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10.1 信息说明 “信息”一章中包含了所选的各种信息。但并不涉及在信息窗口中显示的所有信 息。 10.2 模块中的系统信息: CrossMeld (KSS) 10.2.1 KSS29000 信息代码 KSS29000 信息文本 {类型} 超出了所允许的总修正： RSI 被暂停 信息类型 确认信息 作用 转速停止 被激活的指令（机器人运动，程序启动）的输入被禁。 可能的原因 原因: 由 RSI 修正对象允许的修正过高 (>>> 页面 83) 方案: 进一步限定 RSI 修正对象中允许的修正 (>>> 页面 84) 原因: RSI 上下文中允许的总修正过低 (>>> 页面 84) 方案: 提高允许的总修正 (>>> 页面 84) 原因: 由 RSI 修正对象允许的修正过高 说明 最大允许的笛卡尔或轴相关总修正将通过 RSI 对象 POSCORRMON 或 AXISCORRMON 确定。传输至 RSI 上下文的传感器修正规定超出了最大允 许的总修正。 这可能是因为 RSI 修正对象中允许的修正过高： • AXISCORR • POSCORR • AXISCORREXT 检测说明 1. 用 RSIVisual 打开 RSI 上下文，并检查 RSI 对象 AXISCORR、 POSCORR 或 AXISCORREXT 中的修正被限定为哪些值 (LowerLim/ UpperLim)。 2. 检查应用是否允许进一步限定 RSI 对象中所设置的值。 有关各个 RSI 对象及其对象参数的信息参见 RSIVisual 的帮助说明。 KUKA.RobotSensorInterface 4.0 KST RSI 4.0 V5 | 发布日期: 10.08.2018 www.kuka.com | 83/108 信 息

在电子工程和数字系统设计领域，ARM和Xilinx都是至关重要的参与者。ARM公司以其高性能、低功耗的处理器核心设计而闻名，而Xilinx则是可编程逻辑设备的领先供应商，特别是以现场可编程门阵列（FPGA）技术著称。AXI（高级可扩展接口）总线规范是ARM公司定义的一种高速、高性能的片上总线协议，主要用于连接和通信，包括处理器和各种高性能外设。了解AXI总线协议对于设计和实现高效的系统级芯片（SoC）至关重要。 本压缩包中的文件，如标题和描述所指出，包含了AXI总线的学习文献，重点是ARM官方提供的相关文档和Xilinx公司为开发者提供的手册。这些资源对于那些希望深入理解AXI总线协议，以及如何在Xilinx FPGA上实现这些协议的工程师和学者来说是不可或缺的。 文件名称列表中的“ug761_axi_reference_guide.pdf”，很可能是一份官方的参考指南，这份指南可能详细介绍了AXI协议的各个版本（例如AXI3、AXI4、AXI4-Stream等），以及它们的特性和设计建议。这样的文档对于设计者而言是非常宝贵的，因为它提供了有关如何实现协议特性的直接指导，例如，如何使用读写通道、如何管理数据传输的顺序和一致性，以及如何处理仲裁和数据流控制。 “IHI0022K_amba_axi_protocol_spec.pdf”和“IHI0022E_amba_axi_and_ace_protocol_spec.pdf”这两个文件名称表明，这两个文档可能是由ARM发布的官方技术规范文档。在这里，“IHI”是ARM知识产权（Intellectual Property）缩写，而“0022”和随后的版本标识符“K”和“E”指示了文档的版本和更新状态。这份技术规范文档可能会包含协议的详细描述，如协议事务的定义、传输机制、协议流控制、时序要求、错误处理机制以及与其他AMBA（高级微控制器总线架构）协议的兼容性等。文档中还可能包含示例、应用场景和性能分析，为设计者提供了理论和实践结合的深入理解。 AXI总线协议之所以在FPGA领域受到重视，是因为它能够提供高速数据传输的解决方案，这在视频处理、网络通信、高速数据采集等对数据吞吐量要求极高的应用场景中尤为重要。Xilinx FPGA的灵活性使得它可以被配置来满足特定的性能要求，而ARM的AXI协议提供了一套完善的机制来保证数据传输的效率和可靠性。因此，这两个文件资料的学习对于开发者来说是构建高性能系统的重要一步。 针对本压缩包中的文件，建议对AXI总线协议感兴趣的工程师和学者仔细阅读这些文档，深入理解协议的工作机制，以及如何在设计中正确地实施这些机制。了解这些内容对于设计稳定、高效、可靠的电子系统来说至关重要。同时，掌握这些技术知识也有助于开发人员更好地优化他们的设计，以满足特定应用场景下的性能要求。

