内容概要：该文档详细介绍了如何在MATLAB环境中实现使用贝叶斯优化方法训练多层感知机（BO-MLP）完成从多输入到单输出回归预测的工作流。整个流程涵盖了准备合成数据集、建立和训练BO-MLP模型、利用模型对新样本点做出预报以及评估预报准确度，最后还展示了预报效果对比的可视化图形。 适合人群：适用于希望借助于MATLAB工具箱从事机器学习研究尤其是专注于非线性回帰问题解决的数据科学家和工程师。 使用场景及目标：帮助研究人员能够自行搭建BO-MLP神经网络架构，并运用自动超参数寻优手段优化网络配置；旨在提升面对具体应用场景时复杂回归任务的处理能力和泛化能力。 其他说明：文中不仅提供了完整的代码样例和相应的解释说明，而且包含了所有所需的数据准备工作段落，在此基础上读者可根据自己的实际问题灵活调整各组件的具体实现细节来达到更好的应用效果。

人形机器人作为机器人领域的一种高级形态，其研发和发展涉及多个层面，包括人工智能、自动化技术、机器人设计和感知计算等。人形机器人不仅在外形上模仿人类，更重要的是在功能上模拟人类，如行走、抓取、操作等动作，并且能够与人类进行复杂的交互。 具身智能，即embodied intelligence，是指机器人或人工智能系统在特定物理形态下实现智能的功能。具身智能的实现依赖于高度集成的传感器和执行器，以及先进的算法，这些算法能够处理来自传感器的数据，进行决策，并驱动执行器以适应环境的变化。人形机器人则是具身智能的最佳体现之一，它们能够通过模仿人类的方式与人类共享同一物理空间，执行复杂的任务。 人形机器人产业的产业链涵盖了从基础的硬件制造到高级的软件开发、从核心部件的创新到整体解决方案的提供。核心部件包括传感器、执行器、控制器、动力系统等。其中，传感器是人形机器人感知环境的主要工具，包括视觉传感器、触觉传感器、听觉传感器等，它们赋予机器人“感觉器官”的功能；执行器则负责将控制指令转化为实际动作，如电机、液压和气动装置等；控制器则是机器人“大脑”的角色，用于处理传感器数据和执行决策；动力系统则提供了人形机器人运行所需的能量。 具身智能和人形机器人在行业中的应用场景非常广泛。例如，人形机器人可以在服务业中承担接待、清洁、搬运等工作；在高危环境下进行探测和救援；甚至在家庭环境中担任陪伴、看护的角色。这些应用场景不仅要求人形机器人具备高度的智能化和自主性，还需要其拥有良好的交互能力和适应性。 人形机器人的发展历经了从探索阶段到技术突破阶段，最终进入商业化试水阶段的转变。这一转变得益于人工智能、生成式AI、大模型技术的快速发展，使得人机交互和环境感知技术日益成熟，从而推动了人形机器人从实验室走向市场。例如，特斯拉的人形机器人Optimus和波士顿动力的Atlas机器人都是这一技术进步的产物。 产业链的梳理显示了人形机器人在多个技术领域的深度整合。从上游的硬件制造到中游的系统集成，再到下游的应用服务，形成了一个高度协同的生态系统。这一生态系统中，包括但不限于芯片制造商、传感器供应商、软件开发商、机器人设计公司和最终的行业应用者。 具身智能和人形机器人的发展离不开技术的不断进步和应用的不断深化。行业内的代表性公司，如特斯拉、波士顿动力、优必选等，通过不断的技术创新和应用探索，推动人形机器人技术的发展和应用范围的扩大。而随着技术的持续进步，人形机器人将在未来的社会和经济中扮演更加重要的角色。

基于STM32F103微控制器的洗衣机大DD无感电机控制程序。重点讨论了FOC（磁场定向控制）技术在PMSM（永磁同步电机）中的应用，特别是无感电机控制中使用的混合磁链观测器。此外，文章还涵盖了偏心、重量、共振等感知算法的实现，旨在提升洗衣机的运行效率、稳定性和用户体验。通过这些技术手段，实现了对电机的精确控制和对洗衣机运行状态的实时监控与调整。 适合人群：从事电机控制系统开发的技术人员，尤其是专注于家电产品嵌入式软件开发的工程师。 使用场景及目标：适用于需要深入了解和开发洗衣机无感电机控制程序的研发团队。目标是掌握FOC控制原理及其在无感电机中的具体应用，以及如何利用感知算法优化洗衣机性能。 其他说明：文中不仅提供了理论背景和技术细节，还包括了实际量产程序的开发经验，为相关领域的研究和开发提供了宝贵的参考资料。

