在查找资料的偶然间，我发现一个博客上有非常可爱的Live 2D模型，当时我就被打动了，马上开启审查元素，试图找出这个Live 2D模型的信息，可是找了半天没找到。...最后通过截图->谷歌图片的方式，终于一层一层的找到了相关资料，我正好有一个Hexo博客，所以今天就来在博客上添加一波Live 2D模型！...首先，安装npm包： npm install --save hexo-helper-live2d 然后在hexo的配置文件_config.yml中添加如下配置，详细配置可以参考文档： live2d:...，模型名称可以到这里参考，一些模型的预览可以在这里。...根目录中新建文件夹live2d_models，然后在node_modules文件夹中找到刚刚下载的live2d模型，将其复制到live2d_models中，然后编辑配置文件中的model.use项，将其修改为
对系统的结构、功能和行为 等进行动态性比较逼真的模拟仿 真获得系统相关指标值。例：利用AnyLogic仿真建模。 为什么要使用仿真建模 我们可以通过一个例子来说明我们为什么要使用仿真建模。...系统动力学 通常用于长期、战略性模型。假设被构建对象高度聚合：人、产 品、事件及其他离散物品在模型中 用数量代表。 比如说现在武汉疫情的变化趋势，我们就可以通过系统动力学来进行建模。 ?...离散事件 我们周围的世界表现是“连续 的”，分析连续的过程是，合适的 做法是对连续的本质进行抽象，只 考虑那些系统过程中“重要的”时 刻和时间。...点击新建模型，设置好模型名称和模型路径，我们就相当于正式进入了AnyLogic模型的建设了。 把鼠标放在左侧图标处，我们就可以看到我们的工具箱。...在这里我们需要解释一下存量的意思，顾名思义，其实就是储存变量的意思，其实就是编程意义上的变量，那么我们在之前说的参数其实就是常变量。
研究人员讨论了模拟策略学习（Simulated Policy Learning，SimPLe）——一个基于视频预测模型的完全无模型深度强化学习算法，并比较了几种模型架构，包括在本文设定下产生最优结果的一种全新架构...研究人员发现，将随机性引入模型会带来不错的效果，可以让策略在训练阶段尝试更多不同的场景。为此，研究人员添加了一个隐变量，而来自隐变量的样本被添加至瓶颈表征。...通关游戏 另人惊喜的是，在 pong 和 Freeway 两款游戏上，本文完全在模拟环境下训练的智能体在真实游戏中表现突出：分别获得了最高分。需要强调的是，没有为每个游戏单独调整方法和超参数。...由智能体操控的鸡，在进行随机探索时上升速度很慢，因为它总是会被汽车撞到。这使得它完全通过马路并获得非零奖励几乎是不可能的。...本文讨论了模拟策略学习（SimPLe），一个基于视频预测模型的完全基于模型的深度强化学习算法，并比较了几种模型架构，包括一个在本文设定下得出最优结果的全新架构。
这个软件没有很多的资料，至少没有AnyLogic多，不过胜在对疏散这块的专业性。 本篇教程结合说明书，B站大学自学而来，如果有错误那也是正常的。...打开以后是这样的： 我这里是19版本，但是22是中文的 问题不大，我大致翻译了，下面是翻译的若干内容： 帮助有着详细的文档 设置人员的样子 也可以说有这个原因，毕竟会加快速度 单位一般是公制 模拟算法就第一个就好...这个是prosim集成使用 设置人的一些参数 做一个轮椅或者床 批量生成 多种的添加人员的方式 另一种 模拟前会提前计算 ~ 展示轨迹 速度表控制 右键添加 设置状态 概要文件...控制设置电梯 okok，基本上就这么多了。...ctrl+R，重置视角 绘制一个门 众所周知，疏散过程中，人是各种各样的 所以添加一些人的属性 创建一群狗男人 整点女人，注意是派生男人，因为这样的话，属性是可以继承的 注意速度要满一点，因为这样符合规律
