考虑到农业作业环境普遍存在半结构化布局、动态变化频繁、路径实时性与鲁棒性要求较高等特点，综合对比当前应用广泛的改进型 Astar、RRT-star、蚁群优化与粒...

全局3D点云地图构建 利用构建的因子图进行全局优化，得到优化后的位姿进而得到全局一致的轨迹，利用得到的位姿将新地图信息融合进先前已有地图中，不断完善环境地图，最...

SLAM 实质上是一个“预测—更新—地图”的概率过程，移动机器人根据传感器信息对自身位置进行预测，并通过不断更新地图来提高环境地图的准确性，机器人需要不断地收集...

海洋捕食者算法（MPA）是一种元启发式优化算法，设计灵感来源于海洋生态系统中捕食者与猎物的动态交互机制，算法通过模拟海洋生物的群体行为：捕食者个体通过分阶段策略...

智能巡检车硬件主要由五部分组成：控制系统、定位导航模块、环境采集模块、数据传输模块和人机智能交互模块，具体包括上位机主控制器、激光雷达、惯性传感器和电机驱动等部...

在全局路径规划中，算法依赖已知地图，通过计算确保机器人在不同环境中能够选择最安全的路径达到目标点。相对应的，局部路径规划则在机器人运动过程中通过搭载的传感器实时...

为了确保信息素启发因子能够有效地影响路径选择，在每次迭代完成后对信息素进行更新。设定𝜌表示信息素挥发系数，𝜌的取值范围为（0,1），信息素更新公式如下

路径规划算法主要分为全局路径规划和局部路径规划，其中全局路径规划就是在已知环境地图的基础上，通过对整个工作空间进行分析规划，找到一条从起点到终点的全局路径，通常...

在上一篇文章《CMake构建学习笔记26-OpenBLAS库的构建》中介绍的OpenBLAS是用来解决稠密矩阵相关问题的，例如数值优化中的最小二乘问题。但是如果...

在 Oracle AWR 报告的 “SQL Statistics” 部分中，有一个名为 “SQL ordered by Physical Reads (UnOp...

BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）和 LAPACK（Linear Algebra Package）是两个广泛使用的高性...

一句话承诺：深入解析ERNIE-4.5 VL-28B架构升级、技术特点与应用场景，附代码示例与对比图表，帮你快速掌握多模态大模型的核心能力。

我们提出 QeRL，一种面向大语言模型 (LLMs) 的量化增强强化学习框架。尽管强化学习对大语言模型的推理能力至关重要，但其资源消耗大，需要大量 GPU 内存...

分层推理模型 (HRM) 是一种创新方法，它采用两个小型神经网络，以不同的递归频率运行。这种受生物学启发的技术，在数独、迷宫和 ARC-AGI 等复杂谜题任务中...

随着大语言模型（LLM）在各行各业的广泛应用，其高昂的推理成本和显著的延迟已成为制约其规模化落地的主要瓶颈。在LLM的自回归特性中，高效复用“KV缓存”是降低成...

这一切的症结在于，我们当前的数据库架构与工具，仍停留在“被动响应”的“人治”阶段。是时候思考，如何迈向“主动预警、自我优化”的“自治”未来。本文将梳理数据库技术...