Политика Конфиденциальности Мудрости

最新推荐文章于 2025-01-28 13:53:09 发布
最新推荐文章于 2025-01-28 13:53:09 发布
阅读量3.2k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zqw87699/article/details/84949373

Политика Конфиденциальности Мудрости

Устранение мудрости уважает и защищает конфиденциальность всех пользователей, которые используют сервис. Мудрость ликвидации - это отдельная игра, которая не требует никакой личной информации о вас. Соглашаясь с Соглашением об использовании службы устранения мудрости, вы соглашаетесь со всем содержанием настоящей Политики конфиденциальности. Настоящая Политика конфиденциальности является неотъемлемой частью Соглашения об использовании службы устранения мудрости.

Сфера применения
а) Мудрость ликвидации - это отдельная игра, для которой пока не требуется личная информация. Если вам потребуется личная информация позже, эта политика конфиденциальности будет обновлена.

Использование информации
a) Устранение мудрости не будет предоставлять, продавать, передавать или обменивать вашу личную информацию какой-либо третьей стороне, кроме случаев, когда у вас есть на это предварительное разрешение, или третьему лицу и Устранение мудрости (включая филиалы Устранение мудрости) Обслуживать вас индивидуально или коллективно, и после того, как сервис закончится, ему будет запрещен доступ ко всем таким материалам, к которым он ранее имел доступ.

б) Устранение мудрости не позволяет какой-либо третьей стороне собирать, редактировать, продавать или распространять вашу личную информацию любым способом.

Раскрытие информации
а) Устранение мудрости не собирает никакой личной информации и не раскрывает никакой личной информации третьим лицам.

Информационная безопасность
а) Данные, сохраненные программой Устранение мудрости, являются локальными данными мобильного телефона и не будут загружены.

