高校大学生体能训练成绩的ADFM模型预测研究

采用深度神经网络预测算法,基于注意力机制的深度因子分解机模型(attentional deep factorization machine,ADFM)预测了高校大学生的体能训练成绩,采用的预测算法模型包括K近邻分类算法和深度神经网络,探讨了3种因素对模型性能的影响以及激活函数对模型的影响.对比实验证明,深度神经网络在预测高校大学生体能训练成绩方面具有较好的效果,可为提高大学生体能训练水平提供模型和数据支持.

基于RX23T的四旋翼飞行器控制系统设计

本设计以两片Renesas公司的R5F523T5ADFM单片机作为飞行控制核心和图像处理核心,通过UART串行总线通信方式进行双机通信。系统使用MPU9250中的三轴陀螺仪和三轴加速度计反馈飞行器角速度与加速度信息,超声波传感器模块测量飞行器的飞行高度,OV7725作为感光芯片的单一摄像模块获取运动图像信息。实现了四旋翼飞行器定高飞行,定点飞行,以及捕获地面运动小车目标并跟踪飞行等功能。