【MADRL】面向角色的多智能体强化学习（ROMA）算法代码 =================================================================== 包含ROMA算法实现的项目代码 =================================================================== 在多智能体系统中，如何让各个智能体有效协作、合理分工，最大化整体性能是一个核心问题。面向角色的多智能体强化学习（Role-Oriented Multi-Agent Reinforcement Learning, ROMA） 算法正是为了解决这一问题而设计的。         在 ROMA 中，“角色”（Role） 是多智能体协作中的核心概念。智能体被分配不同的角色，每个角色决定智能体在任务中的具体职责和行为模式。通过这种角色导向的方式，ROMA 试图提高多智能体系统中的协作效率，同时使得策略学习更加稳定和高效。

用AI开发软件：FTP管理工具（附完整代码）

ai 批量生成文章.zip

《矿大2023年人工智能原理复习指南》 人工智能作为一门研究领域，涵盖了广泛的理论和技术。在矿大的课程中，重点强调了以下几个关键章节的内容： 1. 绪论：这一部分涉及到人工智能的起源和发展，包括三个主要学派的代表人物、他们的观点以及主要贡献。其中，图灵是计算理论的奠基人，他的贡献在于提出了图灵机模型，为现代计算机科学奠定了理论基础。 2. 知识表示：这是人工智能中表达和存储知识的关键。一阶谓词逻辑表示法用于精确表达复杂的事实和规则；产生式表示法虽然不作为考试内容，但在某些特定的应用中仍具有价值；语义网络和框架表示法则常用于结构化数据的表示，其中框架表示法更注重具体情境和背景知识的描述。 3. 确定性推理：这部分主要探讨如何从已知事实推导出新知识。推理的分类包括正向推理、反向推理和双向推理。永真性和可满足性是谓词公式的基本性质，而置换与合一、归结演绎推理则是实现推理的重要工具。 4. 搜索策略：在解决复杂问题时，搜索策略至关重要。包括一般图搜索方法、盲目搜索（如BFS、DFS、有界DFS和迭代加深搜索）以及启发式搜索（如A*算法，其评估函数设计和迭代加深A*的差异）。此外，博弈论中的极大极小过程是理解智能决策的重要概念。 5. 不确定性推理：面对模糊和不完整的信息，不确定性推理显得尤为重要。主观贝叶斯方法处理概率不确定性，可信度方法用于处理非概率不确定性，而证据理论则提供了一种更全面的不确定信息处理框架。 6. 机器学习：归纳学习是机器学习的基础，它包括决策树学习，如ID3算法，以及K近邻算法。这些算法的学习过程和应用场景是理解机器学习能力的关键。 考试题型包括填空题、简答题、计算题、证明题和综合题，涵盖了以上各个章节的重点知识。例如，启发式搜索的原理和应用、决策树的构建、不确定性推理的计算和证明，以及在复杂问题中的应用等。 复习矿大2023年人工智能原理考试，应重点掌握上述各章节的核心概念、方法和算法，并能够灵活应用到各种问题中。同时，理解和运用这些知识来解决实际问题的能力也是考试的关键。

根据给定文件中的标题、描述、标签以及部分内容，我们可以总结出以下相关知识点： ### BST-V51智能小车底板电路原理图 #### 一、整体概述 BST-V51智能小车是一款集成了多种传感器与执行器的智能设备，主要用于教育及科研领域。其底板电路原理图展示了该智能小车的核心硬件设计，包括舵机供电模块、超声波模块供电口、舵机模块、电机模块、红外检测模块、检测提示模块以及电源提示灯等关键部件。 #### 二、主要模块介绍 **1. 舵机供电模块** 舵机供电模块负责为舵机提供稳定的电源供应，确保舵机能准确响应控制信号进行转向操作。在电路原理图中可以看到，此模块通过独立的电源输入端口连接外部电源，经过稳压处理后为舵机供电。 **2. 超声波模块供电口** 超声波模块是智能小车实现避障功能的重要组成部分。供电口为超声波模块提供稳定的工作电压，使其能够正常发射与接收超声波信号，并计算距离信息反馈给主控单元。 **3. 舵机模块** 舵机模块主要包括舵机及其控制电路。舵机是一种小型电动机，能够精确地控制角度位置，广泛应用于机器人手臂、模型飞机等领域。本智能小车中的舵机模块负责控制车辆的方向。 **4. 电机模块** 电机模块负责驱动智能小车的运动。在电路原理图中，可以看到采用L293D作为电机驱动芯片，这是一种常见的双H桥电机驱动集成电路，可以驱动两台直流电机正反转，适合于低功率应用场合。 **5. 红外检测模块** 红外检测模块用于识别地面的黑白线或障碍物，实现自动循迹或避障等功能。原理图显示，该模块通过红外传感器检测到的信息传递给主控制器，以调整行驶策略。 **6. 检测提示模块与电源提示灯** 检测提示模块和电源提示灯主要用于状态指示，如系统工作状态、电源电量等。在智能小车运行过程中，这些指示灯可以帮助用户快速了解设备的工作情况。 #### 三、电路细节分析 - **电源管理**: 电路图中出现了多个电容(C1、C2等)和电阻(R1、R2等)，它们用于滤波和平滑电压，保证整个系统的稳定运行。 - **信号处理**: LM324是一种常用的运算放大器，用于信号放大和处理。在原理图中，LM324被用来处理来自各个传感器的数据。 - **接口设计**: 图中包含多个接口(P1、P2等)，用于连接外部设备或进行调试。例如，P1端口可能用于连接主控制器，而P2端口则可能用于连接舵机供电模块。 #### 四、关键技术点 - **稳压电路**: 通过7805稳压器对输入电压进行调节，确保输出电压稳定在5V。 - **开关电路**: 图中出现了多个开关(SW1、SW2等)，用于控制不同电路的通断，实现功能切换。 - **电机驱动**: L293D作为核心驱动芯片，通过PWM信号控制电机的速度和方向。 - **传感器集成**: 将多种传感器(超声波、红外等)集成在一个平台上，实现了多功能合一的设计理念。 BST-V51智能小车底板电路原理图展现了该智能小车的硬件架构和技术实现细节，对于理解智能小车的工作原理及进行相关开发具有重要意义。

