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增强学习的基于旋转的旋转摆项目
实施，实验和结果38 5.1。软件实施38 5.1.1 TensorFlow 38 5.1.2 Pendulum驱动器38 5.1.3 Pendulum Environment 38 5.1.4 Raspberry Pi Software 39 5.1.5深钢筋学习39 5.2。硬件实现39 5.2.1带电机驱动器的Raspberry Pi 39 5.2.2带电机旋转编码器的Raspberry Pi 40 5.2.3 Raspberry pi搭配摆旋转旋转编码器40 5.3。实验实现和设置40 5.3.1环境40 5.3.2参数41 5.4。仿真结果42 5.4.1应用突然变化44
拥有最后一年项目 (FYP)/最后一年论文 (FYT) 的 ELEC/CPEG 学生团体名单 (2024-2025)
WKT03a-24 SONATA，Joshua Elnathan Tim WOO 利用绝对式光学编码器技术设计和实现电子速度控制器 (FYP) David
基于激光雷达的强度感知室外3D对象检测
摘要：基于激光雷达的3D对象检测和定位是自动导航系统的关键组成部分，包括自动驾驶汽车和移动机器人。大多数基于LIDAR的3D对象检测和定位方法主要使用LIDAR点云中的几何或结构特征抽象。但是，由于不利的天气条件或高度散射培养基的存在，这些方法可能会因环境噪声而易受环境噪声。在这项工作中，我们提出了一个强度感知的体素编码器，用于鲁棒3D对象检测。提出的体素编码器生成了一个强度直方图，该强度直方图描述了体素内点强度的分布，并用于增强体素特征集。我们将此强度感知的编码器集成到有效的单级体素检测器中，以进行3D对象检测。使用Kitti数据集获得的实验结果表明，我们的方法相对于3D检测中的CAR对象的最新方法，从鸟类的视图和行人和环体对象获得了可比的结果。此外，我们的模型可以在推理期间达到40.7 fps的检测率，该检测率高于最新方法的检测率，并产生较低的计算成本。
![arxiv：2406.13469v2 [CS.CL] 2025年1月11日](/simg/1\1e5e60d2b5ca061a90604b4697de9dfdbf8d5623.webp)
arxiv：2406.13469v2 [CS.CL] 2025年1月11日
本文探讨了编码器和解码器语言模型在词语自然语言理解（NLU）任务上的性能，并广泛着重于语言语言。在扫描基准的基础上构建，最初仅限于评估编码器模型，我们将评估框架扩展到包括解码器模型。我们介绍了一种在NLU任务上进行评估解码器模型的方法，并将其应用于丹麦语，瑞典语，挪威，冰岛，法罗语，德语，德语，荷兰语和英语的语言。通过一系列的演出和分析，我们还解决了有关编码器和解码器模型的比较性能，NLU任务类型的影响以及跨语言资源的变化的问题。我们的发现表明，尽管参数的数量级较少，但编码器模型比解码器模型可以实现明显更好的NLU表现。此外，我们通过UMAP分析研究了解码器与任务性能之间的相关性，从而阐明了解码器和编码器模型的独特功能。本研究有助于更深入地了解NLU任务中的语言模型范例，并为多语言环境中的模型选择和评估提供了有价值的见解。
生物制药领域的人工智能 - 2024 年 4 月 15 日
所有 GPT 模型基本上都遵循“注意力就是你所需要的一切”（Vaswani 等人，2017）中建立的 Transformer 架构，它有一个编码器来处理输入序列，还有一个解码器来生成输出序列。原始 Transformer 中的编码器和解码器都具有多头自注意力机制，该机制允许模型对序列的各个部分进行差异加权以推断含义和上下文。*作为原始 Transformer 的演变，GPT 模型利用带有掩码自注意力头的仅解码器变压器。使用仅解码器框架是因为 GPT 的主要目标是生成连贯且与上下文相关的文本。由解码器处理的自回归解码允许模型维护上下文并一次一个标记地生成序列。
