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Good Luck To You!

便宜盒子也能玩服务器(上)(盒子 服务器)

N1是一款已经被大佬彻底玩坏了的硬件,既能当电视盒子还能当游戏机,刷个armbian、小钢炮,当服务器、下载机也完全能够胜任,这货还能当路由。感谢各路大佬给我们这些小白带来如此性价比高的硬件玩具,当然,对于我来说,N1最主要的还是拿来当服务器的,因为我的HomeAssistant以及其他附属服务都是搭建在N1上的。

今天介绍N1盒子的降级以及刷电视盒子的步骤,主要是我还是想后续跟大家分享下N1刷Armbian当服务器的方法,我所掌握的刷Armbian的方法是基于电视盒子的基础上刷入的。网上好像已经有大佬分享N1直刷Armbian的方法了,我这人比较懒,懒得折腾,所以还是按自己掌握的方法,跟大家做个分享,如果有朋友只想拿来当电视盒子用,这就是刷电视盒子的方法了,要用它刷入armbian安装hassio、mqtt、nodered当服务器的朋友,请关注后续更新,全套工具,请关注私信后通过私信分享给大家,啰嗦了半天,下面开始吧!

基于 .NET MAUI 的智能物联网应用

Dorisoy.SIOT 是一款基于 .NET 8.0

6个好用的MQTT测试工具,支持服务端+客户端!

给大家推荐6个MQTT协议的客户端、服务端工具,主要用于:

1、在测试MQTT通讯(服务端、客户端)。

数字孪生 | 多传感器融合标定算法汇总

多传感器数据融合是一个新兴的研究领域,是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术,是多学科交叉的新技术,涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。

近年来,多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛。多传感器融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。这一技术广泛应用于C3I系统、复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。

【研究动态】 多传感器数据融合算法综述

多传感器数据融合是一个新兴的研究领域,是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术,是多学科交叉的新技术,涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。

近年来,多传感器数据融合技术无论在军事还是民事领域的应用都极为广泛。多传感器融合技术已成为军事、工业和高技术开发等多方面关心的问题。这一技术广泛应用于C3I系统、复杂工业过程控制、机器人、自动目标识别、交通管制、惯性导航、海洋监视和管理、农业、遥感、医疗诊断、图像处理、模式识别等领域。实践证明:与单传感器系统相比,运用多传感器数据融合技术在解决探测、跟踪和目标识别等问题方面,能够增强系统生存能力,提高整个系统的可靠性和鲁棒性,增强数据的可信度,并提高精度,扩展整个系统的时间、空间覆盖率,增加系统的实时性和信息利用率等。

一种改进的锂离子电池剩余寿命预测算法

摘 要:锂离子电池故障往往会使系统性能下降甚至瘫痪,故障部件剩余寿命的精确估计对整个系统的寿命预测和健康管理至关重要。粒子滤波是一种有效的序列信号处理方法,然而应用于锂离子电池剩余寿命预测准确性并不高。根据锂离子电池电学特性,提出一种改进的粒子滤波算法,基于锂离子电池容量退化指数模型,结合训练数据对锂离子电池剩余寿命进行预测。仿真及实验结果表明,改进的粒子滤波算法对锂离子电池剩余寿命预测误差小于5%。

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基于毫米波雷达和机器视觉的夜间前方车辆检测

为研究夜间追尾事故中本车智能防撞预警方法,本文提出了一种基于毫米波雷达和机器视觉的前方车辆检测方法。利用多传感器融合数据,检测前方车辆的距离、速度等。建立传感器之间转换关系,转换雷达目标的世界坐标到图像坐标。

自动驾驶汽车如何确保感知数据的一致性?

自动驾驶感知传感器概述

深北莫李春团队在计算机图形学顶级期刊发表一区TOP论文

近日,莫大-北理工-深北莫应用数学联合研究中心李春团队研究生薛志鹏以第一作者身份,李春为通讯作者,在国际计算机图形学领域权威期刊《IEEE Transactions on Image Processing》(TIP)发表题为《Uncertainty Quantification for Incomplete Multi-View Data Using Divergence Measures》的研究成果。该期刊影响因子高达 13.7,为中科院1区、CCF A类顶级学术期刊,论文录用需在理论与工程实践上对相关领域有重要推动作用,此次成果彰显了深北莫团队强劲的科研实力。

ASAPP与MIT联合发文:我们该如何训练RNN才能使其像CNN那样快?

图:pixabay

原文来源:arxiv

作者:Tao Lei Yu Zhang

「机器人圈」编译:嗯~阿童木呀、多啦A亮

相信大家都知道,由于在并行化其状态计算时所存在的固有困难,循环神经网络的规模状态相对来说比较差。例如,直到ht-1的整个计算完成之后,ht的前向计算才开始执行,这就是并行计算村子的主要瓶颈问题。在这项工作中,我们提出了一种可替代的RNN实现方法,即故意简化状态计算并展现更多的并行性。而我们在此处所提出的循环单元的运行速度与卷积层一样快,甚至要比经cuDNN优化的LSTM快5至10倍。我们展示了该单元在广泛应用中所展现的有效性,包括分类,问答,语言建模,翻译以及语音识别。而我们将开源用PyTorch和CNTK1实现的代码资源。

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