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one仿学习笔记

这是交给宁老师的作业。您懂的:) 1.起步篇:http://one-simuator-for-beginners.blogspot.in/2013/08/one...

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RecSim:推荐系统的可配置仿

一个主要障碍是缺乏用于顺序推荐器设置的通用仿,而仿已成为在诸如机器人技术的现实应用中开发和评估RL算法的主要手段之一。 为了解决这个问题,开发了RecSim,一个可配置的,用于编写仿环境,以促进研究推荐系统(尤其是CIR)中的RL算法。RecSim允许研究人员和从业人员在综合推荐环境中测试现有RL方法的限制。 作为一个开源,RecSim:(i)促进RL和推荐系统的交叉点研究;(ii)鼓励可复制性和模型共享;(iii)在产生实时实验的潜在成本(例如时间,用户影响)之前,协助有兴趣应用RL来快速测试和改进仿中的模型和算法的推荐系统从业者 因此,对用户行为的所有要素进行高保模拟并不是RecSim的明确目标。话虽如此,希望它在某些情况下也可以用作支持“模拟到实”传输的(见下文)。 ? 通过RthroughSɪᴍ的组件的数据流。 还计划通过共享用户行为的程式化模型(在适当的抽象水上反映一定程度的逼度,可以推动有用的模型和算法开发),将其作为支持学术界与行业合作的

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    基于Anylogic的AGV智能调度仿

    有了它们的帮助 出入库货物的搬运 将变得更加方便高效 我们就能更快收到自己的快递啦 我们对AGV调度过程建模 并使用Anylogic进行仿 就能模拟小车运行的实环境 可以快速调整模型结构 非常方便地修改各项参数 还能将实时状态可视化 轻而易举地达到预期效果 确保模型在实运行时有条不紊 ? 三、仿结果 AGV调度仿输出图表 通过调节订单到达率:poisson(6000)~poisson(10000), 统计总配送包裹数、分拣人员利用率、AGV利用率、均配送时间、包裹在系统外的均等待时间 仿模型中各项统计指标的输出结果如下: 总配送包裹数 ? 空闲AGV数量 ? 均配送时间 ? 系统外均等待时间 ? 人员利用率 ? AGV编队利用率 ? AGV均利用率 ? ? ?

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    FPGA图像处理系统仿的搭建

    FPGA图像处理系统仿的搭建 1 概述 在FPGA实现图像处理算法之前我们需要验证我们的verilog代码的算法是否正确,或者是哪里出了问题,这时搭建一个图像处理的仿就非常必要。 我们很容易在仿过程中找到算法的计算错误,但是下板之后就不那么容易了。所以搭建FPGA图像处理仿非常必要。 2 仿搭建 ? 图1 FPGA图像仿 如图1所示,首先将一幅图像由Matlab转换为txt文档,然后由FPGA的仿IMread.v读入图像数据,VGA_CTL为VGA时序发生模块,数据进入VGA_CTL模块后转成 图4 txt转换图像 Ycbcr算法后图像显示 总结: 本实验为了FPGA在图像处理算法仿搭建,方便以后的时序以及算法查错。

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    【推荐】来自法国的混合仿hynesim

    他于1999年开始在欧洲布雷斯特虚拟现实中心CERV担任研究工程师,在那里他为法国国防部开发了“混合仿”的概念。并且将这种想法付诸实践,开发了hynesim这款开源的混合仿。 大家可以去hynesim下载这款开源的混合仿进行测试和使用。 hynesim的目标是为开源社区提供一个信息系统混合仿。这个面向网络的项目的目的是基于大规模分布式仿,将低交互主机和高交互主机集成在复杂的拓扑中。 该的目的是尽可能基于现有的开源组件提供一种允许虚拟信息系统从准备、构建、仿到操作的多合一解决方案,从而观察其安全性的发展。 从开始的实现目标出发,这个仿的开发目的就是为了进行安全性测试和研究的。在当时,理念是十分超前的,思考也比较前瞻。Hynesim项目将为各大开源社区提供一种以低成本部署大型虚拟信息系统的方法。