ISTQB初级考试资料，2018英文原版。ISTQB (International Software Testing Qualification Board) 全称：国际软件测试资质认证委员会是国际权威的软件测试资质认证机构。主要致力于建立针对软件和系统测试专业人员的，统一的、全球认可的、国际性的认证框架，即，"国际软件测试资质认证委员会认证软件测试工程师"(ISTQB Certified Tester)项目。

基于MADRL的单调价值函数分解（Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning）QMIX 是一种用于多智能体强化学习的算法，特别适用于需要协作的多智能体环境，如分布式控制、团队作战等场景。QMIX 算法由 Rashid 等人在 2018 年提出，其核心思想是通过一种混合网络（Mixing Network）来对各个智能体的局部 Q 值进行非线性组合，从而得到全局 Q 值。 在多智能体强化学习中，每个智能体都需要基于自身的观测和经验来学习策略。在一个协作环境中，多个智能体的决策往往相互影响，因此仅考虑单个智能体的 Q 值并不足够。直接对整个系统的 Q 值进行建模在计算上是不可行的，因为状态和动作空间会随着智能体数量呈指数增长。

跨模态投影匹配和分类损失应用于图像-文本匹配中的深度学习方法 本文提出了跨模态投影匹配（CMPM）损失和跨模态投影分类（CMPC）损失，用于学习判别图像-文本嵌入。CMPM损失试图最小化投影相容性分布和归一化匹配分布之间的KL散度，以便增加不匹配样本之间的方差和匹配样本之间的关联。CMPC损失尝试将来自一个模态的特征的向量投影分类到来自另一模态的匹配特征上，以增强每个类别的特征紧凑性。 深度学习在图像-文本匹配中的应用非常重要，因为它在各种应用中非常重要，例如双向图像和文本检索、自然语言对象检索、图像字幕和视觉问题回答。现有的深度学习方法要么尝试在共享潜在空间中学习图像和文本的联合嵌入，要么构建相似性学习网络来计算图像-文本对的匹配分数。 联合嵌入学习框架通常采用两分支架构，其中一个分支提取图像特征，另一个分支对文本表示进行编码，然后根据设计的目标函数学习判别式交叉模态嵌入。最常用的函数包括典型相关分析（CCA）和双向排名损失。 双向排名损失产生更好的稳定性和性能，并且越来越广泛地用于交叉模态匹配。然而，它遭受采样有用的三胞胎和选择适当的利润率在实际应用中。最近的一些工作探索了具有身份级别标记的更有效的跨模态匹配算法。 CMPM损失和CMPC损失引入了跨模态特征投影操作，用于学习区分性的图像-文本嵌入。CMPM损失函数不需要选择特定的三元组或调整裕度参数，并且在各种批量大小下具有很大的稳定性。 大量的实验和分析表明，该方法的优越性，有效地学习判别图像-文本嵌入。相关工作包括联合嵌入学习和成对相似性学习，联合嵌入学习的目的是找到一个联合的潜在空间，在这个潜在空间下，图像和文本的嵌入可以直接进行比较。 深度典型相关分析（DCCA）旨在学习使用深度网络的两个数据视图的非线性变换，使得所得表示高度线性相关，而DCCA的主要警告是每个小批量中不稳定的协方差估计带来的特征值问题。双向排名损失扩展了三重损失，这需要匹配样本之间的距离比不匹配样本之间的距离小一个余量，以用于图像到文本和文本到图像排名。

