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LabVIEW相关资源获取奖励,奖励形式为.m文件

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简介:
本活动旨在鼓励参与者积极分享和寻找关于LabVIEW的相关资源。成功完成任务后,将获得一个包含特定功能的MATLAB(.m)文件作为奖励。 **仿真咨询** 1. **各类智能优化算法改进及应用** - 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化 - 解医疗资源分配优化及设施布局优化,可视域基站和无人机选址 2. **机器学习与深度学习** - 卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)及其核版本、BP 神经网络、径向基函数神经网络(RBF) - 宽度学习系统、深度信念网络(DBN)、随机森林(RF),XGBoost,时间卷积网络(TCN) - 用于风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别 - 应用在交通流预测、负荷预测、股价趋势分析及PM2.5浓度预估 - 还包括水体光学参数反演和NLOS信号识别,地铁停车精准预报以及变压器故障诊断 3. **图像处理** - 图像识别与分割技术,目标检测算法应用 - 隐蔽信息的嵌入及提取方法、图像配准过程优化 - 拼接合成高分辨率影像和融合多源数据提升视觉效果 - 强化低光条件下的成像质量,压缩感知降低存储需求 4. **路径规划** - 解决旅行商问题(TSP)、车辆路线设计(VRP、MVRP、CVRP及 VRPTW) - 无人机三维路径规划与协同飞行技术 - 考虑无人系统的最佳行动方案

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  • LabVIEW.m
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    本活动旨在鼓励参与者积极分享和寻找关于LabVIEW的相关资源。成功完成任务后,将获得一个包含特定功能的MATLAB(.m)文件作为奖励。 **仿真咨询** 1. **各类智能优化算法改进及应用** - 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化 - 解医疗资源分配优化及设施布局优化,可视域基站和无人机选址 2. **机器学习与深度学习** - 卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)及其核版本、BP 神经网络、径向基函数神经网络(RBF) - 宽度学习系统、深度信念网络(DBN)、随机森林(RF),XGBoost,时间卷积网络(TCN) - 用于风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别 - 应用在交通流预测、负荷预测、股价趋势分析及PM2.5浓度预估 - 还包括水体光学参数反演和NLOS信号识别,地铁停车精准预报以及变压器故障诊断 3. **图像处理** - 图像识别与分割技术,目标检测算法应用 - 隐蔽信息的嵌入及提取方法、图像配准过程优化 - 拼接合成高分辨率影像和融合多源数据提升视觉效果 - 强化低光条件下的成像质量,压缩感知降低存储需求 4. **路径规划** - 解决旅行商问题(TSP)、车辆路线设计(VRP、MVRP、CVRP及 VRPTW) - 无人机三维路径规划与协同飞行技术 - 考虑无人系统的最佳行动方案
  • 教程课(请勿直接上传视频)
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    本栏目提供丰富的教程课件资源下载,旨在为学习者和教育工作者创造价值。请注意,为了维护内容质量和平台规则,请不要直接上传视频文件。符合条件的用户将有机会获得相应奖励。 **仿真咨询** 1. **各类智能优化算法改进及应用** - 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化 - 集装箱船配载优化,水泵组合优化,医疗资源分配优化,设施布局优化,可视域基站和无人机选址优化 2. **图像处理方面** - 图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合 - 图像增强、图像压缩感知 3. **路径规划方面** - 旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP,MVRP,CVRP,VRPTW等) - 无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划 - 栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划 - 天线线性阵列分布优化 4. **无人机应用方面** - 无人机路径规划,无人机控制,无人机编队,无人机任务分配 5. **无线传感器定位及布局方面** - 传感器部署优化、通信协议优化、路由优化 - 目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化 - WSN覆盖优化、组播优化,RSSI定位优化 6. **信号处理方面** - 信号识别
  • 实验程序与档报告(打包上传者可更高下载量).m