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    定位相关MATLAB仿代码与在线MATLAB仿

    定位相关MATLAB仿代码 密苏里大学计算机智能信号处理: Computational Intelligence Signal Processing, University of Missouri 在线MATLAB仿 Octave Online‎‎是GNU Octave的Web UI,GNU Octave是MATLAB的开源替代品。

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    SD 卡host controller IP core Verilog 代码(包含仿

    里面有一个sdmodel.v,是SD卡的仿模型,本人未做验证,仅供参考。

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    使用Simulink快速搭建视频处理硬件加速仿

    前言:这一讲我们使用Simulink来快速搭建图像/视频处理硬件加速。以简单的RGB2GREY算法为例。 接下来我们设置仿参数,在空白处单击右键,选择Model Properties ? 完成之后我们在Simulink Model的配置栏设置仿时间为totalPixels(也就是上一步中配置的),仿模式选择为Accelerator模式。 ? 至此,我们可以测试一下仿通路了,保存之后使用ctrl+D来验证模型完整性。如果没有报错即可点击开始按钮,开始仿。如果不出意外,我们将会看到以下图片 ? 2.MathWorks提供了一套对应于上面模型的硬件框架来使用户可以快速的搭建算法验证测试,主要来自Xilinx Zynq Support from Computer Vision Toolbox。

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    腾讯TAD Sim仿,助力破解自动驾驶落地困境

    结合了腾讯游戏技术的腾讯自动驾驶仿,在业界具备领先实力。” 模拟仿的出现,给测试难题提供了一个全新的解决思路。 在部署方式上,腾讯自动驾驶模拟仿在私有化部署之外,在腾讯云上提供场景型云仿和虚拟城市型云仿,为车企提供回归验证的闭环,减少车企的成本投入,不断扩展能力满足车企的技术验证需求。 腾讯在游戏体验中的追求极致也体现在了自动驾驶仿上。 同时,为了满足实世界中各种场景和驾驶的可能性,仿要满足高并发的特点,实现所有场景下车辆反应的排列组合。

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    基于MSRDS机器人仿的多机器人PID编队控制算法

    自己调试的编队PID算法,效果也还可以,具体使用教程参考视频链接: http://v.youku.com/v_show/id_XMTUwNjc3NjMyNA 仿中三个机器人保持编队,做直线运动 仿结束后,编队数据直接推送的MATLAB中,用于曲线绘制,并分析。 ? ?

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    仿环境】开源 | 一种基于ROS、Gazebo和PX4的可定制多旋翼无人机仿

    Customizable Multi-Rotor UAVs Simulation Platform 原文作者:Kun Xiao 在本文中,提出了一种基于ROS、Gazebo和PX4的可定制多旋翼无人机仿名为XTDrone,集成了动态模型、传感器模型、控制算法、状态估计算法和3D场景。该支持多架无人机和其他机器人。 是模块化的,每个模块都可以进行修改,这意味着用户可以测试自己的算法,如SLAM、目标检测与追踪、视觉惯性导航、运动规划、姿态控制、多机协同等。运行是同步的,仿速度可根据计算机性能进行调整。 在本文中,以评价不同视觉SLAM算法和实现无人机编队为例,说明了该的工作原理。 下面是论文具体框架结构以及实验结果: ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    MIT推出的自动驾驶仿VISTA:采用实数据集训练,未来将延展至所有路况

