C.任务3:对接执行对接任务,我们设计了一台状态机来浏览双面码头,以确保车辆在正确标记的区域中进行码头。车辆可以在六个状态之一中:接近,检查_camera,移动,旋转1,旋转2和对接。在接近状态期间,码头位置是通过使用Point Cloud Registration将预先存在的点云模板与LIDAR数据匹配的来确定的。如果当前的码头被容器占据或与正确的颜色或形状不匹配(使用我们的Yolov8模型确定),则车辆过渡到移动或轨道状态。在变化状态下,船移动以检查同一侧的下一个码头,在轨道状态下,它切换到码头的另一侧。一旦找到了一个适当的码头,车辆将进入对接状态,并使用我们的路径计划者将其导航到码头的中心。
摘要:活生物体可以通过响应外部和内部刺激来产生相应的功能,而这种易怒性在自然界中起着关键作用。受到这种自然时间响应的启发,具有处理时间相关信息的纳米版本的开发和设计可以促进分子信息处理系统的开发。在这里,我们提出了一台可以动态响应顺序刺激信号的DNA有限状态机。为了构建这款状态机,开发了一种可编程的变构策略。该策略使用可构造的DNA发夹对DNAZYME构象进行可编程控制。基于此策略,我们首先实施了具有两个状态的有限状态机器。通过策略的模块化设计,我们进一步实现了具有五个状态的有限状态机器。DNA有限状态机赋予分子信息系统具有可逆逻辑控制和秩序检测的能力,可以将其扩展到更复杂的DNA计算和纳米机械,以促进动态纳米技术的发展。
能力配置 231 控件 232 数据元素 233 数据交换 234 设备 234 现场能力 235 预测 235 功能 236 功能操作 236 功能边缘 237 功能参数 237 托管软件 238 人力资源 238 实施操作 239 内部数据模型 239 部件 240 物理数据模型 240 物理位置 241 平台 241 岗位角色 242 资源工件 242 资源组件 243 资源连接器 243 资源约束 244 资源事件跟踪 244 资源交互 245 资源接口 245 资源消息 246 资源端口 246 资源状态机 247 软件 247 子系统部件 248 系统 249 系统连接器 249 系统功能 250 系统功能操作 250 系统功能边缘 251 系统节点 251 技术预测251 使用配置 252
摘要:近年来,对基于燃料电池的混合动力拖拉机的关注越来越多。为了优化拖拉机的全球电源分配并进一步提高了系统的燃油经济性和燃料电池耐用性,本文设计了一种能源管理策略,以最大程度地基于燃料电池/锂电池/超级电容器混合拖拉机来最大化外部能源效率。此策略旨在减少系统的实时氢消耗,同时最大程度地提高外部能量输出,从而减少负载随机性对燃料电池输出功率的影响。在拖拉机的典型耕作条件下,将模拟与状态机策略和等效氢消耗策略进行比较。结果表明,所提出的策略符合给定的耕作条件的功率要求,并且与两个传统策略系统相比,辅助能源的性能特征更加全面。它减轻了燃料电池的负担,并提高了燃料电池的耐用性。该系统的氢消耗分别减少了11.03 g和16.54 g,从而改善了混合系统的整体经济性。
3.2.1 ASM(算法状态机)ASM()ASM是一个流程图,通过该流程图,动作顺序表示必须执行数字系统的控制单元以获得指定的行为。执行的动作取决于数字系统的外部输入,也取决于转化控制单元和数据流本身所处情况的条件。实际上,ASM是描述数字系统行为的算法的图形表示。ASM流程图似乎类似于常规流程图,但必须以另一种方式解释。在常规流程图中,只有对要遵循的步骤和要做出的决定的描述,而与时间变量无关。在ASM图中已经在ASM图中,除了对事件序列的描述外,控制单元的状态与每种状态在时钟边缘的响应中发生的动作之间还有时间关系。ASM图包含两个基本元素:状态块和决策块。状态块:状态的名称将外部放置在块上,并在其中显示被激活的动作或退出(图14)。
