摘要：
武器装备参数介绍： https://www.hzznsz.com/h-nd-341.html 相关： https://www.cnblogs.com/xyz/p/21346229 阅读全文
posted @ 2026-07-10 23:57
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摘要：
https://github.com/pyro-ppl/pyro Algorithm 4 Compute Gradient Estimator for Stochastic Computation Graph for v 2 Graph do . Initialization at output n 阅读全文
posted @ 2026-04-29 08:42
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摘要：
https://gitee.com/dearxie/zero-robotic-arm 阅读全文
posted @ 2026-04-24 13:03
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摘要：
相关： 面向分布式强化学习的经验回放框架（使用例子Demo）——Reverb: A Framework for Experience Replay 阅读全文
posted @ 2025-03-01 19:40
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摘要：
https://sites.google.com/view/humanoid-gym/ 阅读全文
posted @ 2024-05-07 11:26
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摘要：
https://research.nvidia.com/labs/gear/ 阅读全文
posted @ 2024-05-07 11:22
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摘要：
打开下方网址，用上面发您的卡密登录，从入口进入搜索下载即可。 网址： https://www.xueshu789.cc/ 卡号：805974162 密码：824790 【注意事项】 首次使用请阅读下图说明，以免操作错误无法进入。 拍下24小时内帮小店五字以上美言，联系客服再送您查重软件。感谢您的支持 阅读全文
posted @ 2024-05-07 07:55
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摘要：
论文： LEARNING VISION-GUIDED QUADRUPEDAL LOCOMOTION END-TO-END WITH CROSS-MODAL TRANSFORMERS 发表于ICLR2022 相关： https://zhuanlan.zhihu.com/p/581786377 阅读全文
posted @ 2024-05-06 18:44
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摘要：
论文地址： https://arxiv.org/abs/2010.11929 Github地址： https://github.com/google-research/vision_transformer 阅读全文
posted @ 2024-05-06 18:03
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摘要：
项目地址： https://openai.com/index/clip Github代码地址： https://github.com/openai/CLIP 阅读全文
posted @ 2024-05-06 17:16
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摘要：
https://www.understandingai.org/p/large-language-models-explained-with https://arxiv.org/abs/1905.05950 https://arxiv.org/abs/2012.14913 https://arxiv 阅读全文
posted @ 2024-05-06 14:11
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摘要：
GitHub地址： https://github.com/mit-han-lab/efficientvit#usage 相关： https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_efficientvit.html 阅读全文
posted @ 2024-05-06 10:38
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摘要：
项目地址： https://mobile-aloha.github.io/ 演示视频地址： https://www.youtube.com/watch?v=HaaZ8ss-HP4 论文地址： https://mobile-aloha.github.io/resources/mobile-aloha. 阅读全文
posted @ 2024-05-04 15:25
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摘要：
地址： https://lucho1.github.io/JumpPointSearch/ 原作者还开发了A* 算法的Windows系统上的小程序：（重点：小程序意义不大，这个综述还是不赖的） 项目地址：https://github.com/lucho1/JumpPointSearch 重点： 这个 阅读全文
posted @ 2024-05-04 12:49
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摘要：
地址： http://mapf.info/index.php/Main/Publications 与其对应的实验室地址： https://www.movingai.com/ 阅读全文
posted @ 2024-05-04 07:40