zqw87699
关注
Персиваль, Грегори -- Паттерны разработки на Python -- 2022.pdf
07-02
**Сущность (Entity)** – это объект, который определяется уникальным идентификатором. Сущности обычно связаны с жи...
2018-2019 Всероссийская командная олимпиада школьников по программированию, интернет-тур + отборы ре...
热门推荐
banshen0201的博客
11-11 2万+
A： 水。 1 #include<bits/stdc++.h> 2 3 using namespace std; 4 5 typedef long long ll; 6 7 const ll INFLL = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f; 8 9 ll n, m, h, w; 10 11 ll solve()...
Маск вступил в бой с англичанами. （俄语）
博客
08-14 1354
Маск- Да.
Руководство по эксплуатации дозиметра радиации KB6011 (обновлено в 2024 году)
weesky
01-12 459
KB6011 — портативный высокопроизводительный дозиметр для измерения γ, рентгеновского и β-излучения. Диапазон 5000 мкЗв/ч, разрешение 0.01 мкЗв/ч, батарея на 60 часов. Подходит для мониторинга, тестирования материалов и медицинских целей.
Bragi App for Android,‎App Store 上的“Такси Комфорт Чебаркуль”
weixin_36006790的博客
05-29 2064
Приложение Такси Комфорт — современный способ заказа такси в городе Чебаркуль. Всего пару тапов по экрану и вы вызвали машину в нужную точку.ИНТУИТИВНО ПОНЯТНЫЙ ИНТЕРФЕЙСВызов такси стал ещё удобнее и...
Выбор идеального прибора для измерения радиации: KB6011
weesky
01-28 214
"Выбор идеального прибора для измерения радиации: KB6011" "Купить Детектор ядерного излучения KB6011: Обзор и преимущества" "Гейгера Мюллера KB6011: Надежный инструмент для измерения радиации"
signature=f87062d7174d7509ba5eca248f7d73e0,Философские взгляды И. Канта курсовая по культурологии...
weixin_39939993的博客
05-29 245
Министерство образования Российской ФедерацииКурский Государственный УниверситетКафедра философииФилософские взгляды И. Канта.Курсовая работа студента1 курса отделения теологии ирелигиоведения Соколов...
signature=87d3fcb5be32d54911a14c20b5fafda3,Динамика структурной организации лимфоидной ткани селезен...
weixin_39626613的博客
05-29 213
УДК 611.41.018ДИНАМИКА СТРУКТУРНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ ЛИМФОИДНОЙ ТКАНИ СЕЛЕЗЕНКИ ПОСЛЕ ДЕЙСТВИЯ ДЕГИДРАТАЦИИД.Е. ГРИГОРЕНКО*, Т.С. ГУСЕЙНОВ**, Н.Г. ОМАРОВА**, М.Р. САПИН*Введение. В литературе имеются сведе...
о русских писателях-врачах
wwl_201708020034的博客
03-26 612
Антон Чехов Медицину писатель считал законной женой, а литературу — любовницей. Конечно, он и предположить не мог, что ему уготована судьба классика мировой литературы, когда поступал на медицинский ...
signature=7b057dbeb7adfcc4dbad2fab28453707,Программа тура включает: Проживание в отеле центр Лондона...
weixin_35745915的博客
05-30 8327
Начало Тура 24 Октября Окончание Тура 30 ОкябряПрограмма тура включает:Проживание в отеле центр Лондона 3.5* супер с завтраками 7 ночейСемь индивидуальных экскурсий с русскоговорящим экскурсоводом (о...
生成一张二维码图片，将二维码图片合成到另一张含有透明区域的图片里。.zip
09-12
生成一张二维码图片，将二维码图片合成到另一张含有透明区域的图片里。.zip
此库是基于 CameraX 的二维码扫描封装、仅含基础功能（扫码、闪光灯），不包含扫码框动画，如有需要请自行实现。目的是
最新发布
09-12
此库是基于 CameraX 的二维码扫描封装、仅含基础功能（扫码、闪光灯），不包含扫码框动画，如有需要请自行实现。目的是解决以往原始 Camera 实现的扫码再较长屏幕设备上可能出现因画面纵向被拉伸导致识别率低的问题，相比于传统的 Camera，CameraX 的优势更大，启动速度响应速度都更快。.zip
二维码扫码登录，安卓客户端.zip
09-12
二维码扫码登录，安卓客户端.zip
二维码项目(7).zip
09-12
二维码项目(7).zip
H5下游戏矢量动画管理框架
09-12
矢量动画是一种通过计算机图形学中矢量图形技术来生成和渲染动态影像的方法。其核心在于使用数学公式（而非像素阵列）来定义动画中的所有视觉元素，并通过随时间连续计算和重绘这些公式来创造运动幻觉。在H5小游戏开发中扮演着至关重要的角色。 工程目录结构： Vector_Animation_1/ index.html src/ main.js scenes/ DemoScene.js actors/ ActorBase.js AnimationController.js ActorRegistry.js ActorFactory.js examples/ VectorStickMan.js - 核心文件： - index.html：加载 Phaser 与入口模块。 - src/main.js：创建游戏实例。 - src/scenes/DemoScene.js：演示场景，注册并创建角色，支持按动画名播放。 - src/actors/ActorBase.js：角色基类，封装 play/stop/stopAll。 - src/actors/AnimationController.js：动画控制器，按动画名注册与播放。 - src/actors/ActorRegistry.js：角色注册表（编号 → 构造器）。 - src/actors/ActorFactory.js：角色工厂（通过编号实例化）。 - src/actors/examples/VectorStickMan.js：示例矢量角色（idle/wave/walk）。 - README.md：使用说明。