该模型演示了病毒通过网络传播。 虽然这个模型有些抽象，但一种解释是每个节点代表一台计算机，我们正在模拟计算机病毒（或蠕虫）通过这个网络的进程。 每个节点可能处于三种状态之一：易感、感染或抗性。...INITIAL-OUTBREAK-SIZE 滑块确定有多少节点将开始模拟感染病毒。 然后按 SETUP 创建网络。 按 GO 运行模型。 一旦病毒完全消失，该模型将停止运行。...1.4 注意事项 在运行结束时，在病毒消失后，一些节点仍然易感，而另一些节点则变得免疫。 免疫节点数与易感节点数的比值是多少？ 改变网络的 AVERAGE-NODE-DEGREE 对这有何影响？...由于在某人的地址簿中不是对称关系，因此将此模型更改为使用定向链接而不是无向链接。 你能同时模拟多种病毒吗？ 他们将如何互动？ 有时，如果计算机安装了恶意软件，它就更容易被更多恶意软件感染。...在您的模型中，如果病毒已变异为与最初感染节点的变体明显不同，则变得免疫的节点可能会被重新感染。
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进行仿真 就能模拟小车运行的真实环境 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 确保模型在真实运行时有条不紊 ?...子传送带入口有4个工捡站(workstation), 且均匀分布在长边W上 AGV参数设置 AGV行走路径尺寸：宽0.75m(单车道) AGV速度：(载重10kg以下的AGV)最大速度3m/s, 加减速度...1m/s², (载重10kg以上的AGV)最大速度为2m/s, 加减速度1m/s² AGV数量：100, 均匀分布在长边W上 AGV续航能力：8h AGV充电时长：1.5h 货物处理流程 货物通过传送带进入四条入库线路...当小车电量不足时，可自行进入充电区充电。模型表达如下图所示： ? ? 左右滑动浏览更多 ? ? ? 二、智能体设置 定义智能体的变量和交互方式 本模型主要包含AGV小车、货物、主界面对象三个部分。
由于欧盟委员会的目标是到 2030 年将 30% 的陆路货运转变为更环保的模式，到 2050 年转变为 50%，托运人的模式选择标准在实现这种转变方面发挥着重要作用。...事实上，同步运输是模式转换的另一种说法，也可以被视为实时优化的多式联运物流。 借助新技术，同步交通可以（接近）实时改进决策过程。 ...数字孪生是仿真技术的最新浪潮，因为它使用仿真模型来预测真实系统的可能行为。 本文回顾了数字孪生概念及其在运输和物流中的应用。...in Synchromodal Transportation and Logistics: The Fusion of Virtual and Pysical Spaces 关键词： 数字孪生、货运交通模型...WSC） DOI: 10.1109/WSC48552.2020.9383955 语言： 英文 点击下方“阅读原文”查看全篇论文内容 --------- END ---------- 转载自公众号：AnyLogic
LBR 1.6 定义结果分析，把定义的行成本要素更新到次级成本要素上显示 1.6.1 人工成本LBR，定义为K 1.6.2 物料MAT 1.6.3 分摊OVH 1.6.4 收入REV，定义为E，表示收入...1.5.1 REV收入 而收入的科目是配置在自动过账形成的收入里面。...LBR 又加了个人工成本 1.6 定义结果分析，把定义的行成本要素更新到次级成本要素上显示 1.6.1 人工成本LBR，定义为K 转在制品为93113000，结果分析次级成本 转准备金为93114000...，会把未实现的准备金54040000过账给FI 2 先模拟工程类项目，结算到科目 工程类项目，期末结算时： 借：主营业务成本 贷：合同履约成本-合同成本-结转 借：合同结算-施工合同-收入结转 贷：...免责声明：本文所用视频、图片、文字如涉及作品版权问题，请第一时间告知，我们将根据您提供的证明材料确认版权并按国家标准支付稿酬或立即删除内容！
