Поиск
Автопомощь

Автопомощь

Подписчики: 33 подписчиков
ID: 182293248

Блокировка:

Нет ограничений

Верификация:

Сообщество не верифицировано администрацией ВКонтакте

Видимость

открытое

Популярность:

У сообщества нет огня Прометея

Домен:

club182293248

ТАУ АТП УФА УГАТУ EXCEL MATHCAD MATLAB SCILAB. ТАУ Теория Автоматического Управления САУ Системы Автоматического Управления ЧПУ Электропривод Адаптивные системы Интегрированные системы Интеллектуальные системы Нейронные сети Fuzzy Нечеткая логика Моделирование систем Численные методы Проектирование систем Технические измерения С++ Electronics Workbench Excel Gemma3D Isagraf MathCAD Matlab Simulink Multisim Pascal Python PCAD SCADA Scilab

ТАУ АТП УФА УГАТУ EXCEL MATHCAD MATLAB SCILAB

ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЕ КАРТЫ и КАРТИНЫ. Художница-визионер Ирина Лушникова (Борса).
Путешествует по местам силы нашей Планеты и создает многомерные энергетические картины-порталы.
Изображения содержат многоуровневые информационные пласты понятные вашему подсознанию, структурируют ауру человека, внутреннее и внешнее пространство.
При разглядывании картины запускаются биохимические изменения в теле, устанавливаются новые нейронные сети в мозге, включаются глубинные трансформационные процессы.
Картины создаются для помощи и поддержки людям в переходе к вибрациям нового времени.

ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЕ КАРТЫ и КАРТИНЫ

BigD & ML 2019. Что мы делаем:
Классификатор текста. Скачали объявления с сайта Навигатор, делаем классификатор, который определяет категорию объявления по тексту. Можно отмотать группу в самое начало - там все есть.
Уже сделано:
+ 1. Научиться скачивать данные с сайта и сохранять в файл
+ 2. Скачать нужные страницы
+ 3. Пройти по скачанным страницам, разобрать их и сложить данные в CSV-файл
+ 4. Сделать простой классификатор на CountVectorizer и логистической регрессии
Что дальше по плану:
5. Попробовать разные векторизаторы.
6. Заменить логистическую регрессию на случайный лес
7. Заменить логистическую регрессию на градиентный бустинг
8. Заменить логистическую регрессию на полносвязную нейронную сеть
9. Построить языковую модель ULM-fit (на конец 2018 года самое лучшее в мире решение по классификации текстов нейронными сетями)

Адаптивная робототехника. В данный момент сложились все предпосылки для создания нового вида техники – адаптивных роботов. Конечно, уже сейчас существует множество роботов, от роботов для сварки кузовов авто до роботов-пылесосов. Однако они успешно справляются только с одной узкой задачей. И механизмов адаптироваться в случае постоянного изменения условий у них нет.
Но в настоящее время есть важные предпосылки для создания адаптивных роботов:
1. Наличие относительно дешевых и производительных микропроцессоров, способных в реальном времени обслуживать сложную нелинейную логику. Логику, способную меняться в зависимости от задач и условий работы. Использование различных нейронных сетей, и алгоритмов со случайными изменениями с последующим запоминанием удачных изменений, поможет создать недорогой мозг робота, способный учиться и эволюционировать.
2. Растущий ассортимент недорогих узлов, необходимых для взаимодействия робота с внешним миром. Различные сенсоры, камеры, сервоприводы, шаговые двигатели и многие другие устройства позволят наладить массовое производство подобных роботов.
3. Доступность 3D-печати, упрощающей создание узлов робота и замену сломавшихся частей.
Поэтому для создания подобных устройств необходимо соединить вычислительное ядро, способное постоянно улучшать адаптацию и, собственно, тело робота, при помощи которого он получает информацию и делает полезную работу. Такой подход позволит быстро создавать и адаптировать роботов для выполнения очень широкого спектра задач.
Очень важным местом являются сами алгоритмы. Тут важно отойти от попыток копирования живых организмов, и сосредоточиться именно на способности алгоритма перестраиваться, улучшаясь с каждым изменением и все лучше выполняя поставленную задачу.
сообщество создано 22 декабря 2013 г. в 22:05

Адаптивная робототехника

DarknessBot. Приложение от активного моноколесника для владельцев моноколес с огромными возможностями!
Поддерживаются следующие модели:
► Ninebot (One C, C+, E, E+, P, A1, S2, Mini, Mini Pro)
► Inmotion (V3, V3C, V3S, V3Pro, V5, V5+, V5F, V8, R1, R1N, R1S, R1S, R1T, R1AP, R1CF, R1EX, R2, R2N, R2S, R2EX, L6)
► Gotway (MCM2, MCM4, ACM, MSuper, Monster)
► KingSong (14, 16, 18)
► Rockwheel (GT14, GT16)
Особенности:
◉ Изменяемый плиточный интерфейс, который можно настроить под себя
◉ Отображение всех доступных метрик моноколеса через Bluetooth LE: ► Текущая скорость ► Максимальная скорость ► Средняя скорость ► Общий пробег ► Остаточный пробег (в зависимости от веса ездока, батареи, циклов зарядки и погодных условий) ► Общее время работы ► Процент заряда батареи ► Температура контроллера ► Мощность ► Вольтаж ► Продольный и поперечный наклон (*)
◉ Логирование и отображение графиков метрик для удобного просмотра (вплоть до месяца)
◉ Запись видео с камеры с отображением датчиков
◉ Изменение режима жесткости педалей (*)
◉ Изменение максимальной скорости (*)
◉ Изменение максимальной скорости при ограниченном режиме (*)
◉ Изменение режима блокировки (*)
◉ Изменение режима ограниченной скорости (*)
◉ Изменение громкости (*)
◉ Изменение уровня наклона подножек (*)
◉ Изменение режима переноски (*)
◉ Изменение режима подсветки (*)
◉ Гудок (не для всех моделей)
◉ Компас и прогноз погоды
◉ Приложение для Apple Watch
◉ Интеграция с Apple Health (Использование информации о текущем весе для вычисления оставшегося пробега)
◉ Интеграция с Нейронной сетью (Для более точного прогноза остаточного пробега)
Что в планах:
◉ Кое-что интересное
(*) - не для всех моделей