stateflow流程图设计方法，较好的文档，可以参考借鉴。

Microwave solid state circuits are characterised by being etched on a suitable dielectric substrate. They are generically referred to as Microwave Integrated Circuits (MIC). This contributed volume presents a comprehensive discussion of the design of passive circuits, solid state devices, and microwave solid state circuits.

一组用于在可视节点编辑器中统一设计AI的工具。 用于： 行为树。 有限状态机。 实现自己的AI图。 通往v0.2.0的道路 如果您有兴趣在development分支中进行更改，那么我正在更新此存储库。 也可以随时与您有关如何改进这些工具的任何建议不一致。 发生了什么变化？ 关注点分离。 仅将xNode用作序列化和行为构建器工具。 不对运行时执行的方式做任何假设。 交互行为而不是字典的黑板。 使用新的复合节点Active Selector和Active Sequencer进行行为树检修。 其他可能的变化 AI行为的标准化版本。 基于实用程序的行为树。 一些样品。 主要特点 行为树

history state.rar

目标 了解参数和状态估计的最小二乘法 将线性卡尔曼滤波器及其非线性变体，扩展和无味卡尔曼滤波器应用于状态估计问题 为典型的定位传感器（例如GPS接收器，惯性传感器和LIDAR距离传感器）开发模型 了解LIDAR扫描匹配和迭代最近点（ICP）算法 使用这些工具将来自多个传感器流的数据融合到自动驾驶汽车的单个状态估计中 重要性 动机 我在哪里？ 我移动多快？ 为什么很难：传感器和测量不完美 定义 本地化：确定车辆位置和方向的过程 如何？ 例如状态估计 状态估计：根据一组[噪声]测量值计算[物理量（例如车辆位置）的最可能值] 相关概念：参数估计 与状态（例如，车辆的位置和方向）不同，参数（例如，电阻的电阻）随时间是恒定的（即，预计从第一次测量到最后一次测量都不会改变）

State estimation for Robotics.pdf

High Efficiency RF and Microwave Solid State Power Amplifiers

2021人工智能全景报告（State of AI Report 2021）

学习基于状态空间的模型预测控制强烈推荐的一本书，书中提供m语言源代码

重磅！《人工智能全景报告2021版》出炉，188页ppt，State of AI Report 2021 《2021年人工智能全景报告》目前已进入第四年，由行业和研究领域的人工智能从业者进行评审，并邀请了一系列知名和崭露头角的公司和研究团体做出贡献。本报告考虑了以下主要方面: 研究方向: 技术突破和能力。 人才: 人工智能人才的供给、需求和集中度。 所属行业: 人工智能商业应用领域及其商业影响。 政治: 人工智能的监管、其经济影响和正在兴起的人工智能地缘政治。 预测: 我们认为会发生什么，以及让我们保持诚实的业绩评估。