传统的水位水尺刻度尺位监测中，所采用的人工读数方式，效率较为低下且 人工成本较高，不利于作业流程的数字化。...尽管感应器检测会自动对水位的模拟输入进行筛选，但是由于成本、使用场景要求高、后续日常维护复杂等多种因素，在一些场景下没法合理应用。...在视频画面中设置好警戒线，当检测到有人员闯入警戒区域时，则立即向安防监控系统EasyCVR平台发送告警图片，同时将告警消息推送给管理人员，方便管理人员及时查看与处理。...视频云存储/视频综合管理平台EasyCVR可提供视频监控直播、云端录像、云存储、检索回放、智能告警、语音对讲、平台级联等功能，在视频能力上，也能支持国标GB28181协议接入的视频监控平台EasyCVR...AI边缘计算网关硬件 —— 智能分析网关目前有5个版本：V1、V2、V3、V4、V5，每个版本都能实现对监控视频的智能识别和分析，支持抓拍、记录、告警等，每个版本在算法模型及性能配置上略有不同。
1966年日内瓦第十一届国际劳动经济会议人工成本会议决议案通过的人工成本是指雇主在雇佣劳动力时产生的全部费用。...分析外部竞争性意味着需要进行同行业、同类企业或竞争对手（具体取决于外部样本选取）人工成本调研，在此基础上，实施内外部对比分析。...在此基础上，结合内外部对比的分析方法，找出差异，实施人工成本的重新定位和优化。 人工成本二维分析表（示意图） ?...人工成本结构分析和人工成本水平分析在分析步骤上有些许重叠，在人工成本水平分析当中，我们提到了需要结合岗位类别和人工成本构成项目进行二维分析。...比如当分析结果为外部福利水平总额及培训职能成本总额远高于公司内部时，就可以得出结论：公司在福利支出上，与外部行业有较大差距，同时，外部企业较本公司更重视员工培训。
该系统采用研华数据采集与测控一体机MIC-1810，产品在工业电脑主板上整合了12位多功能数据采集功能，包括16通道模拟量输入，2通道模拟量输出、24通道通用数字量输入输出、计数器等。...系统通过MIC-1810的高速模拟输入输出通道进行马达可调供电，击穿绝缘检测等，同时通过网络接口与PLC系统进行通讯，自动调控产品治具启动与数据检测。...企业建立的云平台可以将各独立的机台设备进行数据汇总并运用逻辑回归，卷积神经网络等大数据技术进行工艺模型建立并判定模型实施效果进行自动升级。...通过运用人工智能和大数据分析技术，使企业可以通过以下几方面提升生产效能： 提升生产测试效率 提升良率 降低人工成本 提高生产节拍 预测设备故障 降低能耗 其他参考 机器学习||CNC健康诊断云平台智能分析系统
图扑软件支持多种方式的模型渲染，采用轻量化三维建模技术， 1：1 高仿真模拟，以三维场景为基础，2D 数据面板为辅，数字化展现洗煤厂各区域的建设、运行情况、安全配备、周边动态环境等情况。...蓄水工艺包括蓄水、加药搅拌（添加絮凝剂）、放水、泵体放水等操作的演示，营造具有真实沉浸感的体验。...其中使用模型贴图的 UV 偏移动画模拟了煤矿运输过程。场景中还有与图纸按钮的功能交互，如溜槽展示、煤储动画以及栈桥动画的启停动画及演示，以及运输设备的单独查看。...储能是微电网中不可缺少的一部分，在用电低谷时作为负荷充电，在用电高峰时作为电源释放电能。它在微电网中能够起到削峰填谷的作用，极大地提高间歇式能源的利用效率。...支持模拟无人机视角漫游，当经过厂区建筑时，可自动弹出对应设备信息及瞬时带煤量变化趋势、在线统计设备故障数量，值班人员根据实时显示的数据进行复查留存。
通常用于波次拣选环境（例如，每趟拣选12个订单）；每次分配给拣货容器的多个订单；操作员通过输送线；RF或语音或灯光确认拣货 优点： 通过在一次行程中拣选多个订单缩短行走时间；灵活性随着时间的推移容易添加更多的项目品种...在接收时，产品被放置在标准化实体（容器或托盘）中，这些实体被传送到小型ASRS系统的导入点;ASRS自动将容器存储并检索到存储缓冲区中;自动分拣系统将容器提取和存放到动态分拣位置；或传送到传送带，以传送到分拣工作站...说明： 货到人AutoStore拣选，在接收时产品被放置在标准化的容器中，然后被传送到AutoStore系统的导入点;机器人移动车辆在XY轴上移动5米高的存储缓冲器，由垂直堆垛的托架组成。...在接收时，产品被补充到货架上，由KIVA机器人回收和运输;在拣选时，KIVA机器人将货架运到拣选站，操作员在那里进行连续拣选;操作员通常在激光指示器的帮助下同时采集多个订单，并将其点亮以确保准确性;机器人将货架送回存储区...在接收时，分箱产品被放入标准实体（容器或托盘）中。完整的箱子可以原样存放;将货物运送到缓冲区的导入点。垂直升降机将容器运输至存储层。
