简介：随着多媒体音箱的价格不断下滑,普通家庭享受5.1音效已经无需支出太多。但市场上的音箱品牌不仅越来越多,型号也越来越让用户眼花缭乱。怎样才能选择到一款合适的产品,成为不少用户关注的问题。但是不同价位的音箱有其独特的定位,用户购买音箱,需求决定了他们适合的产品,这才是最关键的问题所在。为了能让读者对目前的音箱产品有一个比较清楚的认识,我们特地组织了这次综合评测。大多数用户在选购电脑时,非常注意选择一款好显卡,以让自己看到更加绚丽多彩的画面;音箱则简单地花最少的钱买一对即可。但别忘了,再好的DVD,如果没有一款好音箱来表现它的宏大气势,也不过看过就忘;再好的FPS游戏,如果没有一款出色的音箱来准确定位敌人位置,也无法跌身高手之列。显卡厂商总在大肆宣扬画面质量的重要,却让不少人忘记了美妙音色对我们来说也同样不可缺少。追求声音(声)与画面(色)的完美结合才是我们真正的目的,缺少任何一个部分,都如同鱼失去了水一般。希望大家以后在选购电脑的时候,也不妨多为音箱留点预算。“声色之好,鱼水之欢”,这里我们本想用此来表现此次音箱评测的主题,不过文化学识不同的人对此话有不同的理解方式,为免引起误会,我们才绞尽脑汁想出了这个新的标题。

简介：研究基于深度强化学习技术的避障场景的算法模型设计，采用改进岛深度Q网络（DeepQ-lesrningNet-work，DQN）算法克服了Q-learning表名式算法在连续状态下导致内存不足的局限性。鉴于学习过程中奖励稀疏导致很艰难获得较好结果的情况，改进奖利机制，增知实时奖惩作为补充，解决学习耗时长和练不稳定的问题：采用相对角度、位置金和距离等信息，相比绝对坐标信息可以更有效的躲障碍物。不同于基于栅格法／可视图法等传统人为策略避障算法，深度强化学习算法DQN能够在缺乏先验知识的条件下具备自主决策能力，因此适用性更强。该技术可应用在仓储无人车、巡佥机器人、无人机等现实场景。

简介：在工业物联网高速发展的同时，伴随着网络安全威胁的急逮攀升，准确检测到威胁工业物联网安全的入侵行为是极其重要的。本文简要分斩了工业物联网所面临的网络安全问题，采用了6种基于机器学习算法的入侵检测技术，并对应用效果进行对比分析。通过实验验证了入侵检测的有效性，并对下一阶段的研究方向做出了展望。

简介：深度学习算法在物联网终端设备上的应用存在着系统开销控制与保证精度和实时性之间平衡的问题。本文提出了一种在云和终端设备上分布式混合部署深度学习神经网络的方法:压缩深度神经网络在本地终端上执行快速的推理运算;当系统基于可信表现的判断标准需要进一步处理时,中间数据可传输至云服务器端,进一步利用云端的深层深度神经网络进行处理,以提高系统的表现精度。本文给出了深度神经网络在终端设备上部署时和在终端与云端上混合部署时进行推理运算的量化比较效果,结果显示此种方法兼顾了深度神经网络的系统开销和准确率。

简介：介绍了平时生活中各种不同设备的遥控带来不少麻烦和问题，而现有的万能遥控器数据压缩率低、响应时间长、学习类型少。通过分析研究，针对红外、无线这两种主流的遥控方式，进一步提出一种基于低功耗32位单片机EFM32GG230的自学习系统，对红外无线数据进行压缩存储，并通过多通道转发电路进行信号发射。本系统具有低功耗、自学习范围广、信号集中控制、数据压缩率高、一键多发多控等优点，可以为人们的生活带来便利，让遥控不再繁杂。