matlab的欧拉方法代码我的硕士论文代码工作 标题：基于系统的微分平坦度特性和输入整形，具有悬浮载荷的四旋翼的轨迹滑移控制 摘要：在货运应用中对自动驾驶飞机的需求很高的情况下，这项工作提出了一种运动控制和轨迹生成解决方案，该解决方案由四轴转子组成，该系统具有悬架负载，旨在控制飞机的位置并减轻负载摇摆。 首先，使用Newton-Euler和Euler-Lagrange方法推导系统的动态模型，并将其分为两个部分：与机器人高度和偏航角关联的完全驱动子系统，以及与其他状态变量关联的欠驱动子系统。四旋翼。 每个子系统都由一个滑模控制器控制，该滑模控制器在Lyapunov的意义上被证明是稳定的，可以将系统驱动到滑模表面并停留在滑模表面上。 Routh-Hurwitz稳定性判据证明，与欠驱动子系统相关的滑动表面是局部稳定的，这是因为获得了一些使控制过程更容易的控制参数约束规则。 最后，提出了一种新的轨迹生成结构来抑制负载平衡，该结构包括建立负载的多项式轨迹，对其施加输入整形并利用系统的微分平坦度特性来计算飞机的期望状态。 在仿真中针对点对点轨迹和不同持续时间，对控制器和设计的轨迹生成器进行了测试。

针对位置优化的对抗补丁进行对抗训练 | | | | 论文代码： Sukrut Rao，David Stutz，Bernt Schiele。 （2020）针对位置优化的对抗补丁的对抗训练。 在：Bartoli A.，Fusiello A.（编辑）《计算机视觉– ECCV 2020研讨会》中。 ECCV2020。《计算机科学讲义》，第12539卷。ChamSpringer。 设置 要求 Python 3.7或更高版本 火炬 科学的 h5py scikit图像 scikit学习 可选要求 使用脚本将数据转换为HDF5格式 火炬视觉 枕头 大熊猫 使用Tensorboard日志记录 张量板 除了Python和PyTorch，所有要求都可以使用pip直接安装： $ pip install -r requirements.txt 设定路径 在 ，设置以下变量： BASE_DATA ：数据

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多任务学习 有关多任务学习的论文，代码和应用程​​序列表。 欢迎发表评论和贡献！ 而且正在更新... [目录] 文件 民意调查 多任务学习调查。 arXiv ，2017年7月。 深度神经网络中的多任务学习概述。 2017年6月， arXiv 。 简要介绍多任务学习。 多媒体工具与应用，77（22）：29705–29725，2018年11月。 密集预测任务的多任务学习：一项调查。 arXiv ，2020年4月。 深度多任务学习和辅助任务学习的简要回顾。 2020年7月arXiv。 深度神经网络的多任务学习：一项调查，2020年。 架构设计 纯硬参数共享 MultiNet：自动驾驶的实时联合语义推理。 在IEEE Intelligent Vehicle Symposium，Proceedings ，2018。 使用不确定性权衡场景几何和语义损失的多任务学习。 IEEE计算机协会