5.1.1 Оформление лабораторной работы Задача управления нелинейными объектами продолжает привлекать внимание исследователей несмотря на значительный прогресс, достигнутый в теории и практике автоматического управления. Традиционные подходы синтеза систем управления основываются на знании математической модели объекта. Нам необходимо знать как математическую структуру, так и параметры объекта, а также зачастую параметры и характеристики среды, в которой объект функционирует. В то же время, на практике математическая модель объекта и среды не всегда доступны в явной форме, либо создание формальной математической модели может оказаться слишком сложным и дорогим делом. Также в процессе эксплуатации параметры и характеристики объекта и окружающей среды могут существенно изменяться. В этих случаях традиционные методы синтеза и часто дают неудовлетворительные результаты с точки зрения качества и робастности системы управления. Таким образом, актуальной представляется разработка методов синтеза систем управления, не требующих полного априорного знания об объекте управления и условий его функционирования. Эти методы должны обеспечивать синтез системы управления по фактическим характеристикам и параметрам объекта, что также иметь возможность подстраиваться под изменяющиеся свойства объекта и условия окружающей среды. Подходящим инструментом для реализации алгоритмов управления с нужными свойствами является метод косвенного адаптивного управления с нейросетевой моделью объекта управления. В отличие от формальных математических моделей, нейросетевая может быть получена с помощью машинного обучения по множеству данных наблюдения за реальным объектом. Рассмотрим задачу моделирования существенно нелинейного объекта, реализовав как компьютерную имитационную модель на основе известной формальной математической модели, так и нейросетевую модель. Эти модели позволят приступить к задаче разработки метода синтеза нейросетевой системы управления нелинейным объектом. Описание заданий: Синтез нейронной сети с обратными связями для моделирования динамического объекта Методические указания включают: Описание задачи: на основе набора данных обучить нейросеть LSTM. В зависимости от варианта лабораторной работы можно либо предложить студентам самим смоделировать набор данных по математической модели (линейной или нелинейной) с заданием вида пробного сигнала (разные варианты), либо задан подготовленный набор данных . 1. Описать конкретный объект (здесь ссылка на pH). 2. Описать архитектуру и принцип обучения LSTM. 3. Описать критерии качества для задач регрессии MSE,RMSE,MAE, 4. Описать программу обучения и моделирования LSTM на Keras (Python). Выполнение лабораторной работы позволяет достичь следующих целей: 1. Изучить архитектуру и практическое применение глубоких нейронных сетей с обратными связями 2. Изучить особенности функционирования сети LSTM. Основные результаты выполнения лабораторной работы: Отчет, содержащий описание всех шагов выполнения работы со схемами, графиками и таблицей результатов Выполнение лабораторной работы проводится в среде Google Colab или другой, предоставляющей интерфейс Jupyter Notebook. 请用俄语扩写！！！
03-27
