Назад в галерею
AI & Системы
Описание промпта
План состоит в использовании подхода на основе BERT для полуавтоматического обучения аномального текста, который разделен на четыре части: предварительная обработка без учителя, алгоритмы кластеризации, включение псевдометок и активное обучение с использованием больших моделей.
Похожие иллюстрации
![Генерация структурной схемы управления: Данная структурная схема управления реализует гибридную стратегию управления силой и положением "внутренний контур скорости + внешний контур силы". Модуль отслеживания траектории предоставляет желаемую команду скорости концевого эффектора v_pos для тангенциального движения, служащую основным опорным сигналом для внутреннего сервоконтура. Одновременно шестикомпонентный датчик силы/момента получает данные о силе контакта, которые преобразуются для получения нормальной силы F_z в системе координат инструмента. Эта F_z подвергается калибровке нулевого смещения, ограничению амплитуды и фильтру нижних частот второго порядка на основе БИХ-фильтра для снижения шума. Впоследствии используется фильтр Калмана для онлайн-разделения медленно меняющегося дрейфа b(k), что приводит к стабильной обратной связи по нормальной силе F_z,f. Внешний контур использует желаемую нормальную силу F_z,d и F_z,f для формирования ошибки по силе e_f, которая затем используется одномерной моделью импеданса/адмиттанса второго порядка Md ẍe + Bd ẋe + Kd xe = e_f для расчета нормальной динамической реакции. После двух дискретных интегрирований получается коррекция нормальной скорости v_z, что приводит к построению v_force=[0,0,v_z,0,0,0]^T. Наконец, матрица выбора используется для синтеза v_pos и v_force на уровне скорости, в результате чего получается v_cmd=Sx v_pos+Sf v_force, которая отправляется на сервоинтерфейс робота для выполнения с периодом Ts=2 мс. Это позволяет системе поддерживать отслеживание тангенциальной траектории, одновременно обеспечивая постоянный силовой контакт в направлении оси z инструмента, при этом сила контакта передается обратно на датчик для формирования замкнутого контура.](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FnrWr7bcSgTx3io5vTHtCEbW9dOGillkF%2F6ccf7919-6bf8-42a8-a1d1-69fdda6790ea%2Ffb9bb477-79a1-47c5-9b60-f8f4c1815f9d.png&w=3840&q=75)
![Создайте ориентированную на ландшафт блок-схему в академическом стиле, иллюстрирующую "Автоматический процесс распределения доходов от авторских прав (на основе блокчейн смарт-контрактов)". Процесс должен идти слева направо, используя чистый векторный стиль, подходящий для иллюстраций в научных статьях. Шаг 1: Слева "Пользователь (Лицензиат / Покупатель)", представленный иконкой человека или терминала, с подписью "Оплата (Покупка / Аренда)". Шаг 2: Стрелка указывает на "Выбор категории авторских прав + Единицы + Продолжительность". Шаг 3: Вход в "Смарт-контракт (Контракт токена авторских прав)", отобразите блок контракта, внутри которого надпись "Проверка цены (Цена продажи / аренды за единицу)". Шаг 4: Комиссии поступают в пул контракта, с подписью "Платеж получен". Шаг 5: Контракт запрашивает "Таблицу долей категорий ownershipValues[tokenId][category]", используя разветвляющиеся стрелки для представления нескольких правообладателей. Шаг 6: Контракт автоматически распределяет доход в соответствии с долей, при этом каждый правообладатель получает соответствующую долю дохода, с подписью "Автоматическое распределение доходов". Шаг 7: Конечная точка процесса отображает "Запись лицензии (Право использования) или Передача долей (Передача права собственности)". Добавьте небольшую аннотацию в правом нижнем углу: "Распределение доходов основано на доле авторских прав в той же категории". Общая цветовая схема должна быть преимущественно черно-белой и серой, с небольшим количеством синего или зеленого для выделения "Автоматического распределения". Используйте простой шрифт, четкую логику и серьезный академический стиль.](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpub-8c0ddfa5c0454d40822bc9944fe6f303.r2.dev%2Fai-drawings%2FjCoJNRkBELSfVC6rdUMC1o25GaZyLLZz%2F8ad3fd3f-1d13-4d84-8ccd-240e1364b1bb%2Fa301b08e-23a3-476a-ab44-a97c0f2edf58.png&w=3840&q=75)