然而如果预先存入足够的语音单元，在合成时采用恰当的技术手段挑选出所需的语音单元拼接起来，也有可能生成高自然度的语句，这就是波形拼接的语音合成方法。...另一种可能是采用数字信号处理的方法，将人类发声过程看作是一个模拟声门状态的源，去激励一个表征声道谐振特性的时变数字滤波器，这个源可能是周期脉冲序列，它代表浊音情况下的声带振动，或者是随机噪声序列，代表不出声的清音...这个指标的好处在于，是人脑判断的对错，也是模拟客户的角度去看待对错，所以在样本量越大的情况下，我们认为这个指标越真实。...使用机器人最终是为了替代人力劳动，降低人工成本，因此监控客户在机器人上完整解决问题的比例，对于智能机器人客服而言，意义很重大。在业内，基本上没有相关可以参考的行业平均值，我们的情况在85%左右。...在一定样本量的基础上，这个数据应该最大概率的贴近客户的真实感知，并且通过设计问卷的细项，我们可以找到具体的客户认为机器人不满的点在哪里，同时加以提升和修正。
Dvpp 数据预处理流程如下图所示： 我们在一台昇腾推理服务器上测试了 Dvpp 系列算子的性能收益。该服务器拥有 128 个主频为 2.6GHz 的 CPU 核心，以及 128Gb 的内存空间。...我们分别使用 Dvpp 算子和 CPU 算子进行数据预处理，得到如下性能对比： 可以看到 Dvpp 系列算子相较于 CPU 算子在处理大量数据时性能优势明显，在本实验中处理 40504 张图片性能 FPS...其应该具有模块化的特性，能够支持科学家高效的创造和搭建出能够验证其理论模型的结构。同时，它还需要兼顾传统模拟方法的高效性，能够兼容其在传统领域上的使用。...相比于之前在传统分子模拟软件上结合 SITS 方法进行生物分子增强抽样[9]，SPONGE 原生支持 SITS 并对计算流程进行优化使得其使用 SITS 方法模拟生物体系更加高效。...OCR 是指利用光学设备去捕获图像并识别文字，减少人工成本，快速提升工作效率；如果攻击者通过对待识别的文字做出人眼不易察觉的修改，而模型无法对其正确识别或处理，就会导致 OCR 服务对文字识别的准确率下降
这些特征变化通常只需通过在脸部特征空间添加一些参考面向量即可，之后再根据这些向量进行新的面部特征计算。...此外，我使用了 t-SNE 算法在 2 维空间上可视化 128 维的嵌入空间，用每种颜色对应不同的人：正如下面你所看到的，该网络已经学会如何将这些人脸进行准确分组。...现在，我们将模拟一个通用的 FaceID 解锁过程，看看其中的模型是如何进行运作的。首先，注册一个用户的脸部信息；在解锁阶段，其他用户在正常情况下都不能够成功解锁设备。...我们从注册阶段开始，在数据集中采集同一个人的人脸照片，并模拟整个注册阶段。 随后该设备将计算当前每个人脸姿势的嵌入，并将其存储在本地。...一个新用户在 FaceID 上的注册过程 来自深度相机所看到的注册过程 现在来看，当同一用户试图解锁设备时会发生什么？
11月6日，腾讯智能对话平台产品团队在开发者大会动手实验室上，由腾讯高级工程师孙栎倩老师分享了在腾讯智能平台上操作机器人开发步骤： 555555555555555555.png Step 1 语义模型定义...Step 2 后端服务开发 在定义完语义模型后，开发者需要在平台上直接配置好处理机器人业务逻辑的后端服务，或者直接编写机器人回复。...比如在文旅行业，对话机器人可以帮助客户查询酒店信息、订机票；在电商行业，对话机器人可以减少顾客咨询等待时间、快速回答顾客提问，提升商家运营效率、减少人工成本；在金融行业，通过对银行业务数据的挖掘、训练与开发...除语义模型构建外，平台还为开发者提供服务连接与部署、网页模拟器测试、版本控制与发布、线上数据洞察与运营等机器人开发全流程工具。...本次开发者大会没有报名成功的小伙伴不要遗憾，在腾讯云上即可体验腾讯智能对话平台；如有任何问题，可以加入我们的机器人开发技术交流QQ群(465966912)，大会现场的讲师在群里帮你解答哦!
