在WinAVR下的ST7565圖形點陣的驅動程序，可以顯示5*7 & 8*16的ASCII和自定義的漢字，並且有3*4矩陣按鍵的掃描解碼程序。
上傳時間： 2013-12-26
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人工智能 智能問題的很重要一點就是學習問題。如果解決了學習，計算機將在很大程度上 具有人的智能。博奕問題是最典型的智能問題，如果評價函數(shù)能夠很好的學習， 并且是一種自學習，或許意味著學習問題的突破。當然，模式識別中的分界面是 需要學習的，特征恐怕也是需要學習的。SVM是學習的有益探索，不過還需要更完 備的學習理論。 我們現(xiàn)有的數(shù)學知識能夠解決什么樣的問題。當今的數(shù)學都是基于集合論的，然而 集合是不能自己產(chǎn)生新的東西的。因此發(fā)明到底是發(fā)明還是發(fā)現(xiàn)，或者說是集合外 還是集合內(nèi)？當然這又和世界是確定的還是不確定的聯(lián)系起來了。如果世界本質(zhì)是 集合內(nèi)的，智能就是發(fā)現(xiàn)；反之，智能就是創(chuàng)造。誰能給出證明。 人們往往說計算機沒有情感。什么是情感？怎么用數(shù)學來描述情感？我想情感是和 美、丑聯(lián)系起來的，因此首先需要對美進行數(shù)學的描述，就象對信息進行描述一樣。 人們曾經(jīng)辯論過美是客觀的還是主觀的，我想大家比較公認美有其客觀載體吧。這 都需要數(shù)學的描述。
標簽： 人工智能
上傳時間： 2014-11-07
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Qvod完美點播專家 01.網(wǎng)站地圖系統(tǒng) 02.廣告管理系統(tǒng) 03.AJAX留言本系統(tǒng) 04.智能影片報錯系統(tǒng) 05.模板管理系統(tǒng) 06.友情鏈接系統(tǒng) 07.網(wǎng)頁生成系統(tǒng) 08.數(shù)據(jù)管理系統(tǒng) 09.數(shù)據(jù)共享采集 10.自定義采集系統(tǒng) 11.草根搜蜘蛛頁智能生成方便提交
標簽： Qvod AJAX 管理系統(tǒng)
上傳時間： 2014-01-24
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自適應調(diào)零天線GPS抗干擾技術研究簡析，介紹了智能天線的gps應用
上傳時間： 2017-07-16
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關于題庫系統(tǒng)智能成卷理論和組卷方法研究，基于自適應混合進化機制的智能組卷方法。
上傳時間： 2013-12-20
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詳細介紹了一款基于單片機的智能鍋爐控制系統(tǒng)的設計。該系統(tǒng)能根據(jù)鍋爐現(xiàn)場檢測的各個狀態(tài)做出實時精 確的自動控制,如實現(xiàn)溫度、壓力、水位等的監(jiān)控,具有事件與參數(shù)記錄、數(shù)碼管顯示、報警、系統(tǒng)參數(shù)設置、手自動切換控制 及與網(wǎng)絡、打印機通信的功能。能夠快速、穩(wěn)定、安全、可靠地對工業(yè)鍋爐進行智能化控制。
上傳時間： 2013-12-27
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網(wǎng)易智能客服七魚產(chǎn)品手冊，包含使用方法，客服api接口，自定義知識庫等功能的圖文指導
標簽： 網(wǎng)易 產(chǎn)品手冊
上傳時間： 2017-01-06
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宇電智能儀表的使用說明書，常規(guī)用于溫控，而核心是PID控制，可以用于ADDA IO 等 而ADDA又可以以電壓，電流等具體形式實現(xiàn)
標簽： 518P 518 AI V7 智能溫控器 使用說明書
上傳時間： 2018-05-01
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5802是一款單通道高性能USB限流開關，自帶USB充電協(xié)議智能識別（DCP）和雙色LED充電狀態(tài)指示功能，內(nèi)部集成35豪歐高擊穿電壓NMOS，可以抵抗輸出短路時的瞬間大電流和高脈沖，保證系統(tǒng)工作的高效率和可靠性，5802集成了USB充電協(xié)議智能識別功能（DCP），可以自動檢測蘋果、三星和BC1.2充電協(xié)議，以最快速度給手機充電，此外5802還集成了雙色LED充電狀態(tài)指示功能。 聯(lián)系人：唐云先生（銷售工程） 手機：13530452646(微信同號) 座機：0755-33653783 （直線） Q Q: 2944353362
標簽： USB 充電協(xié)議 智能識別 方案 過流保護
上傳時間： 2019-03-18
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神經(jīng)網(wǎng)絡在智能機器人導航系統(tǒng)中的應用研究1神經(jīng)網(wǎng)絡在環(huán)境感知中的應 用 對環(huán)境 的感 知 ，環(huán)境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環(huán)境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環(huán)境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內(nèi)存，并且采用柵 格法進行路徑規(guī)劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經(jīng)瞬絡為機器人對未知環(huán)境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經(jīng)網(wǎng)絡是一十自組織神經(jīng)網(wǎng)絡，其學習的結 果能體現(xiàn)出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現(xiàn)數(shù) 據(jù)壓縮 。基于 網(wǎng)絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經(jīng)元 的 權向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網(wǎng)絡輸入，神經(jīng)嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經(jīng)元就會體現(xiàn)出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網(wǎng)絡的權值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經(jīng)元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數(shù) ； (『l網(wǎng)絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經(jīng)元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經(jīng) 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網(wǎng)絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態(tài)地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經(jīng) 元數(shù)量 的選取取 決 于環(huán)境 的復雜度 ，如果神 經(jīng)元 的數(shù)量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節(jié)點穿過障礙物區(qū)域 如果節(jié)點 妁數(shù)量太大 ．節(jié)點就會表示更多的區(qū)域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節(jié)點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節(jié) 點的數(shù) 量可 以動態(tài) 地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節(jié)點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網(wǎng)絡節(jié)點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網(wǎng)絡 節(jié)點升 始學習，逐步增加其數(shù)量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經(jīng)阿絡表示環(huán)境是一個新的方法。由 于網(wǎng)絡的并行結構，可在較短的時間內(nèi)進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環(huán)境的感知的過程中，可采用人】：神經(jīng)嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環(huán)境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經(jīng) 網(wǎng)絡在局部路徑規(guī)射中的應 用 局部路徑 規(guī)刪足稱動吝避碰 規(guī)劃 ，足以全局規(guī)荊為指 導 利用在線得到的局部環(huán)境信息，在盡可能短的時問內(nèi)
標簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡 智能機器人 導航
上傳時間： 2022-02-12
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