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《EPLAN学习图纸6，标准行业电气原理图》是一份重要的教育资源，专为那些希望深入理解和掌握电气原理图绘制标准的工程师们准备。这份资料详细介绍了如何按照行业规范来创建和理解电气图纸，以下是其中涉及的主要知识点： 1. **绘图标准**：电气原理图的绘制遵循一定的国际和行业标准，例如IEC 61082或ANSI/MIL-STD-2100等。这些标准规定了符号的使用、线路的表示、元件的标注方式以及布局规则等，确保图纸的清晰度和一致性。在学习图纸中，你会了解到如何根据这些标准来组织和呈现电气系统的信息。 2. **标识符前缀（项目代号）**：在电气工程中，每个设备或元件都有唯一的标识符，通常包括项目代号和元件序号。项目代号是系统级别的编码，用于区分不同的设备类别或者功能区域。理解如何正确地分配和使用这些前缀对于跟踪和管理电气系统至关重要。 3. **柜外电缆的连接**：这部分内容会讲解如何在原理图上表示电缆从电气柜内延伸到柜外的连接情况，包括电缆类型的选择、接线端子的标注、电缆走向的示意等。这对于实际工程中的布线设计和安装具有指导意义。 4. **关联参考与页的说明**：在大型项目中，电气原理图通常会被分成多个页面。关联参考用于在不同页面间建立联系，确保读者能够理解各部分之间的关系。学习图纸会教你如何使用这些参考，以便在多页图纸中有效地导航。 5. **EPLAN软件与PDF版的使用**：EPLAN是一款专业的电气设计软件，它提供了强大的绘图、自动布线、错误检查等功能。学习图纸的EPLAN版展示了软件的实际应用，而PDF版则方便离线查阅和打印。了解如何利用EPLAN的特性，可以极大地提高设计效率和准确性。 通过这份资料，学习者不仅可以掌握电气原理图的基本绘制方法，还能了解到如何在实际工作中应用EPLAN软件，从而提升电气设计的专业水平。配合提供的EPLAN学习图纸6.pdf和EPLAN学习图纸6.zw1文件，可以进行更深入的实践操作和学习。

磁链观测器（Simulink仿真+Keil代码实现+STM32F4系列应用+中英文文档对照学习）,磁链观测器（Simulink仿真+Keil代码实现与STM32F4系列应用+中文注释与文献参考）,磁链观测器(仿真＋闭环代码+参考文档） 1.仿真采用simulink搭建，2018b版本 2.代码采用Keil软件编译，思路参考vesc中使用的方法，自己编写的代码能够实现0速闭环启动，并且标注有大量注释，方便学习。 芯片采用STM32F4系列。 3.参考文档有一篇英文文献，自己翻译了该文献成一份中文文档 代码、文档、仿真是一一对应的，方便学习 ,磁链观测器; Simulink仿真; 闭环代码; Keil编译; STM32F4系列芯片; 参考文档（英文及其中文翻译版）; 0速闭环启动。,磁链观测器：Simulink仿真与STM32F4闭环代码及参考文档解析

Learning-based methods are believed to work well for unconstrained gaze estimation, i.e. gaze estimation from a monocular RGB camera without assumptions regarding user, environment, or camera. However, current gaze datasets were collected under laboratory conditions and methods were not evaluated across multiple datasets. Our work makes three contributions towards addressing these limitations. First, we present the MPIIGaze dataset, which contains 213,659 full face images and corresponding ground-truth gaze positions collected from 15 users during everyday laptop use over several months. An experience sampling approach ensured continuous gaze and head poses and realistic variation in eye appearance and illumination. To facilitate cross-dataset evaluations, 37,667 images were manually annotated with eye corners, mouth corners, and pupil centres. Second, we present an extensive evaluation of state-of-the-art gaze estimation methods on three current datasets, including MPIIGaze. We study key challenges including target gaze range, illumination conditions, and facial appearance variation. We show that image resolution and the use of both eyes affect gaze estimation performance, while head pose and pupil centre information are less informative. Finally, we propose GazeNet, the first deep appearance-based gaze estimation method. GazeNet improves on the state of the art by 22% (from a mean error of 13.9 degrees to 10.8 degrees) for the most challenging cross-dataset evaluation