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于工人轨迹预测的装配任务伙伴机器人运动规划(中文6800字,英文PDF)摘要我们开发了一种新型的装配任务伙伴机器人，以支持工人完成任务。这个系统，PADY(实时P艺术/工具Delivery to You机器人)，将零件和工具交付给工作人员。机器人通过识别工人在汽车生产线上的行为，从而通过减少工人挑选零件和工具的体力劳动来提高工作效率。为此目的，在工人移动到另一个装配任务的下一个位置之前，有必要规划
为目标检测提供金字塔网络(中文10800字,英文PDF)摘 要特征金字塔是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们是计算和内存密集型的。在本文中，我们利用深度卷积网络内在的多尺度、金字塔分级来构造具有很少额外成本的特征金字塔。开发了一种具有横向连接的自顶向下架构，用于在所有尺度上构建高级语义特征映射。这种称为特征金字塔网络（FPN）的
从运动到线性时间增量结构(中文4800字,英文PDF)摘要：相对于摄像机的数量，来自运动的增量结构（SfM）的时间复杂度通常被称为。通过预处理共轭梯度（PCG）显着改善了约束调整（BA），因此值得重新审视增量SfM的快速程度。我们引入了一种新的BA策略，可在速度和准确度之间取得良好的平衡通过算法分析和大量实验，我们证明增量SfM在包括BA在内的许多主要步骤上仅需要O(n)时间。我们的方法通过定期重
基于模糊理论的锅炉温度和水位控制自动化(中文4500字,英文PDF)摘要 - 本文分析了使用模糊理论维持锅炉恒温的可行性。 锅炉是火力发电厂的重要组成部分，用于加热水以产生蒸汽。 过热可能会导致锅炉损坏。因此，保持锅炉恒温是一项至关重要的任务。在本文中，我们已经预见到一种使用模糊逻辑将锅炉温度维持在最佳点的方法。 温度和水是锅炉的两个重要约束，因此作为模糊逻辑控制器的两个输入。 基于这两个参数的值
用于深度学习的进化神经自动机(中文9700字,英文PDF)摘要深度神经网络（DNN）在许多基准和问题领域产生了最先进的结果。但是，DNN的成功取决于其架构和超参数的正确配置。这种配置很困难，因此，DNN通常不会充分发挥其潜力。此外，商业应用中的DNN通常需要满足现实世界的设计约束，例如参数的大小或数量。为了简化配置，我们开发了用于深度学习的自动机器学习（AutoML）系统，主要侧重于超参数的优化。
基于MapReduce的并行K-means聚类(中文3400字,英文PDF)摘要 数据聚类在许多应用中受到了相当多的关注，例如数据挖掘，文档检索，图像分割和模式分类。随着技术进步而不断增加的信息量使得大规模数据聚类成为一项具有挑战性的任务。为了解决这个问题，许多研究人员试图设计出高效的并行聚类算法。在本文中，我们提出了一种基于MapReduce的并行K-means聚类算法，这是一种简单
评估股票价格走势预测的多分类器(中文16800字,英文PDF)关键词：集成方法 单分类器 基准 股价走势预测摘要股票价格走势预测是金融领域的一个重要问题。即使是预测性能上的微小改进也能带来丰厚的利润,本文的目的是针对单分类器模型对集成方法进行基准测试(随机森林、AdaBoost和核心工厂) (神经网络、逻辑回归、支持向量机和k最近邻居)。我们收集了5767家欧洲上市公司的数据，并利用接收方经营特征
干涉辅助光谱拟合法用于薄膜厚度的精确测定(中文4100字,英文PDF)提出了一种利用干涉层进行光谱拟合，精确确定薄膜厚度的新方法，特别适用于超薄薄膜。测定限可达1 nm以下。它的精度远高于传统方法。该测定方法经实验验证，与原子力显微镜(AFM)测定结果相比，测定限至少为3.5 nm。提出了一种双干涉辅助光谱拟合方法，降低了测定仪器的要求，从而使用低精度的普通光谱仪测定薄膜厚度，大大降低了成本。它是
在不具备人类知识的前提下掌握围棋(中文14800字,英文PDF)摘要人工智能的一个长期目标是建立在具有挑战性的领域中学习、从tabula rasa开始和获得超人能力的算法。最近，AlphaGo成为第一个在围棋比赛中击败世界冠军的程序。AlphaGo中的搜索树评估位置并使用深度神经网络选择移动步。这些神经网络是通过从人类专家动作中进行监督学习和从自我演练中强化学习来训练的。在这里，我们提出了一种完全
关于高铁列车-桥梁系统的动力相互作用的理论研究和应用(中文16200字,英文PDF)这些分析，最初是针对于秦沈高铁和京沪高铁的桥梁建造，后来先后应用于京津，武广，郑西，石太，沪杭，北石，石武等高铁的桥梁设计，为这些高铁桥梁的动态设计提供了依据。近年来，随着我国高速铁路的快速发展，CARS[2]和三所大学对合南、京津、合武、武广、石太、京沪等高铁线的40多座桥梁进行了一系列现场测试，包含了超过21种