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target-point Formation Control论文复现.zip

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简介：
该压缩包包含了一篇关于目标点编队控制（Formation Control）论文的代码和实验数据。内容涵盖了算法实现、仿真环境及结果分析等部分。 本段落介绍了如何复现target-point formation control的MATLAB程序。

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  • target-point Formation Control论文复现.zip
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    该压缩包包含了一篇关于目标点编队控制（Formation Control）论文的代码和实验数据。内容涵盖了算法实现、仿真环境及结果分析等部分。 本段落介绍了如何复现target-point formation control的MATLAB程序。
     
  • Point Transformer V3论文实现与复现
    优质
    本项目致力于实现和复现Point Transformer V3论文中的创新技术，旨在通过代码实践加深对点云处理方法的理解，并促进相关领域的研究与应用。 Point Transformer V3 论文复现涉及对最新版本的 Point Transformer 模型进行详细研究与代码实现。这项工作旨在深入理解论文中的创新点和技术细节，并通过实际编程验证其有效性，同时探索可能的应用场景或改进方向。 在复现过程中，需要仔细阅读原始文献、构建实验环境并逐步调试关键模块，确保每个部分都能准确反映原作的设计理念和算法逻辑。此外，还需进行一系列对比实验来评估模型性能及泛化能力，并在此基础上提出自己的见解与优化建议。 整个复现项目不仅有助于加深对点云数据处理技术的理解，也为相关领域的研究提供了有价值的参考材料和技术支持。
     
  • Point-NERF的复现代码
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    Point-NERF的复现代码项目致力于重现Point-NERF论文中的算法和实验结果。该项目提供了一个详细的代码库，帮助研究者理解和改进这项技术在三维场景重建中的应用。 在复现point-nerf的过程中发现github上提供的源码较为混乱，并且我在测试过程中遇到了许多bug。因此，在原有的基础上对几个关键文件进行了调整：将`nerf_synth360_ft_dataset.py`, `evaluate.py`, `test_ft.py`, 和 `visualizer.py` 这四个py文件做了简单的修改。 需要注意的是，由于存储限制的原因，提供的代码缺少了一个数据包，请自行下载名为“nerf_synthetic”的数据包，并将其放置在data_src/nerf/目录下。这里有两个相关的文件夹：“nerf_synthetic”和“nerf_synthetic_colmap”，其中后者已包含在这个资源里，只需要额外下载nerf_synthetic数据包即可。
     
  • Research on Formation-Containment Control of Multi-Agent Systems: Theory and Experiment
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    本研究聚焦多智能体系统的编队保含控制问题，涵盖理论分析与实验验证两个方面，致力于探索有效的分布式控制策略以实现复杂任务协作。 Formation-containment control theory and experimental analysis for multiple multirotor unmanned aerial vehicle systems
     
  • consensus-formation-control-master_编队控制_编队保持_UUV_车辆编队_车辆.zip
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    本资源包含UUV（无人无缆水下航行器）编队控制与编队保持的相关算法和仿真代码，适用于研究及工程实践。 consensus-formation-control-master1111_编队_编队保持_UUV_车辆编队_车辆
     
  • Time2Vec-PyTorch:论文复现
    优质
    Time2Vec-PyTorch:论文复现项目致力于使用PyTorch框架重现时间序列编码模型Time2Vec，旨在促进深度学习社区对该模型的理解与应用。 Time2Vec：学习时间的向量表示。这是在PyTorch中的尝试实现。对于将ISO日期时间编码为矢量的预训练模型和程序包，请自行搜索相关资源以获取更多信息。 流行的激活函数（如ReLU，Softmax，Sigmoid）难以捕捉输入数据的时间周期性特征，并且由于它们随输入持续增长，在处理时间和日期时容易导致梯度爆炸或消失的问题。当前的研究使用合成整数数据集来测试所提出方法的功能表现。我计划向该存储库添加更多实验。 先决条件：PyTorch（已在Python 3.6版本的PyTorch 1.1上进行了测试） 运行实验步骤： 1. 克隆此仓库，并进入文件夹。 2. 在命令行中输入：python3 exper开始训练。
     
  • Asian Journal of Control论文模板
    优质
    《Asian Journal of Control》论文模板旨在为作者提供标准化格式指导，便于学术交流。此模板涵盖了从引言到参考文献的所有必要部分，帮助研究者清晰、准确地呈现其控制理论与应用领域的研究成果。 亚洲控制杂志期刊（Asian Journal of Control）提供论文模板供下载。
     
  • Spacecraft Control Toolbox 文件.zip
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    Spacecraft Control Toolbox 文件.zip 包含用于航天器控制系统设计与仿真的一系列MATLAB工具和资源。该文件提供了代码、文档和支持材料，帮助工程师开发高效的控制策略。 航天控制系统设计仿真工具箱 — SCT 是由美国普林斯顿卫星系统公司（PSS）开发的一款MATLAB 附加工具箱，能够提供丰富的经过大量工程验证的控制系统设计和仿真模型库，涵盖了航天器控制设计的各个方面。这些系统至今仍在太空中正常运行，例如Cakrawarta-1 卫星姿态控制系统的设计就节省了约90% 的投入。SCT 软件的模型和数据易于修改，并且可以查看几乎全部源代码，从而加快了航天控制系统开发的速度并提升了开发精度。
     
  • Point-Transformer-Pytorch：基于Pytorch的Point Transformer层实现
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    Point-Transformer-Pytorch是一款基于PyTorch框架开发的库，专注于实现点云数据处理中的Point Transformer层。此项目为研究人员和开发者提供了一个高效、灵活且易于使用的工具来探索与应用最新的深度学习技术于三维空间理解任务中。 在Pytorch中实现点变压器-火炬的自注意层可以显著提升点云分类和分割的效果。安装该库使用命令`pip install point-transformer-pytorch`。 导入所需的模块： ```python import torch from point_transformer_pytorch import PointTransformerLayer ``` 定义并初始化PointTransformerLayer，例如设置维度为128、位置MLP隐藏层维数为64以及注意力MLP的隐藏倍率为4。然后生成随机特征和位置数据，并创建一个掩码。 ```python attn = PointTransformerLayer(dim=128, pos_mlp_hidden_dim=64, attn_mlp_hidden_mult=4) feats = torch.randn(1, 16, 128) pos = torch.randn(1, 16, 3) mask = torch.ones(1, 16).bool() ```
     
  • 机器学习课程作业--论文复现.zip
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    本资料为机器学习课程作业，内含多篇经典学术论文的代码实现与实验报告，旨在通过实践加深学生对算法原理的理解和应用能力。 机器学习大作业--复现论文.zip