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    本帖提供各类实验程序及文档报告的免费下载,并鼓励用户打包上传以获得更多下载机会。欢迎科研工作者和学生参与共享资源,共同促进学术交流与发展。 **仿真咨询** 1. **各类智能优化算法改进及应用** - 生产调度 - 经济调度 - 装配线调度 - 充电优化 - 车间调度 - 发车优化 - 水库调度 - 三维装箱 - 物流选址 - 货位优化 - 公交排班优化 - 充电桩布局优化 - 车间布局优化 - 集装箱船配载优化 - 水泵组合优化 - 医疗资源分配优化 - 设施布局优化 - 可视域基站和无人机选址优化 2. **图像处理方面** - 图像识别 - 图像分割 - 图像检测 - 图像隐藏 - 图像配准 - 图像拼接 - 图像融合 - 图像增强 - 图像压缩感知 3. **路径规划方面** - 旅行商问题(TSP) - 车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等) - 无人机三维路径规划 - 无人机协同 - 无人机编队 - 机器人路径规划 - 栅格地图路径规划 - 多式联运运输问题 - 车辆协同无人机路径规划 - 天线线性阵列分布优化 - 车间布局优化 4. **无人机应用方面** - 无人机路径规划 - 无人机控制 - 无人机编队 - 无人机协同 - 无人机任务分配 5. **无线传感器定位及布局方面** - 传感器部署优化 - 通信协议优化 - 路由优化 - 目标定位优化 - Dv-Hop定位优化 - Leach协议优化 - WSN覆盖优化 - 组播优化 - RSSI定位优化 6. **信号处理方面** - 信号识别 - 信号处理
  • 学生与惩罚管理系统
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    学生奖励与惩罚管理系统是一款专为学校设计的应用程序,通过数字化手段对学生行为进行记录、评估,并给予相应的奖励或处罚,旨在促进学生的全面发展和良好行为习惯的养成。 学生奖惩管理系统包含Java的增删改查等功能,并使用WindowsBuilder进行开发。
  • Test_DeepRacer:验证AWS DeepRacer的机制功能
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    简介:Test_DeepRacer项目旨在通过构建模拟测试环境来评估和验证亚马逊AWS DeepRacer平台上的奖励机制的有效性和准确性。 AWS Deepracer是一款基于机器学习的自动驾驶模型车,它允许用户通过深度强化学习技术训练模型,在虚拟赛道上达到最优速度。本段落将详细探讨如何测试和优化Deepracer中的奖励函数,并介绍Python在这一过程中的作用。 一、理解奖励函数 奖励函数是强化学习的核心部分,定义了智能体(即Deepracer)的行为策略。通常情况下,它会考虑以下因素: 1. 车辆位置:保持车辆在赛道内并远离边界。 2. 车辆速度:鼓励高速行驶以快速完成赛道。 3. 角度偏差:惩罚大角度偏离赛道中心线的驾驶行为。 4. 车辆稳定性:奖励平滑转弯和直线行驶。 二、Python在奖励函数中的应用 1. 数据处理:使用Python预处理赛道信息,计算车辆与赛道边界的距离、速度及角度偏差等数据。 2. 函数构建:利用Python代码实现自定义的奖励函数,并根据上述因素设置不同的权重以生成最终的得分。 3. 测试环境:借助如Gym这样的模拟库,在测试环境中运行Deepracer,观察不同设计对学习效果的影响。 4. 日志和可视化:记录训练过程的数据并使用Matplotlib等工具进行分析展示。 三、测试奖励函数 1. 单元测试:编写Python单元测试以确保各个部分的正常运作,并检查输出结果是否符合预期范围。 2. 模型训练:在模拟环境中运行Deepracer,观察模型学习曲线的变化情况并比较不同设计的效果差异。 3. AB对比试验:创建多个版本的奖励函数并通过同时进行的实验来评估它们之间的性能区别。 四、优化奖励函数 1. 逐步改进:从简单的基础开始逐渐增加复杂度,例如引入惩罚项或动态调整得分值以适应不同的场景需求。 2. 反馈循环:根据模型在赛道上的实际表现数据不断调整和改善奖励策略的设计方案。 3. 超参数调优:利用网格搜索、随机搜索等方法寻找最佳的配置组合。 五、Python工具和技术 1. TensorFlow或PyTorch框架用于构建及训练强化学习模型。 2. AWS SDK for Python (Boto3) 与AWS服务进行交互,例如使用SageMaker进行大规模并行计算任务或者将数据存储于Amazon S3中。 3. CloudWatch监控整个过程中的日志记录和性能指标。 测试Deepracer的奖励功能涉及多个环节,包括理解其作用、利用Python构建及优化函数等步骤。通过持续地实验与调整,可以设计出更加有效的策略来提升车辆在赛道上的表现。
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    Genshin-Impact-Helper是一款基于GitHub Actions开发的工具,旨在自动帮助玩家在米哈游官方社区领取《原神》游戏的每日签到和其他奖励。 Genshin冲击帮手:前言吹水交流 原神是我见过的唯一一个游戏本体和签到福利分离的游戏,玩家为了签到还要额外下载米游社App。实际上,完全可以选择无视签到,不签也没啥大的损失;或者选择手动签到,但这样的话哪天忘记了就麻烦了。平心而论,目前的每日签到奖励真的不太吸引人,大家都说是蚊子腿一样的奖励。但我承认是馋了那6W+摩拉和紫色经验书的奖励,于是撸了这个项目,实现自动每日签到。如果觉得本项目对你有帮助,请顺手点个赞吧。 简介 Genshin Impact Helper可以自动化为您获取原神每日福利。 特性: - 自动签到:程序会在每天早上自动执行签到流程,也可以随时通过部署教程的步骤4手动触发。 - 同步上游仓库:支持同步上游仓库,默认关闭。 - 订阅功能:任选多种订阅方式,通过配置不同参数开启,每天将签到结果推送给订阅用户。 - 多账号支持:不同账号的Cookie值之间用#分隔。
  • 在线积分商城,轻松兑换积分
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    在线积分商城提供便捷的平台,让用户可以轻松地查看和兑换各种积分奖励,享受更多优惠与福利。 积分商城系统支持积分兑换功能。该系统的源代码在配置好数据库后即可使用。