使用格子修剪，正向上下文适应和矢量化
摘要 - 依赖性量化（DQ）是多功能视频编码（VVC）标准中的关键编码工具之一。dq采用两个标量量化器，每个标量量化器的选择受奇偶元驱动的四州状态机的控制。由于设计是规范上执行的，因此DQ的使用需要汇率优化的量化（RDOQ），并具有每个系数决策和状态更新，例如基于网格的量化，最初针对VVC参考软件（VTM）提出。由于其固有的依赖性（包括基于先前编码的系数值的VVCS上下文选择）以及相当广泛的搜索范围，因此Trellis量化在计算上是高度复杂的。降低该算法的复杂性对于实用的VVC编码器至关重要。在本文中，我们提出了一个快速依赖的量化格子搜索，通过以下方式改进了初始设计：不可能的分支的格子修剪，正向自适应上下文传播，最后是矢量化的实现。在开放和优化的VVEND编码器中提出的建议方法将量化运行时减少了37％，允许在中等预设中总体15％的编码器加速，而在全intra编码条件下对压缩性能没有影响。在随机访问条件下，实现了9％的整体编码器加速。索引项 - VVC，VVEN，量化，格子，矢量。
量子多模态对比学习框架
在本文中，我们提出了一种新颖的多模态对比学习框架，利用量子编码器整合脑电图 (EEG) 和图像数据。这一开创性的尝试探索了将量子编码器整合到传统的多模态学习框架中。通过利用量子计算的独特属性，我们的方法增强了表征学习能力，为同时分析时间序列和视觉信息提供了一个强大的框架。我们证明量子编码器可以有效捕捉脑电图信号和图像特征中的复杂模式，从而促进跨模态的对比学习。这项工作为将量子计算与多模态数据分析相结合开辟了新途径，特别是在需要同时解释时间和视觉数据的应用中。
通过零件式层次结构消息传递
生成的3D部分组装涉及了解零件关系，并预测其6-DOF姿势，用于组装逼真的3D形状。先前的工作通常集中在各个部分的几何形状上，忽略了整个物体的零件。利用两个关键的观察：1）超级部分姿势提供了有关零件姿势的强烈提示，而2）由于较少的超级部分，预测超级零件的姿势更容易，我们提出了一个零件 - 整个层次结构消息传递网络，以实现有效的3D零件组件。我们首先通过在没有任何语义标签的情况下对几何相似部分进行分组，从而引入超级零件。然后，我们采用零件整体的层次编码器，其中超级零件编码器预测基于输入部分的潜在超级零件姿势。随后，我们使用潜在姿势转换点云，将其馈送到零件编码器中，以汇总超级零件信息和有关零件关系的推理以预测所有部分姿势。在培训中，仅需要地面零件姿势。在推断期间，超级零件的预测潜在可增强可解释性。Partnet数据集上的实验结果表明，我们的方法可以部分地达到最新的功能和连接精度，并实现可解释的层次结构组件。代码可在https://github.com/pkudba/3dhpa上找到。
ZD621R/ZD611R桌面打印机
您需要一个紧凑的，高级的RFID打印机/编码器，该打印机/编码器旨在完美无瑕 - 日常运行。依靠斑马的4英寸ZD621R桌面雨/RFID打印机/编码器或ZD611R（该行业）唯一的2英寸台式桌面雨RFID RFID打印机/编码器。获得全部：创新的体系结构，为我们不断扩展的打印机功能和软件提供动力。无与伦比的安全性可保护您的敏感数据并保护您免受网络攻击。带有直观菜单的大型4.3英寸全彩色LCD触摸显示屏。增强功能，通信和现场安装的媒体处理选项以及远程管理功能。一起，这些使您为您提供出色的印刷性能和行业领先的可靠性，以及无与伦比的智能和安全性，以使您前进。
