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小企业AI 机器学习/ 深度学习解决方案
Gartner 的数据显示 ， 未来几年人工智能的发展将进一步加速 ， 到 2020 年人工智能和机器学习将成为超过 30 ％ 的 CIO 的五大投
基于深度强化学习算法的火力⁃目标分配方法
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在低能耗嵌入式设备上实现深度学习和AI - Ceva, Inc.
智能嵌入式视觉应用的设计变得前所未有 的快捷而安全，这要归功于围绕 CEVA-XM6 DSP 而构建的全方位视觉平台。该平台包含 CEVA 深度神经网络（ CDNN ）编译器图表、计 算机视觉软件库以及一系列算法。
基于混合集群演化元博弈的海上对空反导杀伤链优选策略研究
引用格式： 李博文 , 李晶晶 , 张龙剑 , 等 . 基于混合集群演化元博弈的海上对空反导杀伤链优选策略研究 [J]. 中国舰船研 究 . DOI: 10.19693/j.issn.1673-3185.04217. LI B W, LI J J, ZHANG L J, et al. Research on optimal selection strategy of surface-to-air anti-missile kill chain based on mixed swarm evolutionary meta-game[J]. Chinese Journal of Ship Research(in Chinese). DOI: 10.19693/j.issn.1673- 3185.04217.
基于近端策略优化算法及视觉感知的机械臂导纳控制研究
在现代操纵器交互任务中，由于环境的复杂性和不确定性，准确的对象表面建模通常很难实现。因此，改善操纵器与环境之间相互作用的适应性和稳定性已成为相互作用任务的重点之一。针对操纵器的互动任务，本文旨在在视觉指导下实现良好的力量控制。因此，基于Mujoco（带有触点的多关节动力学）物理引擎，我们为操纵器构建了交互式仿真环境，并创新地集成了基于位置的视觉伺服控制和录取控制。通过深度强化学习（DRL）中的近端策略优化（PPO）算法，有效地集成了视觉信息和力量信息，并提出了结合视觉感知的接收性控制策略。通过比较实验，将允许控制与视觉感知相结合，并将力控制的整体性能提高了68.75％。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。 实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。在精确组装，医疗援助和服务操纵器的领域中，它可以提高操纵器在复杂和不确定的环境中的适应能力和稳定性，从而促进智能操纵器的自主操作的发展。
新能源供热技术经济性评估与市场拓展策略探究 - Journals
摘要：在全球努力解决气候变化和促进能源转变的背景下，供暖部门的能量结构已成为核心组成部分。传统的加热方法主要基于化石燃料，例如煤炭和天然气，这些燃料和天然气不仅有限，而且在燃烧过程中会发出大量的温室气体和污染物，从而造成严重的环境破坏并加剧环境问题，例如全球变暖和空气污染。作为一种新兴的加热方法，新的能源加热技术使用可再生能源，例如太阳能，地热能，空气能，生物质能量等。用于供暖，它具有显着的环境优势和发展潜力。因此，对新能源供暖技术的经济和市场发展战略的深入研究具有重要的理论价值和实际意义，可促进新的能源供暖和实现能源，环境和经济的协调发展的广泛应用。关键字：新能量；技术;市场扩展