密歇根大学（University of Michigan）开发的一种新的控制算法，使未来的外骨骼能够自动适应个人用户和任务，从而使踝关节外骨骼能够帮助人们延长耐力，这离现实又近了一步。这将减少或消除手动重新校准的需要。当前的外骨骼是有限的，因为它们必须为执行单个任务（如直线行走）的单个用户定制。任何更改都需要长时间的手动重新调整。新的控制算法显示了处理不同速度以及跑步和步行之间

【深度学习】基于深度神经网络进行权重剪枝的算法（一） 1 pruning 2 代码例子 3 tensorflow2 keras 权重剪裁（tensorflow-model-optimization） 3.1 第一步 安装优化包 3.2 Train a model without pruning 3.3 Fine-tune pre-trained model with pru

【机器学习】通俗的元胞自动机算法解析和应用 文章目录 1 元胞自动机的定义 2 元胞自动机的组成 3 元胞自动机的特征 4 Python实现元胞自动机（生命游戏） 5 总结 6 Github（华盛顿州大黄峰分布预测和分类） 1 元胞自动机的定义 元胞自动机（Cellular Automata，简称CA）是一种应用比较广泛的模型理论，由冯·诺依曼创始，经数学家Conway、物理学家Wolfram等

前言：​ 在研一的时候，由于XXX项目的需要，其中一项就是需要测试Gmapping建图，自然也要求使用ROS系统。由于之前经常在webots中进行仿真，所以想先在仿真中完成代码，再迁移实体。还有的是项目需要使用的ORB-SLAM3，便又测试了单目里程估计。这部分代码已经上传到我的Github上供大家参考（研究生小白菜福利）。这里就不贴代码了，文中会说文件和函数。先上一波图，说明是可以的。 Gmap

五年前采用的 FIDO2 行业标准提供了最安全的已知登录网站方式，因为它不依赖于密码，并且具有最安全的内置双因素身份验证形式。然而，与当今许多现有的安全方案一样，FIDO面临着来自量子计算的不祥威胁，总有一天将导致该标准目前使用的坚如磐石的密码学完全崩溃。在过去的十年中，数学家和工程师们争先恐后地阻止这种密码启示录，PQC（后量子密码学的缩写）是一种使用抗量子计算攻击的算法的加密。本周，谷歌的研究

深入浅出机器学习的概念特征及算法（进阶篇） 前言 紧接上篇《深入浅出机器学习的概念特征及算法》，这一篇将深入展开机器学习的五大特征和十大算法，机器学习是一个数据驱动的过程，数据科学也是一个广泛而令人兴奋的领域，从聚类、关联、到探索标准化，大数据的感性与互联网变革的风暴正在完美的诠释着科学精准与预知预判的洞察意义，希望接下来的内容对你有所帮助。 一、机器学习的5大基本特征 从现实意义上来说，机器学习

人工智能正在帮助科学家发现新的抗体，这些抗体可以触发我们自己的免疫系统破坏癌细胞。免疫系统产生抗体，即可以攻击细菌和病毒等外来细胞的特殊蛋白质。有些可以攻击肿瘤然而，寻找有效的抗体是很棘手的。研究人员通过突变已知示例来设计新的抗体，在细菌或酵母细胞中培养它们。然后对这些进行测试，以查看它们在实验室实验中与靶蛋白的结合程度。该过程重复多次，以缩小对最有前途的抗体的搜索范围。筛选阶段既耗费又昂贵，这就

麻省理工学院的工程师们开发了一种方法，可以定制任何无线网络，以处理来自多个来源的高时间敏感数据负载对于搜索灾区的无人机或检查建筑物的机器人来说，使用最新的数据是找到幸存者或报告潜在危险的关键。但是，当多个机器人通过无线网络同时传递时间敏感信息时，可能会导致数据的堵塞。任何通过的信息都太陈旧，无法被视为有用的实时报告。现在，麻省理工学院的工程师开发了一种方法来定制任何无线网络，以处理来自多个来源的高