文件名：SensorToolkit 2 v2.5.13.unitypackage SensorToolkit 2 是一款针对 Unity 引擎的插件，旨在简化和增强对传感器数据的访问与处理，特别适用于开发需要与物理环境互动的应用程序和游戏。以下是该插件的主要特点和功能介绍： 主要特点 多种传感器支持： SensorToolkit 2 支持多种传感器数据，包括加速度计、陀螺仪、磁力计等，使开发者能够访问和使用设备的物理传感器信息。 简化的 API： 插件提供简单易用的 API，使开发者能够快速访问传感器数据，无需深入了解底层实现，减少开发时间。 增强的数据处理： 内置数据处理工具，可以对传感器数据进行过滤、平滑和分析，以提高数据的准确性和可靠性。 跨平台支持： 支持多种平台，包括移动设备（iOS 和 Android）和桌面平台，确保在不同设备上的一致性和兼容性。 实时数据监测： 提供实时监测工具，可以实时显示传感器数据，帮助开发者进行调试和优化。 示例和文档： 附带详尽的文档和示例项目，帮助开发者快速上手并理解如何集成和使用插件的功能。 。。。。。。

根据提供的文件信息，可以提炼出以下知识点： 1. 机器人技术：涵盖了广泛的领域，包括机器人的设计、制造、操作以及应用等方面的知识。 2. ROS系统：ROS（Robot Operating System）是一个灵活的框架，用于构建机器人应用程序。它提供了一系列工具和库，方便用户编写机器人软件，且特别适合于多计算机系统。 3. 树莓派：树莓派是一种单板计算机，以小型、低成本、高灵活性著称。它经常被用于教育和爱好项目中，因其强大且可扩展的特性，非常适合用于构建低成本的机器人原型。 4. 激光雷达：激光雷达（LIDAR）是一种遥感技术，利用激光来测量地球表面的精确距离。在机器人领域，激光雷达被广泛用于环境感知和地图构建。 5. 摄像头：摄像头是机器人视觉系统的重要组成部分，用于捕捉环境图像。在智能小车项目中，摄像头可以提供视觉信息，辅助机器人导航和环境理解。 6. IMU（惯性测量单元）：IMU能够提供关于物体的姿态、方向和加速度的测量数据。在机器人技术中，IMU对于导航、定位和运动控制至关重要。 7. OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含多种图像处理和模式识别功能，对于实现机器人视觉系统尤其重要。 8. 安卓APP：安卓应用程序可以用来与智能小车项目进行交互。通过安卓APP，用户可以远程控制小车，查看摄像头捕获的视频流，接收传感器数据等。 9. SLAM技术：SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）是一种使机器人能在未知环境中导航的技术。它允许机器人在探索新环境的同时建立环境地图，并在其中定位自己。 10. 项目集成：项目集成指的是将各个技术组件如激光雷达、摄像头、IMU、OpenCV等整合在一起，使它们能够协同工作，共同完成特定任务。在本项目中，这包括环境感知、地图构建等功能。 11. raspberrypi-slam-ros-car-master：这可能是项目的主文件夹名称，包含了整个智能小车项目的所有源代码和资源文件。 总结而言，该项目是一个基于ROS的树莓派智能小车集成系统，它集成了多种传感器和软件技术，目的是实现激光雷达环境感知和SLAM地图构建功能，并通过安卓应用远程控制和接收数据。

成熟开源FOC电机控制GD32全功能C程序应用于电动自行车和电动三轮车高感知系统开发全套资料库,成熟FOC电机控制GD32F1XX全C程序，全开源。 资料含： 电路图，PcB文件及c程序。 主要于电动自行车，电动三轮车等，有感控制。 直接可用，不是一般的普通代码。 也可以自行移植到国产32位芯片或STm32。 本代码有以下功能： 转把，高中低三速，上电防飞车，EABS电子刹车，有欠压超压检测，多种巡航功能，也可与铁塔王通讯、一键通、隐形限速、防盗功能；是完整功能的程序。 ,核心关键词： 成熟FOC电机控制; GD32F1XX全C程序; 开源; 电动自行车/三轮车控制; 有感控制; 多种功能集成; 可移植到国产32位芯片; STM32。,成熟FOC电机控制全开源程序，适配电动车辆与国产32位芯片

