误差

揭秘：如何通过智能化整平设备优化企业生产流程

应用场景及未来趋势等方面，揭秘其如何助力企业实现生产流程的智能化升级：一、智能化整平设备的核心技术优势1.高精度加工能力精密矫平机通过机械压力调整和传感器网络，可消除金属板材的内应力与变形，确保材料平整度误差控制在微米级
玛哈特-小易·2025-05-26 19:19

国内五大多层PCB打样工厂

多层PCB制造的五大工艺难点层间对准精度：超过6层板需通过X-ray钻孔对位系统实现层间叠构误差≤0.05mm，否则将导致信号传输延迟或断路。盲孔/埋孔加工：激光钻孔需突破0.075m
农民也会写代码·2025-05-26 17:40

Ubuntu/CentOS 配置部署 时间同步、NTP服务（chronyd，ntpd，ntpdate）

根据离基准时间的远近将不同服务器归纳到不同的层中（Stratum），单个Stratum层的总数限制在150层（Stratum0）：表示高精度设备，例如原子钟、GPS时钟等，0层也称为参考时钟1层（Stratum1）：这些设备和0层的设备相连，误差仅为微秒
java劝退工程师·2025-05-26 03:47

北斗导航 ｜ 北斗卫星导航单点定位与深度学习结合提升精度

以下是北斗卫星导航单点定位（SPP）与深度学习结合提升精度的关键方法总结，综合了误差建模、信号识别、动态环境适应等技术方向：一、非直射信号（NLOS）抑制与权重修正1.双自注意力网络（DualSelf-AttentionNetwork
单北斗SLAMer·2025-05-26 03:16

第十天 高精地图与定位（SLAM、RTK技术） 多传感器融合（Kalman滤波、深度学习）

一、自动驾驶的"数字视网膜"：高精地图1.1高精地图的核心特征高精地图与传统导航地图的本质区别体现在三个维度：厘米级精度：误差范围＜20
MarkHD·2025-05-26 02:40

MindSpore踩坑——昇腾上的Cosine误差

P.Cos()(Tensor(math.pi,mstype.float32))#result:-1.000004用于计算余弦函数的Cos算子，结果会有误差，正常情况下cos(pi)=-1.0，但是用MindSpore
昇思MindSpore·2025-05-25 16:25

第六届电气技术与自动控制国际学术会议（ICETAC 2025）

以常见的PID控制为例，它像一位经验丰富的“调温师”，通过计算误差、调整输出，让温度或速度始终稳定在设定值；而模糊控制则模仿人类思维
鸭鸭鸭进京赶烤·2025-05-25 07:02

热镦机送料机械手设计关键技术研究

一、总体设计方案1.1系统功能需求工作温度：600-900℃高温环境连续作业送料精度：轴向定位误差≤±0.2mm节拍速度：单
2301_78600126·2025-05-24 20:49

复杂工况下液压挖掘机工作臂系统创新设计与性能优化

一、工作臂系统总体架构设计1.1功能需求分析极端负载能力：最大挖掘力≥220kN（斗杆末端）复合动作精度：多油缸协同定位误差≤±3°动态响应速度：单循环作业时
2301_78600126·2025-05-24 20:19

Open CASCADE学习|非线性方程组求解技术详解

本文将深入探讨其实现原理，并通过完整代码演示求解过程，结合误差分析及优化策略，为开发者提供实践指导。一、OpenCASCADE求解非线性方程组的原理OpenCASCADE采用牛
老歌老听老掉牙·2025-05-24 09:02

OpenJudge | 用二分法求方程的根

2x3-4x2+3x-6=0输入一个小于1的非负实数e，它的值表示所能允许的误差输出一个实数，其值为求得的一个根，要求精确到小数点后8位。
Mryan2005·2025-05-24 07:52

杰发科技AC7840——使用内部温度

根据产线反馈，7840在常温时候25℃比较准，温箱测试，高温和低温下有5℃的误差。2.使用BG校准，增大采样时间直接采集内部温度adc通道，值不是很准确，可以考虑使用内部BG对ADC值进行校准。
lll_lll_|||·2025-05-24 04:58