    数据猿报道 近日,来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(MIT CSAIL)与丰田汽车研究院的研究人员披露了采用汽车在实世界中行驶的数据集推出的自动驾驶仿VISTA(虚拟图像自动合成与转换 MIT CSAIL 据介绍,VISTA是一款数字驱动型,所使用的数据与实路况、驾驶情境内所涉及的目标物无论在距离还是行为动作上都可以保持一致,这就可以防止自动驾驶汽车在仿软件里所学的驾驶技巧与实环境下的车辆操控存在不匹配的情况 VISTA 可以借助现实世界的数据集来合成车辆能够用上的行驶轨迹,反观 Waymo、Uber、Cruise 和 Aurora等自动驾驶汽车公司,采用的都是AI 仿环境来训练自己的 自动驾驶系统,也就是说让汽车在模拟环境里 即使将其放置在模仿各种接近碰撞情况的路况上,如只有一半车身还留在路上或进入另一个车道,汽车也能在几秒内成功恢复到安全的行驶轨迹。 未来,研究团队还希望 VISTA 能从单一驾驶轨迹仿进化到模拟所有类型的路况,例如白天和黑夜以及晴天和阴雨天气。此外,他们还希望模拟一些有很多车辆参与的复杂交叉路口。(Daisy / 数据猿)

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    微软推出开源自动驾驶仿 AirSim 教程,机器学习新手也能快速上手自动驾驶

    AirSim 是微软推出的开源项目,用于测试人工智能系统的安全性,该系统提供仿的环境、车辆动力和感知能力,促进无人驾驶技术的发展。 在这套教程里,你将会学到如何用从 AirSim 仿环境搜集到的数据集来训练和测试用于自动驾驶的端对端深度学习模型。 你的训练模型将会在 AirSim 的仿地形中学会如何驾驶汽车,输入的视觉数据只来自一个设置在车前的摄像头。这套课程常被当作自动驾驶的入门项目,不过学完整套课程后, 你会有能力实现你自己的想法。 数据集最终解压后大小大概为 3.25 GB,虽说训练一辆正的自动驾驶汽车需要 PB 级的数据,不过这些数据足够该教程的使用。

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    产品|智能仓储AGV调度仿优化

    针对此问题,数据魔术师团队耗费将近一年的时间,开发了这款智能仓储AGV调度优化仿,其可以对输入的仓库布局、AGV 数量与速度,结合实际生产的订单产生情况及调度策略,进行仓储管理系统运行过程的可视化仿模拟 开发目的 协助企业布局仓储系统 该仿尽可能全面地考虑了仓储管理在实际中的各种约束条件,能够模拟仓库的布局与分区、AGV 小车的指派及行进决策,帮助企业在建设新的生产系统之前,做好比较详尽的规划。 作为仿项目的结果,提供的仿数据报告能够较为准确地评价整体工作效率,从而辅助企业进行有效决策,确定最佳的仓库设计,或对货架布局、资源配置、派送策略等进行必要的更改,最终达到降低成本,减少服务响应时间 现有功能 目前阶段,团队研发的 AGV 调度仿已经能够实现以下基本功能: 01 模型建立阶段 可自定义的仓库布局 提供了可自定义的仓库布局,目前已经能够满足货架数量在上千量级仓库 AGV 调度的模拟 拟实现的功能 在现有基础上,团队将继续推进该 AGV 仿的建设,推出更优质的版本,载入更多更丰富的策略和算法,不断推动优化实施决策计算速度优化,为大家带来更便捷和个性化程度更高的仿,实现以下功能

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    学会使用Hdlbits网页版Verilog代码仿验证

    大家推荐一款网页版的 Verilog代码编辑仿验证,这个是国外的一家开源FPGA学习网站,通过 “https://hdlbits.01xz.net/wiki/Main_Page” 地址链接进入网页 ,在该网页上可以进行Verilog代码的编写、综合,而且最后还能够仿出波形来验证设计代码的正确性,该验证是基于Icarus Verilog(简称iVerilog,比较著名的开源HDL仿工具,也有对应的安装版本 ---------------------------------------- 5、将上面编写好的Testbench代码和RTL代码放到一个文件中(Testbench在上面,RTL代码在下面,仅在该仿时可以将两种文件放在一起 ,在其他仿时要独立放到两个.v文件中),然后复制粘贴到代码编辑框中,点击“Submit(new window)“执行仿。 10、如果我们在第58行处代码设置一个错误后,再点击执行仿,此时在仿窗口中不会显示波形,而是提示错误的内容,将错误修改后再执行仿即可。 ? ?

