RTU，作为一种继PLC后起的远程逻辑控制单元，随着其在广域范围内应用的杰出表现，已逐步为业界认可，同时也已经吸引了一批具有前瞻性战略眼光的自动化制造商进行了专业的研发与制造。这绝对是一个异于PLC的新产品，然而目前市场上一些叫做RTU的产品似乎与PLC更相像，虽然也具有RTU宽温耐蚀的特性，但是却无法准确定位它的应用。人们在热烈讨论这个控制器新成员的同时，也对它充满疑惑。RTU是Remote T
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2024-09-11 20:59:32
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智能门禁这是《智能硬件设计》这门课的自选作业，要求利用树莓派设计一个有一定简单功能的智能硬件原型。我选择用树莓派构造一个智能门禁，并绘制出 3D 格式的外壳，通过 3D 打印机打印出，封装好整个树莓派及相关零件。该智能门禁通过与访客的语音交互可以让访客选择提供的各种功能，具体实现的操作主要有三：1.访客选择开门，摄像头会自动拍摄一张照片，对比库中已训练好的人像库，如通过，则开门。2.访客选择留言，
前两篇文章我们已经介绍了自回归模型PixelCNNs，以及如何处理多维输入数据，本篇文章我们将关注 PixelCNNs 的最大限制之一（即盲点）以及如何改进以修复它。在前两篇文章中，我们介绍了生成模型PixelCNN 概念并研究了彩色 PixelCNN 的工作原理。PixelCNN 是一种学习像素概率分布的生成模型，未来像素的强度将由之前的像素决定。在以前的文章中，我们实现了两个 PixelCNN
当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。
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2023-06-27 22:16:18
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文章目录一、VCU二、DCU三、ECU四、ZCU五、车辆电子电气架构的域架构 一、VCUVCU（Vehicle Control Unit，车辆控制单元）：VCU是车辆级别的控制单元，负责管理和协调车辆的各个系统和子系统之间的通信和协同工作。它可以被看作是车辆的大脑，接收和处理来自不同子系统（如动力系统、底盘系统、安全系统等）的信息，并向这些子系统发送指令以控制车辆的运行。以电动汽车的核心部件整车
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2023-08-09 10:44:11
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动态模糊，一看到这个词我就想到了极品飞车和MineCraft的光影MOD。DX11貌似可以很好地支持动态模糊，但这个例子是基于DX9的，那DX9是怎么实现MotionBlur的呢？SDK文档里面提到，实现动态模糊的其中一种方法是将场景用不同的Alpha通道渲染多遍。这个例子用的是另外一个方法，模仿现实中动态模糊出现的条件，记录像素的速度来实现动态模糊。既然是Post-Process，那么多个Ren
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2024-10-09 09:01:22
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人工智能门禁系统有哪些模块组成一种人工智能门禁系统，包括电源模块、键盘输入模块、指纹输入模块、控制主机、移动终端、摄像头、门禁、无线通讯模块、显示模块、报警模块、红外检测模块、距离检测模块、安保终端和门禁控制装置；所述电源模块、键盘输入模块、指纹输入模块、控制主机、移动终端、无线通讯模块、显示模块、报警模块、红外检测模块、距离检测模块和安保终端均连接至门禁控制装置；控制主机包括蓝牙门禁读
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2023-12-21 21:03:47
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在介绍门控循环神经网络之前，先简单介绍循环神经网络的基本计算方式：循环神经网络之称之为“循环”，因为其隐藏状态是循环利用的：上一次输入计算出的隐藏状态与当前的输入结合，得到当前隐藏状态。cur_output, cur_state = rnn(cur_X, last_state)隐状态中保留了之前输入的特征和结构（对应句子的词元和结构）。接下来介绍门控循环神经网络的几个方面：功能、计算方式、完整实现
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2023-10-19 11:41:30
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SwiGLU激活函数在PaLM，LLaMA等大模型中有广泛应用，在大部分测评中相较于Transformer FFN中所使用的ReLU函数都有提升。本篇先介绍LLaMA中SwiGLU
原创
2024-10-26 17:23:44
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最近忙着实验室的项目，一直没有时间做仿真，所以就先写一下之前看的一篇文章，总结一下吧。这次要说的是Gated CNN，这也是第一次将门限控制引入到CNN中的文章，感觉十分有新意，效果也很棒。下面我们来看一下，文章的主要贡献包括：
提出一种新的门控机制缓解梯度传播，降低梯度弥散等现象相比LSTM，模型更加简单，收敛速度更快
模型的结构图如下所示：
首先我们可以通过堆叠CNN来标识长文本，