AI+数字化：如何让企业效率“开挂”？

比如零售业用AI预测销量，误差率直降30%；制造业用AI质检，缺陷识别快准狠。决策开挂
开利网络·2025-05-24 01:11

智慧能源管理平台：零碳园区建设的 “数字引擎”

能源结构失衡：依赖燃煤、燃油等化石能源，可再生能源（光伏、风电）消纳率不足30%，碳排放强度超行业标准20%；数据孤岛林立：电表、光伏逆变器、储能设备分属不同系统，能耗数据滞后48小时，碳排核算靠手工汇总误差超
君迪科技·2025-05-23 17:41

基于线性回归的数据预测

4.输出平均均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE），并可选与其他模型（如决策树回归、岭回归
所见即所得11111·2025-05-22 07:29

【TTS回顾】深度解析VITS2，与VITS对比

核心特性：单阶段端到端：消除传统系统的级联误差对抗训练策略：引入多周期判别器提升音质可扩展架构：支持单/多说话人、多语言
kakaZhui·2025-05-22 05:49

CMS 是什么？企业应该如何选择适合自己的 CMS？

这也间接导致人们对CMS的理解产生较大误差，有的人觉得Excel就可以管理，有的人以为ERP就可以完全包含CMS工作，有的人甚至觉得CMS是一个鸡肋系统，日常工作中完全不需要。
小雨叔·2025-05-22 01:50

基于EFISH-SCB-RK3576/SAIL-RK3576的智能垃圾分类站技术方案

硬件架构设计‌‌多模态感知系统‌‌高精度识别模块‌：双光谱成像（RGB+近红外）融合NPU加速ResNet50模型，支持40+垃圾品类识别（准确率>99.5%）TOF深度相机（±2mm精度）检测垃圾体积，容量超限预警误差
电鱼智能·2025-05-21 04:37

双三相永磁同步电机双闭环FOC控制，转速环、电流环的PI限幅及参数整定

一、PI控制器类型：并联型PI控制/*并联型PI控制器的误差及积分误差*/speed_error=speed_ref-PMSM.speed_m;speed_integral+=speed_error*0.0001
作家细胞才是黄金细胞·2025-05-21 02:50

【YOLOv12多模态融合改进】| 改进 双HS-FPN颈部结构：高级筛选特征融合金字塔，加强不同模态间的细微特征检测

针对不同模态，其利用高级特征筛选低级特征，增强特征表达，助力模型精准定位和识别目标，减少因尺度变化及特征不足导致的检测误差，提升YOLOv12在多模态检测任务中的准确性与稳定性。
Limiiiing·2025-05-20 17:55

浮点数的陷阱：你以为的 0.1 + 0.2其实不是 0.3，BigDecimal你真的用对了吗？

0.1+0.2≠0.3的反直觉现实（二）从“理所当然”到“错愕”的转变二、误差之源：浮点数精度陷阱（一）为什么0.1不能被精确表示？
张彦峰ZYF·2025-05-20 10:11

11.19 机器学习-岭回归+拉索回归+逻辑回归

#欠拟合训练不够#过拟合训练太够了噪声也学进去了#一般来说w的值越大误差越大w的值小误差小但也不能太小不然失去了应用的意义#防止欠拟合和过拟合的方式就岭回归和拉索回归正则化#本质上就是牺牲模型在训练集上的正确率来提高推广
Seeklike·2025-05-20 02:48

模型评估与调优(PyTorch)

文章目录模型评估方法混淆矩阵混淆矩阵中的指标ROC曲线（受试者工作特征）AUCR平方残差均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）平均绝对误差（MAE）模型调优方法交叉验证（CV）交叉验证方法Holdout
缘友一世·2025-05-19 22:23

LMMSE、MMSE和LS

linearminimummeansquareerror(LMMSE)和minimummeansquareerror的区别1.LMMSE（线性最小均方误差）估计是观测数据的线性组合：x^=Wy\hat{
db_1024·2025-05-19 15:06