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    神经形态计算成为大脑仿最佳之一

    他们在《神经科学前沿》(Frontiers in Neuroscience)发表的一篇文章中表示已实现了“在SpiNNaker上对脑皮质微神经网络生物时间标度水的首次全范围仿”,研究构建的模型由8万个神经元和 3亿个突触组成,是在该上进行的最大规模仿。 虽然NEST上运行的仿比SpiNNaker的更快,但两个每个突触事件的耗能具有可比性。“两个运行的仿得到结果很相近。” 研究人员说,“这是大脑皮层的详细仿首次在SpiNNaker或者任何神经形态运行。” 研究人员还指出,该研究的结果将用于改进软件,让等效仿能在单块板上运行。 这些机器人应用旨在构建,消耗目前超级计算机的一小部分能源就可以进行实时大脑仿。理想情况下,能耗相当于实际大脑的20至30瓦水

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    Process Simulator --免费好用的仿模拟测试

    此外,由于安全、成本等原因,有些情况无法在实对象上进行模拟。 问题的一个解决方案是开发具有足够保度水的自动过程模拟器,即所谓的"工厂验收测试(FAT)模拟器"。 «Process Simulator»-是工厂验收测试模拟器快速发展的通用。 模拟器可用于自动过程控制系统软件的调试和测试,以及技术操作员的培训,他们将在以后操作该系统。 模拟逻辑 模拟逻辑层基于仿对象。有"模拟管理器"窗口来管理它们(工具-+模拟)。 模拟对象实现模拟逻辑,并使用项目进行通信。在模拟过程中,将执行活动对象的逻辑。用户可以随时手动激活和停用对象。 连接/断开连接状态和项目访问状态仅用于仿制目的。 实.比较器-两个值的比较。 实.发电机-信号生成:正弦,广场,锯牙,随机。 实。拉格-第一顺序滞后。 实。一二-一个值从两个布尔开关。 实际.缩放- 使用配置范围的缩放值。

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    ROS2GO+Cozmo=口袋机器人之人工智能仿和实验

    ROS2GO+Cozmo=口袋机器人之人工智能仿和实验 ---- Cozmo语音命令(CvC) - 版本0.6.8 向Cozmo发出多个语音命令,并观察他按顺序执行所有这些命令:高度可定制 在macOS,Windows和Linux上测试过 两步安装 假设您已经执行了特定于您的的Cozmo SDK安装程序: CvC要求portaudio: 在MacOS上(如果您不知道是什么,请参阅Homebrewbrew

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    基于场景的自动驾驶汽车行为预测模型仿测试(CS)

    为了支持这一需求,我们提出了一个基于仿的测试,该支持(1)使用名为Scenic的概率编程语言进行直观的场景建模,(2)指定一个具有部分优先级排序的多目标评估度量,(3)对提供的度量进行伪造,( 4)可扩展测试的仿并行化。 作为的一部分,我们提供了一个包含25个风景程序的库,这些程序模拟了涉及交互式交通参与者行为的挑战性测试场景。通过测试经过训练的行为预测模型和搜索失败场景,我们证明了的有效性和可扩展性。 基于场景的自动驾驶汽车行为预测模型仿测试.pdf

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      仿真云(cloudsim)集成了仿真应用自动部署和配置、智能计算任务调度系统和计算数据管理、云桌面等工具,支持用户即开即用,通过可视化界面快速提交仿真任务和设置策略,由仿真云进行应用部署、资源创建、调度和计算中间结果实时呈现,亦支持用户手动自定义配置。

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