（a）中的噪声数据快照由QDMD算法处理。结果如（b）所示，更接近（c）中的原始结果。这表明该算法有效地消除了噪声为了降低广泛使用的动态模态分解算法所需的计算能力，由郭平领导的中国研究小组开发了一种量子-经典混合算法。他们在三个应用场景中测试了他们的算法：数据去噪、场景背景提取和流体动力学分析。他们确定它只能用少量样本进行操作，并且在分析高维时间序列方面具有量子优势。为了加速高维时间序列分析，开发

数据集中使用的资源匮乏人群的图像人工智能神经网络，通过互联网上可用的图像和视频进行训练，可以识别人脸、物体等。但是有一个严重的缺点。教授机器学习算法如何仅依靠在线发现的人脸和物体的视觉库来识别人或物品，不足以代表社会经济和人口群体。哈佛大学的机器学习研究员以及来自MLCommons和Coactive AI的合作者使用世界各地家庭中发现的物体图片创建了一个更多样化的数据集，并训练了一个神经

易百纳技术社区讯 无人机或可在闹市区飞行，瑞士专家已发明新算法。这项技术主要依靠的并不是非常先进的传感器，而是非常复杂的算法，能够帮助无人机对周围的环境进行快速的分析和反应，Scaramuzza教授表示这种算法

前言 用长江后浪推前浪来形容流水线，可谓之形象。硬件中的流水线技术，就是将数据一级一级的推进，后一级推进前一级，前一级则更近一层。 为什么要使用流水线？这要从组合逻辑的延迟话题说起，之后引出时序逻辑的核心元素触发器或者寄存器，进而进入流水线的正式内容。 流水线是解决时序问题的关键技术，起到疏导作用，一提到疏导，这关键程度可见一斑。之所以需要疏导，就意味着堵塞了，堵塞了的系统是有问题的，例如人体内的

一、序言应急管理系统是一种安全防范措施,旨在保障建筑物及其内部人员的安全。消防管理系统还可提供实时的系统状态监测、设备故障诊断、预防措施建议等功能，从而提高了建筑物的安全性能和应急及时性。视觉AI可在火灾预警巡查/检查、消防设施/器材管理、火灾隐患整改、消防疏散通道管理、消防控制室值班管理等多个方面实现智能识别。 但在实际部署中都存在诸多难点和痛点，本文就云锦微合作伙伴的应用案例为大家道出其中辛酸

插图(A)和(D)仅使用经典信息。插图(B)和(E)结合了经典信息和量子信息科罗拉多州立大学和科罗拉多矿业学院的研究人员想出了一种新的计算成像策略，该策略充分利用了量子和经典世界的优点。他们开发了一种高效、稳健的算法，将量子信息和经典信息融合在一起，实现高质量成像。最近，人们利用光的量子财产来实现超分辨率显微镜。虽然量子信息带来了新的可能性，但它也有自己的局限性。研究人员的方法基于从光子计数中获得

@TOC 海思芯片介绍这边文章是写给需要在海思平台上部署目标检测模型的算法研究人员，前提条件是按照海思的官方文档跑通了目标检测的demo，才能看懂本篇文章。海思芯片在最近回归了，最近也因为业务需要、国产替代的背景等，需要将算法从rknn平台

卡内基·梅隆大学和匹兹堡大学的研究人员今天发表了研究报告，表明他们如何解决使用脑机接口（BCI）来用自己的思想控制假肢设备的人们所遇到的令人沮丧的问题。尽管这项研究本身很有趣，但他们创造了一种算法，使设

操作系统为Ubuntu 22.04。本文设计的总体思路如下图所示：如图所示，本文设计的神经网络结构为：(1) 输入节点为512；(2) 两个隐含层，且没层的节点数为256；(3) 输出节点为10。一、噪声数据的获取与预处理1.1 噪声数据集的获取(1) 本文使用SPIB开源噪声数据集NoiseX-92中的15种噪声数据进行基于神经网络的噪声分类算法，官方下载下载地址为：Signal Process

摘要因为是操作性的文章，不是原理性的文章，我就写的简单点，大家要是遇到问题可以评论或者私信我，前面我们搭建好了基础环境，接下来我们使用 ruyi 来运行他提供的简单 demo 仿真我们使用 Ruyi Studio 来快捷的实现仿真运行。导入范例： 上图中 main 文件中的模型最好都注释掉，留下一个即可 选择 workspace 选择范例文件夹 最后点击 finish 进行编译 点击编

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