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World File Search System体系结构
双级控制体系结构，用于过度驱动自动驾驶汽车的稳定性，路径和能源经济
摘要 - 配备了四个独立的轮毂电动机的自主车辆，赋予了有益的设计灵活性，并使系统过度插入。扭矩分配渗透的策略决定了系统的性能，并标志着其能耗。在本文中，从车辆性能和能源消耗的角度开发了两个完整的新型控制体系结构。通过合并两个不同的控制水平来采用级联的控制策略。高级通过基于线性参数变化（LPV）系统框架中的最佳H∞控制的集中式方法来区分，以及基于问题解耦的分散方法，其中提出了使用超级扭转滑动滑动模式（STSM）控制的解决方案。两种方法均由决策层监督，以促进关键驾驶情况下的稳定目标。在低级别，使用原始扭矩分配策略实现了基于直接偏航控制（DYC）以及速度控制的稳定性控制。已经设计了一组全面的多四个多目标策略，以提议的扭矩分配配置为中心。这些策略涵盖了动态在线优化，使用高效的顺序二次编程（SQP）方法进行了专业解决，以及基于数据驱动的算法的唯一离线优化。在Simulink/Matlab和Scaner TM Studio车辆动力学模拟器之间的关节模拟中，对所提出的架构进行了测试和验证。模拟结果表明，在自动驾驶的轮驱动电动汽车的高水平和低水平上，稳定性，稳定性和能源效率都有很大的提高。
新兴股票市场分析的卷积深钢筋学习体系结构
在复杂而充满活力的股票市场格局中，投资者试图优化收益，同时与价格波动相关的微型风险。已经提出了各种创新方法，以通过考虑历史趋势和社会因素来实现高利润。尽管取得了进步，但预测市场动态仍然是一个持续的挑战。这项研究介绍了一种新颖的深入增强学习（DRL）体系结构，以有效地预测股票市场的回报。与需要手动功能工程的传统方法不同，拟议的模型利用卷积神经网络（CNN）直接处理每日股票价格和财务指标。该模型通过用卷积层替换传统的Q-表，解决了培训期间过度拟合和数据稀缺问题。优化过程最小化了平方误差的总和，从而提高了词典的准确性。实验评估证明了该模型的鲁棒性，在短期和长期视野中，在买卖策略上实现了67％的方向准确性。这些发现强调了该模型在浏览复杂市场环境中的适应性和有效性，从而在财务预测方面取得了重大进步。
机器人的体系结构CSC_5RO14_TA
Header header # Header timestamp should be acquisition time of image # Header frame_id should be optical frame of camera # origin of frame should be optical center of camera # +x should point to the right in the image # +y should point down in the image # +z should point into to plane of the image # If the frame_id here and the frame_id of the CameraInfo # message associated with the image conflict the behavior is undefined
使用机器学习的ECG图分析 胎儿畸形中的致化发生 Ethos-Agrix 钠离子电池和BMS 抗癌药物capmatinib的合成和开发 雨技术 fraudnet：使用机器的UPI交易欺诈检测 自动太阳跟踪以进行最大太阳能收获 外部环境因素在编队中的作用 研究海洋杂交纤维增强复合材料 AI对学生生活的影响 基于计算机视觉的机器人手势 使用Yolo 对行驶车辆的速度检测 技术在减少食物废物中的作用 科威特采用金融科技的概念框架： 生物复合材料的汽车应用 导航过渡 使用隐肌和增强数据隐私 使用轻量级安全有效的物联网通信 零信任安全体系结构中的AI集成：a 传统药用植物作为新抗菌剂的来源 ... 的技术基础和含义 了解机器学习中的生成AI 增强采购智能 使用机器学习的二氧化碳排放预测 结肠癌：... 之间的比较研究 使用柠檬抑制碳钢的腐蚀 停车管理系统 了解BGP失败的风险 电动载移器
心电图（ECG）是通过分析心脏的电活动来评估心脏健康的重要诊断工具。本研究探讨了机器学习（ML）技术在ECG图形分析中的应用，旨在提高诊断心血管疾病的准确性和效率。通过临床咨询收集了一种多种心电图信号数据集，包括正常情况和异常病例。采用预处理技术来消除噪声，然后进行特征提取以识别临界模式。机器学习模型，包括支持向量机（SVM），随机森林和卷积神经网络（CNN），用于对诸如正常窦性心律，心房颤动和心室心动过速等节律进行分类。所提出的方法为协助临床医生在早期发现和诊断心脏条件下提供了一种可靠，有效的方法，其准确性，敏感性和特异性方面有希望的结果。
