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基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)回归预测，多变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

贝叶斯算法(bayes)优化随机森林的数据回归预测，bayes-RF回归预测，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

介绍了液压锚杆钻机的工作原理,并对影响锚杆钻机钻进性能的因素做了简单分析。设计研究了负载敏感变量系统液压锚杆钻机,并进行加载试验,通过测试数据的对比分析得出,负载敏感变量系统液压锚杆钻机有效地解决了普通锚杆钻机在作业过程中出现的各种缺陷,提高了锚杆钻机的钻进效率。

四臂锚杆钻机是短壁机械化成套开采设备的重要设备之一,可以有效提高矿井支护效率并降低人工劳动强度。该设备主要功能依靠液压系统实现,简单介绍了CMM25-4四臂锚杆钻机开式液压系统并详细论述了液压系统中开式变量泵的成功应用。

简单介绍了G10指令实现刀具半径补偿的设置格式,详细阐述了在数控铣削编程时应用G10指令中R常量功能和变量功能进行刀具半径补偿的方法,并结合实际加工经验给出了编程模板,希望为应用G10指令进行数控铣削编程的深入研究提供一定的实践基础。

本文介绍了C51语言中变量在内存中的分配情况，以及建议的使用方法。

介绍了双变量控制基本原理,阐述了变压变频在双变量六脉波交-交变频器全范围调速系统中的应用;分析了传统变压变频的缺点,提出了采用对称余弦法对双变量六脉波交-交变频器的波形进行对称性改造的方法。仿真结果验证了双变量六脉波交-交变频器变压变频控制新方法的有效性。

传统的强化学习（RL）使用回报（也称为累积随机奖励的期望值）来训练代理学习最佳策略。 但是，最近的研究表明，学习学习收益的分布要比学习其预期价值具有不同的优势，如在不同的RL任务中所见。 从使用传统RL的收益期望到分配RL收益分配的转变，为RL的动力学提供了新见解。 本文基于我们最近的研究RL量子方法的工作。 我们的工作使用量子神经网络实现了分位数回归（QR）分布Q学习。 该量子网络在具有不同分位数的网格世界环境中进行了评估，说明了其对算法学习的详细影响。 还将其与马尔可夫决策过程（MDP）链中的标准量子Q学习进行了比较，这表明量子QR分布Q学习比标准量子Q学习可以更有效地探索环境。 RL中的主要挑战是有效的勘探以及开发与勘探的平衡。 先前的工作表明，可以从分布的角度采取更多有益的措施。 我们的研究结果表明了其成功的另一个原因：分布式RL的性能增强可以部分归因于其有效探索环境的卓越能力。