优化算法实战：SGD 与 Adam，该选哪个更适合你？

为了达到这个目的，我们需要“调整”模型里的参数，使得预测误差（损失）尽可能小。这个“调整参数”的过程，本质上就是一个优化问题，而优化算法就是解决这个问题的“搬砖工具”。
赵青临的辉·2025-05-19 10:01

大模型的微调步骤与技术栈

反向传播：误差反向传递更新参数的逻辑，梯度计算意义。优化算法：AdamW、SGD等算法对模型训练的影响（如学习率调整策略）。微调方法LoRA：低秩矩阵适配，减少可训练参数，适合大模型
上有晨光·2025-05-19 08:45

UWB定位方案在水力发电站人员安全的应用推荐

二、技术方案核心优势‌‌厘米级定位精度‌采用TOA/TDOA混合定位算法，在金属密集场景下定位误差稳定在‌1
人员安全定位·2025-05-18 03:57

优化算法的挑战：全局最小值与局部最小值

背景简介在深度学习的误差表面中，优化算法如梯度下降旨在找到全局最小值，即网络可能输出中的最小误差。然而，由于极小值、极大值、平台和鞍部的存在，我们经常陷入局部最小值或卡在鞍部，难以达到全局最优。
多行不易·2025-05-18 00:37

毫米波雷达标定过程记录

1激光雷达和毫米波雷达测量精度激光雷达参数指标文档：毫米波雷达参数指标：官网总结：对于室外场景，考虑到实际角反的位置在20米内，还有毫米波雷达本身的测量误差正负10厘米，激光雷达的误差在正负1厘米，因此
小山菌·2025-05-17 17:49

【MATLAB例程】线性卡尔曼滤波的程序，三维状态量和观测量，较为简单，可用于理解多维KF，附代码下载链接

通过生成过程噪声和观测噪声，对真实状态进行滤波估计，同时对比了滤波前后状态量的误差和误差累积分布曲线。
MATLAB卡尔曼·2025-05-17 12:42

机器学习--损失函数

损失函数（LossFunction），也称为代价函数（CostFunction）或误差函数（ErrorFunction），是机器学习和统计学中的一个重要概念。它用于量化模型预测值与真实值之间的差异。
AI自修室·2025-05-17 12:39

深度学习---训练循环（Training Loop）

一、训练循环的本质与核心目标1.本质训练循环是一个迭代优化过程，通过反复向模型输入数据、计算预测误差（损失）、更新模型参数，使模型在目标任务上的性能（如准确率、损失值）逐步
MzKyle·2025-05-17 08:09

机器学习任务的常用评估指标

不同的机器学习任务（如回归、分类、聚类等）有不同的常用评估指标，以下为你详细介绍：回归任务评估指标1.平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）定义：预测值与真实值之间绝对误差的平均值。
赛卡·2025-05-17 06:29

西瓜书【机器学习（周志华）】目录

第一部分：基础概念机器学习概述1.1人工智能与机器学习1.2机器学习分类1.3机器学习应用1.4机器学习常用术语解释模型的评估与选择2.1经验误差与过拟合2.2评估方法2.3性能度量2.4偏差与方差第二部分
随机森林404·2025-05-16 21:25

x-IMU matlab zupt惯性室内定位算法

该算法通过检测行人静止状态下的零速区间，对惯性导航系统（INS）的累积误差进行校正，从而提高室内定位的精度。ZUPT算法的基本原理ZUPT算法的核心在于零速状态的检测和利用。
ghie9090·2025-05-15 11:50

基于单片机的视力保护仪设计与实现

经测试，该视力保护仪在检测距离误差控制在±1cm以内，光照强度检
赵谨言·2025-05-15 02:24

【MATLAB例程】线性卡尔曼滤波的程序，三维状态量和观测量，较为简单，可用于理解多维KF，订阅专栏后可直接查看完整代码

通过生成过程噪声和观测噪声，对真实状态进行滤波估计，同时对比了滤波前后状态量的误差和误差累积分布曲线。
MATLAB卡尔曼·2025-05-14 14:59

DenseCLIP: Language-Guided Dense Prediction with Context-Aware Prompting（CVPR2022 ）