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摘要：
视频地址： 周志华团队与Intel团队的讲座视频——强化学习的局限性与未来展望 视频链接地址： https://bizwebcast.smarket.com.cn/b975d6d9969a42cba9626adb7669676b/2a1fc2d76a65403cb76f99acd5b025da-8a 阅读全文
posted @ 2023-12-22 12:56
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摘要：
作为reinforcement learning的一个入门学习的项目，spinningup的地址： （英文原版：） https://spinningup.openai.com/en/latest/index.html （中文翻译版：） https://spinningup.readthedocs.i 阅读全文
posted @ 2023-04-18 09:07
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摘要：
相关： 【转载】 推荐算法之Thompson(汤普森)采样 【转载】 推荐系统 EE 问题与 Bandit 算法 python语言绘图：绘制一组beta分布图 转载： beta分布介绍 python语言绘图：绘制一组以beta分布为先验，以二项分布为似然的贝叶斯后验分布图 深入理解什么是Beta分布 阅读全文
posted @ 2023-01-01 13:13
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摘要：
源代码地址： https://github.com/tensorflow/agents TensorFlow给出的官方文档说明： https://tensorflow.google.cn/agents 相关视频： https://www.youtube.com/watch?v=U7g7-Jzj9qo 阅读全文
posted @ 2023-01-01 13:12
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摘要：
深度学习这个概念已经火了好些年了，前些年刚开始的时候大家都不清除那些深度学习的框架是什么原理，in other words，大家都是只知道用这些深度学习框架，但是没有几个人真的了解这个框架的原理是什么，不过随着这几年开源的相关资料越来越多，慢慢的这也不是当年的什么高深秘密了，当年所有的深度学习框架都 阅读全文
posted @ 2022-11-17 19:29
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2026年7月22日
摘要：
原地址： http://www.zyai2021.com/h-col-228.html 阅读全文
posted @ 2026-07-22 10:49
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摘要：
原文： https://www.cnsa.gov.cn/n6758968/n6758973/c6772145/content.html 天军的“刀枪”———太空武器大部分是新概念武器，主要有： “利剑”——激光武器：用激光作武器的设想是基于激光的高热效应。激光产生的高温可使任何金属熔化。同时激光以光 阅读全文
posted @ 2026-07-22 10:34
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2026年7月19日
摘要：
当前无人机不具备主动“激光逃逸”机动能力；所谓“逃逸”实为反无人机激光系统的拦截结果（被致盲或烧毁），而非无人机自身的规避动作 。 核心事实澄清 无“激光逃逸”机动：现有无人机（含军用/工业级）未装备可探测、反射或主动规避激光束的传感器与飞控算法，无法执行针对激光攻击的特异性逃逸机动 阅读全文
posted @ 2026-07-19 21:22
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2026年7月18日
摘要：
相关： 防务：城市反无 —— 多侦测设备的传感器数据的融合 时间对齐 不同的侦测设备的开机时间不同，侦测传感器的采样频率不同，所以必然存在多个侦测设备的数据存在时间不一致的问题，这时就需要进行拉格朗日插值或最小二乘法拟合的方式把多个侦测设备的数据对齐到相同的时刻上。 阅读全文
posted @ 2026-07-18 09:39
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2026年7月17日
摘要：
 阅读全文
posted @ 2026-07-17 14:21
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摘要：
态势感知、辅助决策、任务规划 阅读全文
posted @ 2026-07-17 14:18
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摘要：
前端基于Vue 3.0和TypeScript开发，并利用Cesium.js引擎构建了沉浸式的3D数字孪生战场。在这个三维态势图中，可以立体呈现雷达波束、电子围栏、目标航迹、飞手位置关联以及电磁环境热力图，极大提升了指挥效率 阅读全文
posted @ 2026-07-17 14:17
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摘要：
1.目标关联算法:针对复杂背景下的多目标环境，采用改进的匈牙利算法进 目标跟踪与编号，确保在目标交叉飞行时不会丢失监控。 阅读全文
posted @ 2026-07-17 13:10
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摘要：
红蓝对抗演练体系 蓝军（攻击方）配置： 多型号靶机：大疆Mavic 3（商用标准）、穿越机FPV（高速机动）、固定翼（长航时） 战术：单机绕飞、多机蜂群、超低空突防（<30米）、无线电静默飞行 红军（防守方）考核指标： 自动发现率≥98%（5km外发现） 误报率<3%（AI过滤鸟类/风筝） 反制成功 阅读全文
posted @ 2026-07-17 13:07
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