Spice project

SPICE项目致力于为虚拟化桌面设备提供高质量的远程访问服务,通过VD-Interfaces实现前后端的高效交互。项目重点解决传统虚拟化挑战,提升用户体验,支持QEMU虚拟机远程访问,并计划扩展到物理机远程访问和本地用户前端功能。

The Spice project aims to provide a complete open source solution for interaction with virtualized desktop devices.The Spice project deals with both the virtualized devices and the front-end. Interaction between front-end and back-end is done using VD-Interfaces. The VD-Interfaces (VDI) enable both ends of the solution to be easily utilized by a third-party component.

The following diagram illustrates VD-Interfaces:



Currently, the project main focus is to provide high-quality remote access to QEMU virtual machine. Seeking to help break down the barriers to virtualization adoption by overcoming traditional desktop virtualization challenges, emphasizing user experience. For this purpose, Red Hat introduced the SPICE remote computing protocol that is used for Spice client-server communication. Other components developed include QXL display device and driver, etc.

The following diagram illustrates the current Spice solution on top of QEMU.

The Spice project plans to provide additional solutions, including:

  • Remote access for a physical machine
  • VM front-end for local users (i.e., render on and share devices of the same physical machine)

Like to know whats going on? Join spice-devel@lists.freedesktop.org to get information about all things related to the Spice project. For other mailing lists and irc channel see the contact page

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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