<think>好的，用户让我用俄语扩写关于实验室工作5.1.1的内容。首先，我需要理解用户提供的原文内容。这部分主要讲的是非线性对象控制的任务，传统方法的局限性，以及使用神经网络尤其是LSTM进行建模的方法。用户需要按照给定的结构进行扩展，并且用俄语撰写。 首先，我要确认用户的需求。用户可能是一位需要完成实验报告的学生，或者教师准备实验指导材料。他们需要详细的步骤说明，包括具体对象描述、LSTM架构、评估指标、Keras实现代码示例等。用户特别强调要用俄语，所以必须确保术语准确，结构清晰。 接下来，我需要检查原文的结构，确定需要扩展的部分。原文已经分成了几个部分：问题背景、方法介绍、任务描述、方法论指南、实验目标、结果和实验环境。用户要求扩写，可能需要更详细的步骤说明，例如如何具体建模pH控制对象，LSTM架构的细节，训练过程的参数设置，代码示例等。 然后，我需要考虑如何将每个部分用俄语详细展开。例如，在描述具体对象（pH控制）时，需要解释pH动态的数学模型，可能涉及微分方程，以及为什么这是一个非线性问题。在LSTM架构部分，需要详细说明网络层的结构，输入输出，激活函数，优化器等。评估指标部分需要解释MSE、RMSE、MAE的计算公式及其意义。代码示例部分需要用Python的Keras库展示，并添加注释说明每个步骤。 还要注意格式要求，比如数学表达式要用$...$，独立公式用$$...$$。确保LaTeX语法正确，例如积分符号、上下标等。同时，保持回答结构清晰，分步骤说明，帮助用户逐步理解实验流程。 可能遇到的难点是准确翻译技术术语，确保俄语专业词汇的正确使用。例如，“反馈神经网络”应该翻译为“рекуррентные нейронные сети”或者“нейронные сети с обратными связями”。需要确认俄语中LSTM的标准译法，通常是“LSTM (Long Short-Term Memory)”保持不变，但用俄语解释其原理。 此外，用户要求扩展的部分可能需要补充更多背景知识，比如为什么传统控制方法在参数变化时效果不佳，间接自适应控制的优势，以及如何利用神经网络处理非线性动态。这些内容需要简明扼要，适合实验指导的层次。 最后，确保代码示例在Google Colab环境中可运行，使用Keras框架，并正确导入必要的库如TensorFlow，numpy等。添加注释说明关键参数设置，如epochs、batch_size，以及如何编译和训练模型。 总结来说，我需要将每个部分详细展开，用俄语清晰阐述，符合格式要求，并确保技术细节准确无误，帮助用户完成实验报告或指导工作。</think>$\textbf{5.1.1 Оформление лабораторной работы по синтезу нейросетевых систем управления нелинейными объектами}$ $\textbf{Введение}$ Проблема управления нелинейными динамическими объектами сохраняет актуальность в современных условиях, несмотря на развитие классических методов теории автоматического управления. Основное ограничение традиционных подходов (ПИД-регуляторы, методы модального управления) заключается в необходимости $\textit{точной математической модели}$ объекта, что зачастую недостижимо на практике из-за: 1. Сложности формализации нелинейных эффектов 2. Параметрической неопределённости 3. Внешних возмущающих воздействий $\textbf{Постановка задачи}$ В рамках лабораторной работы предлагается: - Реализовать $\textit{имитационную модель}$ нелинейного объекта управления (на примере системы регулирования pH) - Синтезировать $\textit{LSTM-сеть}$ для прогнозирования динамики объекта - Сравнить качество моделирования при использовании формальной математической модели и нейросетевого подхода $\textbf{Этап 1: Описание объекта управления (pH-регулирование)}$ Химический процесс нейтрализации описывается системой уравнений: $$ \frac{dC}{dt} = \frac{F_a C_a + F_b C_b - (F_a + F_b)C}{V} $$ где: - $C$ – концентрация ионов H+ - $F_a, F_b$ – расходы реагентов - $V$ – объём реактора $\textit{Необходимо}$: - Сгенерировать набор данных $\{u_t, y_t\}$ через численное интегрирование - Ввести нелинейные искажения (шум измерений, запаздывание) $\textbf{Этап 2: Архитектура LSTM}$ Структура сети включает: 1. $\textit{Input Layer}$: 3D-тензор [samples, timesteps, features] 2. $\textit{LSTM Layer}$ (64 нейрона) с функцией активации $\tanh$ 3. $\textit{Dropout Layer}$ (rate=0.2) для регуляризации 4. $\textit{Dense Layer}$ с линейной активацией $\textbf{Этап 3: Критерии качества}$ | Метрика | Формула | Назначение | |---------------|-----------------------------------|--------------------------| | MSE | $\frac{1}{n}\sum(y_i-\hat{y}_i)^2$ | Штраф больших ошибок | | RMSE | $\sqrt{MSE}$ | Масштабирование ошибок | | MAE | $\frac{1}{n}\sum|y_i-\hat{y}_i|$ | Робастность к выбросам | $\textbf{Этап 4: Реализация на Keras}$ Пример кода для Google Colab: ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(timesteps, features), return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(32)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mse', optimizer='adam') history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2) ``` $\textbf{Результаты}$ 1. Графики обучения (loss vs val_loss) 2. Сравнительные таблицы метрик для разных архитектур 3. Визуализация прогноза сети vs эталонной модели $\textbf{Рекомендации}$: - Использовать $\texttt{TensorBoard}$ для анализа обучения - Экспериментировать с $\texttt{bidirectional LSTM}$ для улучшения точности - Применять $\texttt{MinMaxScaler}$ для предобработки данных Данная работа формирует навыки проектирования адаптивных систем управления для сложных технологических процессов.
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值