模型的目标是学习如何将输入映射到正确的输出，从而最小化预测与真实标签之间的误差。在训练过程中，模型通过调整参数来最小化损失函数，使得预测值与真实标签之间的差距最小化。监督学习适用于分类和回归等任务。
sanguine__·2025-05-14 06:39

基于STM32的BMP180气压传感器proteus仿真

概述实现功能：通过STM32读取BMP180输出的数据通过串口及LCD显示屏，将高度，温度大气压强信息显示出来仿真效果有些许误差，不能100%还原传感器，误差大概1%仿真软件：proteus版本8.11
Ma_si·2025-05-13 15:29

六层板压合工艺温度与压力平衡

•温度波动控制：±1℃误差内
捷配科技·2025-05-13 15:56

基于STM32、HAL库的CPS121 气压传感器 驱动程序设计

它具有以下特性：高精度：±0.5hPa绝对精度，对应约±4米高度误差超低功耗：平均功耗仅为0.7μA（1Hz采样率）小尺寸：2.0×2.5×0.75mmLGA封装宽测量范围：300-1200hPaI2C
colin工作室·2025-05-13 15:24

激光雷达点云改善汇总

传感器安装振动‌改善方法：加固安装支架，增加减震装置，或通过IMU数据补偿振动误差。‌激光器波长干扰‌改善方法：选择抗干扰波长（如1550nm）或添加光学滤波片。‌多路径反射干扰‌改
光学设计培训·2025-05-13 05:53

停车四柱液压举升机 2.0 版技术白皮书

平台扩展性：支持多平台联动（最多4层堆叠），同步精度误差≤1.5mm，满足立体车库的复合升降需求。
2301_78600126·2025-05-12 19:45

大地测量课程设计：地球表面精确测量与分析

通过实际操作和理论学习，学生将利用GPS、全站仪等设备进行数据采集，处理并使用专业软件进行坐标转换与误差分析，并撰写测量报告。
你踩到我法袍了·2025-05-12 18:44

神经网络与深度学习(三）——卷积神经网络基础

卷积神经网络基础1.为什么要学习神经网络1.1全连接网络问题1.2深度学习平台简介1.3PyTorch简介1.4简单示例2.卷积神经网络基础2.1进化史2.2特征提取2.3基本结构3.学习算法3.1前向传播3.2误差反向传播
阿健也会编程·2025-05-12 08:05

数字孪生市场格局生变：中国2025年规模214亿，工业制造领域占比超40%

AI算法融合：LSTM时序预测误差率<3%，强化学习使西门子工厂能源流模拟优化能耗下降18%。边缘计算赋能：特斯拉虚拟电厂响应速度达秒级，5G+边缘AI实现设备故障预警响应时间缩短。
常州北格数字孪生·2025-05-12 01:18

深入解析BP神经网络：从理论到实践

本文献深入探讨了BP神经网络的结构、前向传播、激活函数、误差函数、反向传播算法、梯度下降、学习率、权重初始化、过拟合与正则化、早停策略、批量与随机梯度下降、学习率衰减、动量法与Adam优化器，以及训练集
语文乌托邦·2025-05-11 18:36

标量混频器校准

因此，标量混频器校准允许利用基于新概念的误差模型和表达式来校正全2端口误差模型中的误差项。通过使用标量混频器校准，可
m0_64937140·2025-05-11 11:53

《数值计算误差分析基础》

数值计算的误差分析基础一、数值计算的近似1.1建立数学模型时做的近似在建立数学模型时，为了简化问题、提高计算效率或适应实际应用场景，常常需要对现实情况进行近似处理。
非门由也·2025-05-11 06:42

AI-02a5a2.神经网络的学习

神经网络的学习中所用的指标称为损失函数（lossfunction）这个损失函数可以使用任意函数，但一般用均方误差和交叉熵误差等。
一年春又来·2025-05-10 23:57
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