区块链通过状态机复制(SMR)范式[35]支持分散计算。但是,它们实际上仅限于几乎不需要数据的分布式应用程序。由于SMR要求所有验证器都能完全复制数据,因此它会导致大量复制因子范围从100到1000,具体取决于每个区块链中的验证器数量。实际上需要完整的数据复制来计算状态,但是当应用程序仅需要存储和检索1个未计算1的二进制大型对象(BLOB)时,它会引入大量的超声波。专用的分散存储[6]网络出现了以更有效地存储斑点。例如,IPFS [28]等早期网络对审查制度提供了强大的阻力,在故障期间的可靠性和可用性增强,仅通过一小部分节点[45]来复制。分散的BLOB存储对于现代分散应用程序非常宝贵。我们突出显示用例:
33789 非常适合用于低端到高端安全气囊系统,因为它允许设计人员根据所需的触发回路数量扩展设计,同时提供增强的安全性和系统可靠性。特性 • 设计工作电压为 5.2 V V PWR 20 V,最高瞬态电压为 40 V • 具有可编程传感阈值的安全状态机 • 两个具有 PWM 功能的可配置高侧/低侧驱动器 • 四个 PSI5 卫星传感器主接口 • 自我保护和诊断功能 • 看门狗和系统上电复位 (POR) • 支持完整的安全气囊系统电源架构,包括系统电源模式控制、引爆装置电源 (33 V)、卫星传感器 (6.3 V) 以及本地 ECU 传感器和 ECU 逻辑电路 (5.0 V) • 九个可配置开关输入监视器,用于简单开关和霍尔效应传感器接口,带内部电源 • 16 位 SPI 接口 • LIN 2.1 物理层接口
高级数字系统设计 (PC – I) 单元 - I 处理器算法:二进制补码系统 - 算术运算;定点数系统;浮点数系统 - IEEE 754 格式,基本二进制代码。单元 - II 组合电路:CMOS 逻辑设计,组合电路的静态和动态分析,时序风险。功能块:解码器、编码器、三态设备、多路复用器、奇偶校验电路、比较器、加法器、减法器、进位超前加法器 - 时序分析。组合乘法器结构。单元 - III 序贯逻辑 - 锁存器和触发器,序贯逻辑电路 - 时序分析(建立和保持时间),状态机 - Mealy & Moore 机,分析,使用 D 触发器的 FSM 设计,FSM 优化和分区;同步器和亚稳态。 FSM 设计示例:自动售货机、交通信号灯控制器、洗衣机。单元 - IV 使用功能块进行子系统设计 (1) - 设计(包括时序分析)不同复杂程度的不同逻辑块,主要涉及组合电路:
33789 非常适合用于低端到高端安全气囊系统,因为它允许设计人员根据所需的触发环路数量扩展设计,同时提供增强的安全性和系统可靠性。 特性 • 设计工作电压为 5.2 V V PWR 20 V,最高瞬态电压为 40 V • 具有可编程感应阈值的安全状态机 • 两个具有 PWM 功能的可配置高侧/低侧驱动器 • 四个 PSI5 卫星传感器主接口 • 自我保护和诊断功能 • 看门狗和系统上电复位 (POR) • 支持完整的安全气囊系统电源架构,包括系统电源模式控制、引爆器触发电源 (33 V)、卫星传感器 (6.3 V) 以及本地 ECU 传感器和 ECU 逻辑电路 (5.0 V) • 九个可配置开关输入监视器,用于简单开关和霍尔效应传感器接口,带内部电源 • 16 位 SPI 接口 • LIN 2.1 物理层接口
我们利用 OpenAI 的 GPT-4o 模型,使用多个大型语言模型代理提出了一个原型自适应学习框架。每个代理都专门针对自适应学习的一个特定方面。代理使用自动生成的多代理框架相互通信。群组通信以不受约束、半约束和完全约束的方式实现。不受约束的代理通信允许自动生成的 GroupChatManager 仅根据代理所擅长的描述来选择下一个要“发言”的代理。半约束代理选择使用了允许和不允许的转换。受约束的代理通信使用状态机来选择下一个代理。使用受约束的通信允许任务排序的可预测性,但在处理任意学生输入方面不太灵活。不受约束的通信偶尔会出现代理角色混淆。我们使用受约束通信的原型系统向学习者传授新材料并测试他们的掌握程度。实现实验的代码是开源的,可在 github 1 上找到。