摘要:由可再生能源、电池存储和负载组成的并网微电网需要适当的能源管理系统来控制电池的运行。传统上,使用离线优化技术,利用 24 小时的负载需求和可再生能源 (RES) 发电预测数据来优化电池的运行,其中电池操作(充电/放电/空闲)是在一天开始之前确定的。强化学习 (RL) 最近被建议作为这些传统技术的替代方案,因为它能够使用真实数据在线学习最佳策略。文献中提出了两种 RL 方法,即离线和在线。在离线 RL 中,代理使用预测的发电和负载数据学习最佳策略。一旦实现收敛,就会实时发送电池命令。这种方法类似于传统方法,因为它依赖于预测数据。另一方面,在在线 RL 中,代理通过使用真实数据实时与系统交互来学习最佳策略。本文研究了这两种方法的有效性。将具有不同标准差的高斯白噪声添加到真实数据中以创建合成预测数据来验证该方法。在第一种方法中,离线 RL 算法使用预测数据。在第二种方法中,在线 RL 算法与真实流数据实时交互,并使用真实数据训练代理。当比较这两种方法的能量成本时,发现如果真实数据和预测数据之间的差异大于 1.6%,则在线 RL 比离线方法提供更好的结果。
本文提出了一种使用增强和虚拟现实技术的机器人教学方法。机器人教学对于机器人完成工业生产的几项任务至关重要。尽管有各种方法可以执行机器人操纵的运动计划,但仍需要机器人教学才能进行精确和可靠性。在线教学,其中物理机器人在真实空间中移动以获得所需的运动,并且由于其易于性和可靠性而被广泛执行。但是,需要实际的机器人移动。相比之下,可以在计算空间中完全实现局部教学,并且需要将机器人的周围构造为计算机图形模型。此外,planar显示器不提供3D场景上的精通信息。我们提出的方法可以作为频道教学的使用,但是操作员可以使用头部安装的设备和虚拟3D空间中的指定控制器来直观地操纵机器人。我们通过增强和虚拟现实技术展示了机器人教学的两种方法,并显示了一些实验结果。
几十年来,识别学习背后的神经机制并寻找改进它们的新方法一直是一个重要的研究课题。迄今为止,睡眠是影响记忆巩固的最受关注的因素之一。有人提出,睡眠期间海马皮质会重放记忆痕迹,以逐渐强化记忆表征 (1)。据推测,这种影响是通过以下相互作用实现的:通过主动神经元重放记忆表征来强化相关突触,通过下调非相关突触来锐化表征 (2)。非快速眼动睡眠 (NREM) EEG 特征,例如慢振荡、纺锤波和丘脑涟漪,被认为可以协调这一过程 (3 – 5)。经颅直流电刺激 (tDCS) 等非侵入性脑刺激技术已被引入作为调节记忆表征神经整合的工具 (6)。经颅电刺激装置产生的慢电波(慢振荡 tDCS,so-tDCS;经颅交流电刺激,tACS)已被证明能够诱发内源性慢振荡并增强慢
对于给定的角色(玩家):a – 动作s – 当前状态Q(s,a) – 在状态s下采取行动a时的平均游戏结果N(s) – 迄今为止访问状态s的次数N(s,a) – 迄今为止在状态s下选择动作a的次数
具有 Wi-Fi 功能的 Android 手机可提供智能浏览功能。通过利用此功能,我们将使用每个用户都可以使用的离线数据流,并且可以享受管理员存储在 Raspberry Pi 中的不同媒体。由于,我们将使用具有内置 Wi-Fi 热点功能的 Raspberry Pi 来广播媒体。在 Raspberry Pi 中有一个静态 IP,其中有一些 PHP 文件将访问用户端,并且他们将能够访问 PHP 页面上可用的任何数据。所有这些工作都将在包含 XAMPP 服务器的 Raspbian OS 平台上完成。通过连接到 Raspberry Pi 提供的 WI-FI,您的手机、平板电脑或笔记本电脑能够通过 Raspberry Pi 提供的离线服务器访问数据。可以从用户 android 应用程序中加载、下载和阅读视频、书籍和通知。该系统为管理员和用户提供访问系统的功能。通过此系统,管理员可以添加任何
注意:1.我们强烈建议客户在购买我们的产品时仔细检查商标,如果有任何问题,请随时与我们联系。2.电路设计时请不要超过设备的绝对最大额定值。3.Winsemi Microelectronics Co., Ltd 保留对本规格书进行更改的权利,如有更改,恕不另行通知。
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