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2019-08-20 16:05:00
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最近忙着实验室的项目，一直没有时间做仿真，所以就先写一下之前看的一篇文章，总结一下吧。这次要说的是Gated CNN，这也是第一次将门限控制引入到CNN中的文章，感觉十分有新意，效果也很棒。下面我们来看一下，文章的主要贡献包括：
提出一种新的门控机制缓解梯度传播，降低梯度弥散等现象相比LSTM，模型更加简单，收敛速度更快
模型的结构图如下所示：
首先我们可以通过堆叠CNN来标识长文本，提取更高
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2019-07-21 17:30:00
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文章目录项目分析一些重要功能的实现函数 项目分析 项目中，包scriptes 包含了这些应用对应的运行文件。 上一次，我们在【源码解析】Encoding in Style: a StyleGAN Encoder for Image-to-Image Translation 中已经走通了inference.py的整个流程，为新的测试图像进行了风格转换。这次主要了解train.py。运行的所有参数通
【从零开始学习深度学习】35. 门控循环神经网络之门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）介绍、Pytorch实现GRU并进行训练预测
原创
2024-06-16 18:04:13
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TCN用于提取风电时间序列的序列特征和单向空间特征，而GRU用于进一步提取风电序列的序列特征。4. **A Novel Forecasting Metho
29 November 2019 14:48 GRU is a popular variant of LSTM which replaces the forget gate and the input gate with only one update gate GRU achieves the s
原创
2021-07-09 16:35:02
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在人工智能领域，循环神经网络（RNN）一直是处理序列数据的重要工具。然而，传统的RNN在处理长期依赖问题时存在梯度消失或爆炸的难题，这限制了其在实际应用中的性能。为了克服这一挑战，长短时记忆网络（LSTM）应运而生，它通过引入复杂的门控机制，有效地缓解了梯度消失问题。而门控循环单元（GRU）作为LSTM的简化版本，不仅保持了相似的性能，还提高了计算效率。LSTM的核心机制LSTM通过引入三个关键的
LSTM：首先我们知道了RNN呢对于序列是不是不能解决长依赖问题啊，因此啊在LSTM我们做了改进，如下图：我们引入了门和细胞状态C，门是做什么的呢，控制那些信息我要向下传递，哪些信息我要把它忘掉，然后这些有用的信息储存到了哪里呢就是细胞状态C中。我们可以看到原来的RNN神经单元是不是只有一个h或者s啊，现在在LSTM中呢，又增加了一个C，这个C有什么作用呢，让它来保存长期记忆的状态，成为单元状态。
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2024-07-24 16:32:52
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门控循环单元（GRU）循环神经网络中的梯度计算，当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。门控循环神经网络（gated recurrent neural network）的提出，正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。它通过可以学习的门来控制信息的流动。其中，门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）是
原创
2021-09-13 21:25:40
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输入层：序列数据，形状为的张量（与RNN、LSTM相同）GRU层核心组件隐藏状态hth_tht，作为当前时间步的输出，并传递到下一个时间步门控机制：控制信息的流动，包括：重置门：决定如何将过去信息与当前输入结合更新门：决定保留多少旧信息，添加多少新信息可学习参数权重矩阵WzW_zWzWrW_rWrWWW（更新门、重置门和候选隐藏状态各有一个权重矩阵），形状均为偏置项bzb_zbzbrb_rbrbbb，形状均为可学习参数（PyTorch实现）
门控循环单元（GRU）循环神经网络中的梯度计算，当时间步数较大或者时间步较小时，循环神经网络的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经网络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。门控循环神经网络（gated recurrent neural network）的提出，正是为了更好地捕捉时间序列中时间步距离较大的依赖关系。它通过可以学习的门来控制信息的流动。其中，门控循环单元（gated recurrent unit，GRU）是
原创
2021-09-13 21:25:39
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