28、利用 Azure 构建智能披萨订单机器人及自动化服务

利用 Azure 构建智能披萨订单机器人及自动化服务

1. 构建智能披萨订单机器人

要创建一个用于处理披萨订单的智能机器人,可按以下步骤操作:
1. 创建 Web 应用机器人
- 打开 Azure 门户,点击左上角的“创建资源”。
- 搜索并选择“Web 应用机器人”,然后点击“创建”。
- 为机器人输入一个名称,例如“azuremol”,选择“新建资源组”,并提供一个名称,如“azuremolchapter17”。
- 选择最适合你的区域,然后选择 F0 定价层,因为机器人不会处理大量消息,免费的 F0 层就足够了。
- 选择“机器人模板”,然后选择用于语言理解的 Node.js 模板,这将创建一个 LUIS 应用,可用于进行语言训练和机器学习。为你的 LUIS 应用选择最合适的区域。
- 选择“应用服务计划”,然后选择“新建”,提供一个名称,如“azuremol”,再次选择最适合你的区域。
- 保留创建存储帐户的默认选项,该存储帐户用于存储机器人的状态,包括会话和消息状态。基本机器人可能不会使用它,但更复杂的机器人会用到。
- 关闭“应用见解”,因为机器人不会使用它。不过在生产环境中,你可能希望利用“应用见解”来监控应用性能。
- 勾选“自动创建应用 ID 和密码”选项,接受协议并点击“创建”。
创建 Web 应用机器人和相关组件需要几分钟时间,幕后会发生以下操作:
- 创建一个 Azure 应用服务计划。
- 部署一个 Web 应用以及一个示例 Node.js Web 应用程序。
- 创建一个 LUIS 应用,并将连接密钥与你的 We

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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