很好地将它们分开。 我们还可以绘制一个类的所有训练样本的光谱特征并检查训练数据集的质量。如果所有训练样本都显示相似的特征，则表明您在收集适当的样本方面做得很好。您还可以从这些图中捕捉潜在的异常值。 这些图表为检查

【华为全联接2020】【获奖名单公布】华为云IoT训练营，9月25日下午13:30准时直播！

216#oldlei217#   真爱无敌中奖的小伙伴们请三个工作日内反馈中奖信息，逾期不候哦~全联接大会23号正式开始！一共4天！我们25号在现场准备了三场IoT训练营！（上海世博中心620会议室）架构师们现场为大家演示实操原理和实操步骤没有去现场的朋友们，一起来直播看看吧~（康康架构师们会不会现场“翻

华为机器视觉开课啦，今天聊聊5G摄像机在制造行业的应用

png1592300648884028572.png1592300692606073783.png----------------本文转自：“华为机器视觉”公众号

【云驻共创】生成式AI，用技术重塑艺术形态

AIGC和生成式AI的算法和模型也有所不同。AIGC通常使用的是深度学习模型，比如GPT-3、DALL-E等，通过这些模型的学习和训练，可以生成与训练数据相似的新内容。生成式AI则使用的算法和模型更加多样化，包括但不限于神经网络、决策树等，通过这些模型的学习和训练，可以模拟出各种复杂的行为或现象。 本次论坛共有4个议程：

边缘计算将解决物联网的最大问题

手机中使用摄像头和机器学习算法，以帮助农民识别农作物上的病虫害。农民可以在田间立即获得这些信息，然后，当手机靠近互联网节点时，该应用将匿名数据输入云中，以进一步训练集中式算法。再加上将减少云延迟的新一代低轨道卫星，像这样的边缘计算应用将彻底改变这些地区人们的在线生活。在2021年

昇思MindSpore技术公开课·大模型专题（第二期）第七课：脑海模型的训练过程

《精通ROS机器人编程（原书第2版） 》 —3.11.3　包含其他xacro文件

3　包含其他xacro文件我们可以通过使用xacro：include标签包含传感器的xacro定义来扩展xacro的功能。下面的代码片段展示了如何在机器人xacro中包含传感器定义： 在这里，我们包含了一个叫作Asus Xtion pro的传感器的xacro定义，当解析xacro文件时，这个定义将被展开。使用“$(find

【人生苦短，我学 Python】基础篇——运算符（Day6）

大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱编程、热爱分享！ 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI

志邦家居合作云合同电子合同，实现高效在线电子签约打造品质家居

hetong.com）作为工信部唯一认证的第三方电子合同平台，可以为志邦家居提供全生态的电子合同解决方案，解决志邦内部的合同、项目确认书等在线签署与智能管理难题，提高用户的使用体验。

基于应用程序行为的油井入侵检测研究

max(power_spectrum) 3. 模型训练与检测 在特征提取完成后，我们可以使用机器学习算法来构建入侵检测模型。可以选择合适的分类算法，如支持向量机（SVM）、决策树（Decision Tree）等。通过训练模型，我们可以学习到油井正常运行和异常运行的模式，从而进行入侵检测。