预训练的目的是让模型掌握一定的先验知识，在面对原神实际场景时可以有一定表现。就像去考试前会先做模拟题，从模拟题学会一些东西了才去考试再学。...游标会被施加一个恒定的负向加速度，并在达到一定速度时停止。每次点击都会为游标施加一个瞬时较大的加速度，正向速度也有上限。根据这些条件，很容易就能构建一个仿真系统，模型在仿真系统内可以多学几轮。...在一个数据集上预训练一个较好的模型，再固定部分层或以较低的学习率在其他数据上学习。 这是迁移学习中一种简单却非常有效的方法，可以快速实现不同域数据间模型的迁移。...这里我们使用有标签的数据集先用迁移学习的方法，将在coco数据集上预训练的yolox模型迁移到这一部分数据集上。随后用这一训练好的模型为剩下的模型打上伪标签，之后再进行人工修正。...两次进度的差值作为 reward 为模型提供学习方向。模型与环境间交互式学习。 直接在原神内训练耗时较长，首先你需要制作一个仿真环境，大概模拟钓鱼力度控制操作。在仿真环境内预训练一个模型。
前者通过向状态空间中添加拥塞值来增加状态大小，而后者在计算值函数时使用拥塞因子而不是增加状态空间。Isa 等人[67]进一步考虑了拥堵信息和交通事故信息。...在 DQN 提出以前，函数逼近是一种流行的解决状态空间很大时的 Q 函数学习方法。...实验是在 SUMO 模拟环境下进行的，在 SUMO 模拟环境中，选择 4 个绿色相位作为动作。...通过与固定时间控制器和基于 DQN 的标准控制器的比较，利用 SUMO 模拟器在单交叉口上对该模型进行了测试。...在另一篇论文中，Jang 等人[43]讨论了如何通过基于 Java 的AnyLogic 多用途模拟器将 DQN 智能体与交通模拟器集成。
深度学习 DeepLearning 近年来飞速发展，在多个领域中获得了显著效果提升，但是深度学习技术实现仍然需要大量的专家经验和人工成本，因此自动深度学习系统 AutoDL 受到了学术及工业界的广泛关注...在反馈阶段，参赛选手基于 24 个训练数据集，离线开发自己的 AutoDL 程序，实现训练数据处理、模型结构设计、参数调校等过程。...如何构建和自动调整预先训练的模型？ 如何自动高效地选择恰当的机器学习模型与超参数？ 如何提高解决方案的通用性？即如何保证解决方案在未知任务中的适用性？ 如何控制计算和内存成本？...与人类 AI 工程师类似，Full-AutoML 需要接触较多的学习任务，以掌握在不同任务上的共性与特异性技巧。...深度赋智及其学术团队在协同学习/NAS/深度强化学习等领域的 100 余篇相关论文发表于 KDD、PAMI、NIPS、CVPR、ACL、AAAI、IJCAI、SIGIR、MM 等顶会顶刊上，构成了 Full-AutoML
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