六自由度运动平台并联机器人运动学分析

六度自由的并联机器人运动学是根据一定的系统结构参数和结构完成的,根据并联机器人的机构构成原理,以及系统的物理模型和数学模型,运用相应的运算分析方法,可以比较详细的论述运动学的分析以及计算方式没同时获取不同的姿态变幻规律。文章主要分析六自由度运动平台的并联机器人运动学,就其系统组成以及运算方法进行详细的分析。

智能机器人控制HIFU的插补算法研究

随着现代智能科学技术的发展,现代智能机器人的设计更加趋向现代化,高强度聚焦超声串并联机器人具有的独特结构特点,采用的HIFU插算法及补算法相结合,从而满足智能机器人的电机轴动态性能条件。本文主要分析智能机器人的结构,并分析HIFU的插补算法。

基于区块链的联邦学习应用研究

当前人工智能的应用离不开大数据,而由于隐私保护、数据监管政策以及行业竞争态势导致的数据孤岛现象严重制约了大数据能够产生的价值。联邦学习是一种可以打破数据孤岛存在,致力于在多个参与方互不公开数据集的情形下,协同完成模型训练的方法。然而由于中心依赖、激励机制不足以及存在隐私泄露风险等问题,基于区块链的联邦学习方法已经走入人工智能前沿研究的领域范畴。本文通过详细论述联邦学习的概念和当前存在的痛点,对将区块链与联邦学习技术结合进行了展望。

区块链分叉问题的分析研究

区块链开创性地利用密码学元素和共识机制构建了一个安全的去中心化系统。区块链是比特币的核心,它利用点对点网络通信,让区块链中的每一个参与的节点,对每个区块提案进行确认共识,将最后的共识区块信息存储在区块链的各个节点的本地数据库中,这样就能够保证数据的防篡改,公开透明性,同时能够保证交易的正常进行,但是由于区块链的技术升级,会导致每个节点的升级出现异步问题,对一致性产生威胁,导致区块链出现分叉的问题,最终导致区块链的安全,可信受到威胁,本文对区块链分叉问题进行研究,给出了一个解决区块链分叉问题的方案。

联邦强化学习文献综述

深度学习技术能够快速有效地从大量历史数据中学习规律和模式,但很多实际应用场景无法提供足够的训练数据,且要求模型对外部环境的变化快速作出反应。近一年来,联邦强化学习的发展为解决以上行业痛点带来了新思路,联邦强化学习不仅可以在隐私保护的条件下扩大样本数据,而且训练出的智能体可以跟随外部环境的变化作出合适的决策,比传统监督学习具有更好的泛化性和自适应性。本文总结了近一年来联邦强化学习的研究成果,包括基于深度Q学习算法和演员评论家算法的联邦强化学习算法,并从联邦模式、隐私保护和应用场景3方面展望其未来的研究方向。

低能量冲击波在皮肤美容修复中的有效性分析

目的探讨低能量冲击波在皮肤瘢痕增生治疗中的疗效和安全性。方法:选取因瘢痕增生在我院就诊的患者100例,分别采用传统方法(对照组)和传统方法联合低能量冲击波治疗(观察组),观察两组临床疗效和不良反应发生情况。结果:观察组总有效率高于对照组,组间差异有统计学意义(P<0.05);与治疗前相比,两组治疗1-5次后,瘢痕长轴逐渐缩短,组内差异有统计学意义(P<0.05);但观察组短于对照组,组间差异有统计学意义(P<0.05);两组不良反应发生率差异无统计学意义(P>0.05)。结论:低能量冲击波治疗皮肤瘢痕增生临床疗效佳,安全可靠,可用于皮肤美容。