内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB的压缩重构感知中稀疏优化问题及其L1范数最小化求解的实现。首先，通过构造信号并进行离散余弦变换（DCT），确保信号的稀疏度。然后，利用六种不同的稀疏重构算法——基于L1正则的最小二乘算法（L1_Ls）、软阈值迭代算法（ISTA）、快速迭代阈值收缩算法（FISTA）、平滑L0范数的重建算法（SL0）、正交匹配追踪算法（OMP）和压缩采样匹配追踪（CoSaMP）——对信号进行稀疏重构。每种算法都有其独特的实现方式和应用场景。最后，通过对不同算法的实验分析，比较它们的重构误差、运行时间和稀疏度，从而帮助选择最适合特定问题的算法。 适合人群：具备MATLAB基础和信号处理相关背景的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①理解和掌握压缩重构感知中的稀疏优化理论；②学习并实现多种稀疏重构算法；③评估不同算法的性能，选择最佳解决方案。 其他说明：文中提供了部分算法的基本框架和关键步骤，完整的代码实现可能需要借助现有工具箱或自行编写。

【正文】 《压缩感知简要介绍》 压缩感知（Compression Sensing）是现代信号处理领域的一个重要概念，它改变了我们对传统信号采集和压缩的理解。本篇内容将围绕传统信号压缩方法、压缩感知方法以及正交匹配追踪算法展开讨论。 **一、传统压缩方法** 在传统的信号处理中，我们通常通过采样定理来获取和重构信号。高维信号往往具有很高的冗余度，实际有意义的信息只占据一小部分。例如，图像信号在频域中可以被压缩，通过去除高频噪声或不重要的频谱成分。这一过程包括对信号进行采样、压缩、传输或存储，然后在接收端进行解压和重构。然而，传统方法依赖于信号的连续性和采样率，且通常假设信号是密集表示的，即信号的大部分元素都不为零。 **二、压缩感知方法** 压缩感知的出现打破了这一传统观念，它提出即使信号是稀疏的（即大部分元素为零），也可以通过远低于奈奎斯特定理要求的采样率进行有效的重构。在压缩感知中，信号不是先被完整采样再进行压缩，而是直接在采样阶段就实现压缩。这一过程被称为“压缩采样”（Compressive Sampling），通过测量信号的线性组合来捕获其重要信息，之后在接收端利用稀疏性进行重构。这种方法的关键在于找到合适的测量矩阵，使得信号能在低采样率下仍能保持足够的信息。 **三、信号重构算法——正交匹配追踪算法** 正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）是压缩感知领域的一种常用重构算法。在信号表达过程中，如果一组基不能完全匹配信号的特性，我们可以使用多组基（字典）的组合，但这可能导致向量线性不独立，使得信号的稀疏表示不唯一。OMP算法解决了这一问题，它通过迭代的方式逐步选取字典中最相关的一组向量来构建信号的稀疏表示，直到达到预定的稀疏度或者满足一定的重构误差阈值。相比于其他重构算法，如最小均方误差（LMS）或梯度下降法，OMP的优点在于计算效率高且能保证在理想条件下恢复原始信号。 OMP算法的基本步骤包括： 1. 初始化，选择第一个非零系数对应的字典元素。 2. 对残差进行正交投影，找到与残差最相关的字典元素。 3. 更新系数和字典子集，将新找到的元素加入子集。 4. 重复步骤2和3，直至达到预设的迭代次数或达到重构误差阈值。 尽管OMP算法在一定程度上简化了重构过程，但它的性能依赖于字典的质量和信号的稀疏性。在某些情况下，其他算法如迭代硬阈值（IHT）或基 pursuit（BP）可能表现更优。 总结来说，压缩感知提供了一种革命性的信号处理方式，通过直接在采样阶段实现压缩，降低了数据处理的复杂性和成本。正交匹配追踪算法作为重构策略之一，以其高效性和适用性在压缩感知领域占据一席之地。深入理解和应用这些理论，有助于我们在实际的通信、图像处理、医疗成像等场景中设计更高效的数据采集和处理系统。参考文献中的文章可以为读者提供更深入的理论背景和技术细节。

内容概要：本文详细介绍了街景主观感知模型的训练与大规模预测方法。首先，文章阐述了街景主观感知模型的基本概念及其重要性，强调了‘beautiful’和‘safer’等主观感知维度。接着，文中提到使用自定义数据集（420张图片）进行模型训练的基础，确保数据集的质量和丰富性。然后，文章对多个深度学习模型（如ResNet50、ResNet101、EfficientNet等）进行了对比训练，记录并分析了各模型的表现。最终，通过大量训练和优化，模型在测试集上取得了0.89的高精度。此外，文章还讨论了如何利用训练好的模型进行大规模预测，为城市规划和改造提供有价值的数据支持。 适合人群：从事计算机视觉领域的研究人员和技术人员，尤其是对街景感知模型感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解街景主观感知模型训练和预测的研究人员，旨在帮助他们掌握多模型对比的方法，提升模型精度，应用于实际的城市规划和改造项目。 其他说明：文章不仅提供了理论指导，还分享了具体的实践经验，使读者能够在实践中更好地理解和应用相关技术。

压缩感知及其图像处理应用研究进展与展望,一篇文献