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2022-12-29 20:49:54
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在浩瀚宇宙凡尘之中,我们是微乎其微,若能有一点光发挥一点热,汇聚在一起也是功德无量! 起微可视化软件项目搭建平台 定位: 1.一门跨学科跨领域的可视化编程语言 2.一种赋能各行各业的软硬件工程领域的科创基建平台 3.一套全民创新平民创富的项目交互、交易、运营的可持续新经济商业生态系统 平台能力: 1.降本增效的数字化建设模式 2.面向未来数字化应用的技术底座 3.可持续创富的全民新经济商业生态 服务目标: 帮助不具备研发能力或者研发能力薄弱的企业或者个人具备降本增效生产软件的能力。 当前状况: 1.我们的产品理念是市面上没有竞品实现的,要实现也是时间问题 2.我们的产品是一个颠覆行业的大工程,我们目前产出的结果也只有20%到30% 3.拥抱开源 终极目标:使用起微低代码前端框架 让天下没有难做的项目
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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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