计算机体系结构简介
欢迎来到激动人心的计算机架构世界。计算机架构是一门研究计算机的学科。本书将研究计算机的基本设计原理，包括基本技术、算法、设计方法和未来趋势。计算机架构领域发展非常迅速，每隔几年就会出现大量新发明。五十年前，普通人几乎不知道计算机的存在。只有大型金融机构或顶尖大学才有计算机。然而，今天，全世界数十亿人都可以使用某种形式的计算设备。他们积极使用它，并在日常活动中找到它的一席之地。在本章中，我们将从学术角度概述计算机架构，并解释当今计算机背后的主要原理。我们将观察到计算机架构有两个视角。我们可以从软件应用程序的角度来看待计算机架构。这种观点在文献中有时被称为架构。对于计算机架构的学生来说，从软件设计师的角度研究计算机架构非常重要，因为他们需要了解软件编写者对硬件的期望。其次，软件编写者了解计算机架构也很重要，因为他们可以适当地定制他们的软件，使其更高效。对于操作系统和设备驱动程序等系统软件，了解架构的细节是绝对必要的，因为此类软件的设计与低级硬件细节紧密相连。另一个视角是硬件设计师的视角。给定软件接口，他们需要设计与之兼容的硬件，并实现使系统在性能和功耗方面高效的算法。这种视角在文献中也称为组织。
编程平行密集的矩阵因子化和新产生numa体系结构的反转
我们提出了一种方法，以解决从新一代共享内存NUMA架构的出现中得出的可编程性问题。为此，我们采用了密集的矩阵因子化和矩阵反转（DMFI）作为用例，并且我们针对两种现代体系结构（AMD Rome和Huawei Kunpeng 920），它们表现出了可配置的Numa拓扑。我们的方法论通过为DMFI提出多域的实现以及混合任务和循环级并行化来追求各个不同的NUMA配置的性能可移植性，以配置多线程执行，以在核心到达核心绑定，从而利用核心固定型绑定，并以较小的代码进行限制。此外，我们还介绍了DMFI多域实现的概括，该实现几乎支持当前和未来体系结构中的任何NUMA拓扑。我们对三个代表性密集的线性代数操作的两个目标架构进行的实验验证了该提案，揭示了有关调整代码及其执行以改善数据访问区域的必要性的见解，并报告跨架构以及与固定的数字竞争的构建和内部互动竞争的群体相关联，以实现的范围，以实现距离，以实现范围，以实现距离，以实施欧元，以实现距离，以实施欧元，以实施欧元，以实现距离，以实施欧元，以实现距离，以实现距离，并将其竞争性地融合到脉络上，并涉及群体的范围，以实现距离，并将其与范围内的脉络相关联。 编程。
计算机体系结构
简介本节将向您介绍计算机处理器设计中使用的三个不同的计算机架构，它们是：复杂的指令集计算机（CISC），减少指令集计算机（RISC）和高级还原指令集计算机（ARISC）。这些架构中的每一个都有不同的特征，这些特征会影响指令的执行方式以及处理器的运行方式。另外，您将被介绍到随机访问存储器（RAM）和只读内存（ROM），这是两种不同类型的计算机存储器，具有不同的用例。您将理解并欣赏Arduino及其应用。arduino的创建是为了为初学者和发烧友提供一种非常实用的项目并解决现实世界问题的简单方法。本节还将向您介绍一个集成的开发环境（IDE），用于编写，编译和上传代码到这些董事会。
实施基于KAFKA的体系结构，以进行电池电池生产中的有效设备通信
使用电动汽车作为燃烧发动机的替代方案，对锂离子电池的新制造技术的需求不断增长。在这种情况下，Fraunhofer FFB研究所启动了实验室基础研究电池生产的构建。为了有效地研究制造过程，需要一个高度数字化的环境，使研究人员可以访问与过程相关的数据。工厂具有由各种软件组成的信息技术体系结构，无论是外包还是内部开发，它们不本质地支持它们之间的通信。这创造了能够连接这些系统的灵活通信体系结构的需求。该建议涉及通过可编程连接器访问的Publish-Subscribe类型的中央事件分布平台的应用。对现有解决方案的分析导致了Redpanda通信平台的选择，而对于开发的连接，Redpanda Connect的使用，为不同的通信技术提供了灵活性。接下来，将系统集成建模并应用于工厂的系统之一。通信和部署体系结构的建模遵循统一的建模语言标准，并使用Docker对应用程序进行了容器。该解决方案导致工厂分析过程的自动化有了显着改善，从而使研究人员能够以提高效率和准确性进行活动。此外，它证明了将应用到其他工厂系统的可行性，从而实现了制造环境集成和数字化的目标。通过这种集成，工厂不仅可以增强系统之间的信息交换，而且还提供了更敏捷和透明的工作流程。
为什么变压器体系结构难以获得基因组 - ...
。CC-BY-NC 4.0国际许可证的永久性。根据作者/筹款人提供了预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月14日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.01.13.632745 doi：Biorxiv Preprint