@一笑而过 2021-07-07 18:33:29
WinOLS是一个应用程序,专门用于修改ECU的内存内容。 使搜索更容易,查找可以命名的地图,以多种方式显示并进行修改。所有数据和地图都存储在项目文件中。这些项目文件包含在修改ECU期间收集的所有信息。额外可以添加客户名称,车牌和图片等数据。 地图的修改可以存储为“版本”并可以进行注释。一个原始文件最多可以有200个版本。 所有项目都被修改显示在列表A中,可以对其进行过滤和排序。因此很容易找到已经修改过的项目。概述: 原始数据的显示在2D图形或十六进制/十进制转储中进行。自动处理器检测,以决定代码和数据区域。 搜索地图并将其放在地图列表中的功能使得高效工作变得更加容易。 3D预览窗口可以更轻松地查找地图 地图可以显示为3D / 2D图表或表格。 自动搜索ECU和软件编号。 您可以选择英语或德语作为界面语言,并在它们之间切换。 集成校验和校正的概念一直保持不变。通过使用DLL文件,算法被移出主程序,因此独立于所使用的版本。 Im和导出二进制文件,Intel和Motorola-Hexfiles。所有类型都可以压缩,编码和交换线路或直接通过邮件发送。 自动地图搜索在列表A中查找地图并显示它们.
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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的RL-Transformer模型,将强化学习控制器(RL)与Transformer编码器相结合,用于多变量时间序列预测。项目通过构建完整的数据预处理、模型设计、训练与验证流程,利用Transformer的自注意力机制捕捉变量间的长距离依赖关系,并引入强化学习实现模型参数的动态调整,提升预测精度与鲁棒性。模型架构包含四个核心模块:数据预处理、Transformer编码器、强化学习控制器和预测输出模块,支持并行计算与自适应优化,有效应对复杂时序数据的非线性依赖、误差积累和环境变化等挑战。文还提供了关键模块的MATLAB代码示例,包括多头注意力、前馈网络、层归一化及策略网络实现。; 适合人群:具备一定深度学习与强化学习基础,熟悉MATLAB编程环境,从事时间序列预测、智能控制、工业数据分析等相关领域的研究人员与工程师;适合高校研究生及企业研发人员; 使用场景及目标:①应用于金融、能源、交通、智能制造等领域的多变量时序预测任务;②实现模型自适应调节,提升长期预测稳定性;③探索深度强化学习与Transformer在时序建模的融合方法; 阅读建议:建议结合MATLAB深度学习与强化学习工具箱进行代码复现,重点关注状态设计、奖励函数构建与模型联合训练策略,建议配合完整项目代码与GUI界面深入理解系统实现细节。

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