您有一份课程日历待查收!2024高通边缘智能创新应用大赛公开课重磅开启

阿加犀智能 2024-05-27 15:58:49

 

 

自2024高通边缘智能创新应用大赛启动以来,全国各地的开发者热情如潮,踊跃报名,其中不乏名企名校开发者,共赴这场科技狂欢盛宴!

随着初赛赛程过半,我们陆续看到一些精彩的创意与技术构想。同时,大家对前沿边缘智能技术的好奇心日益浓厚,对比赛设备的好奇心也持续高涨。

应广大参赛者的强烈呼声,结合赛程既定安排,今天我们正式通知大家——一系列精彩纷呈的赛事公开课将于5月29日重磅来袭!

来自高通技术公司、阿加犀、广翼智联及美格智能的行业大咖们将空降直播间,带来最潮技术解析,一起脑洞大开探讨创新应用的N种可能,比赛设备的神秘面纱也将被抢先揭开!

直播日历新鲜出炉,赶快码住,预约不迷路!

 诚邀广大参赛者及科技爱好者扫码关注,一同探索边缘智能的无穷魅力,拓宽思维视野,点燃创意火花!

点击这里,马上报名参赛!

 

...全文
1282 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
AI 作业
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
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敛,还确保了跟踪误差的渐近敛至零。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。

3,303

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
本论坛以AI、WoS 、XR、IoT、Auto、生成式AI等核心板块组成,为开发者提供便捷及高效的学习和交流平台。 高通开发者专区主页:https://qualcomm.csdn.net/
人工智能物联网机器学习 技术论坛(原bbs) 北京·东城区
社区管理员
  • csdnsqst0050
  • chipseeker
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