九鑫智能正式加入openGauss社区

Gauss松鼠会 探花 2022-08-02 09:55:31

九鑫智能签署CLA(Contribution License Agreement, 贡献许可协议),正式加入openGauss 社区。

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九鑫智能专注于跨境行业,产品和解决方案覆盖跨境企业运营、客服、财务、物流、数据分析等领域,致力于为跨境行业和出海客户提供领先的智能化、自动化服务,利用自主研发的行业化AI技术、全域数据技术及全链路流程自动化技术赋能跨境企业,帮助企业实现灵活快速、成本可控和降低人工依赖等需求。满足日益增长的跨境行业数据智能分析、业务智慧管控以及日常业务智能化、自动化运营工具的需求。

此次九鑫智能携手openGauss社区,将基于openGauss数据库高智能能力,特别是近期在3.0版本中创新性地完成了对历史AI能力的整合,创新性地实现了可服务化、可离线式、插件式、自由组装的DBMind平台,提供端到端自治框架,实现自监控、自诊断、自优化、自恢复、自安全等全方位自治运维能力。双方将在全场景、全平台的跨境业务智能分析和运营智能化、自动化上展开交流与合作,通过对数据进行搜集、整理、汇总和全面有效的分析处理,聚焦精细化运营场景解决方案,同时持续构造openGauss企业级数据库能力。

 

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内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。

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