本设计以 STM32F407 芯片和编码电机为核心制作小车，通过 OPENMV摄像头识别病房号，将数据发送给 NVIDIA 控制装置。NVIDIA 与 STM32之间使用串口通信进行数据传输。小车 1 通过蓝牙通信模块发送给小车2 行走指令，通过矢量合成算法来处理并计算得出小车各个轮胎所需求的转速，再由 PID 算法控制 PWM 的占空比，从而调整转速，实现小车的转向与前进。灰度传感器用于寻迹，OLED 屏可显示药房号。全国大学生电子设计大赛对每一位参赛者来说既是机遇，又是挑战。电赛对我们来说是一次重要的机遇，平时的不断学习，赛前的不断训练，从知识、技术的未知，到知识、技术的浅识，再到对知识、技术的理解，每一步都见证了我们对于电子设计大赛孜孜不倦地向往。与此同时，电赛对我们来说又是挑战。面对全新的赛题，对于问题的解决，我们团队合理分工，发挥各自优势，加快赛题的解答进度，极大考验团队合作和个人能力。通过电赛，我们的机械结构搭建，电路设计调试，软件编写，算法设计，软件仿真测试等各项技术能力得到了显著的提高。

本项目通过CPU共训练50轮，精度趋近于0.8。若想进一步提高精度，可增加数据集或增加训练轮数。 数据集地址:https://download.csdn.net/download/qq_63630507/89844778 在当前的智能化农业发展中，运用先进的图像识别和深度学习技术对农作物病虫害进行自动检测与诊断已经变得尤为重要。本项目聚焦于水稻病虫害的自动识别，采用的是目前较为先进的目标检测模型Yolov5。Yolov5作为一种基于深度学习的单阶段目标检测算法，以其运行速度快，检测精度高的特点，广泛应用于实时目标检测任务中。通过本项目的实施，旨在构建一个高精度的水稻病虫害智能识别系统。 在项目实施过程中，研究团队首先需要准备一个全面且高质量的水稻病虫害图像数据集。该数据集包含不同种类的水稻病害和虫害的图片，每张图片都应经过详细的标注，标注信息包括病虫害的类别及位置等，这为模型提供了训练的基础。通过数据集的准备，研究团队确保了模型训练有足够的信息去学习和识别各种病虫害特征。 考虑到计算资源和时间成本，项目选择了在CPU环境下进行模型训练，共计训练了50轮。尽管在计算能力有限的情况下，但通过精心设计的网络结构和合理的参数调整，模型的精度已经趋近于0.8，这是一个相对较高的准确率，表明模型在识别水稻病虫害方面已经具备了较好的性能。然而，项目报告也指出，若要追求更高的精度，可以考虑增加更多的数据集或延长训练轮数，以此来进一步提升模型的泛化能力和准确度。 项目最终构建的模型不仅能够帮助农民及时发现和处理病虫害问题，降低经济损失，还可以作为智能农业系统的一部分，实现对大规模种植区域的病虫害自动监测与预警。通过引入人工智能技术，不仅能够减轻农业工作者的负担，还能够提高作物的产量和品质。 在技术推广与应用方面，项目组还提供了数据集下载链接，便于更多的研究者和开发者获取和使用这些数据，共同推动智能农业识别技术的发展。这种开放共享的态度，有助于促进整个行业技术进步和农业生产的现代化。 本项目的实施是智能农业领域的一次重要尝试，它不仅推动了机器学习在农业领域的应用，更为水稻病虫害的精准识别提供了有效的方法和工具。通过本项目的成功实施，为未来利用智能化技术解决农业问题提供了新的视角和途径，具有重要的现实意义和深远的影响力。

关注有更多资源，私免费的得

在当今快速发展的科技领域，人工智能（AI）已经成为一个热门话题，它与物联网（IoT）结合，形成了人工智能物联网（AIoT）这一新兴概念。AIoT将AI强大的数据处理能力与IoT广泛的设备互联互通相结合，旨在构建智能化的物联网解决方案。DVM-AIoT-AI资源包正是这样一个旨在提供人工智能在物联网中应用的综合性资源集合。 资源包中的“DVM”可能代表了这一资源集合的特定框架或技术栈的名称，它可能是一种确保设备虚拟化管理和AI模型部署的系统。其中的“AIoT”表示人工智能与物联网的结合，这代表着将AI能力嵌入到IoT设备中，使得这些设备能够执行更加复杂的任务，例如数据分析、预测性维护以及用户行为识别等。而“AI”自然指的是人工智能技术，它包括了机器学习、深度学习、自然语言处理等多种技术。 压缩包内的文件名称列表透露了该资源包可能包含的结构和内容。LICENSE文件通常包含了资源包的使用许可协议，为用户提供法律上的使用指导和限制。readme.txt文件则详细说明了资源包的安装、配置和使用方法，是用户开始使用资源包前的首要参考文件。pom.xml文件是Maven项目管理工具的核心文件，它描述了项目的构建配置，包括项目依赖、构建插件等信息。 iot-parent、iot-device、iot-system、iot-things、iot-infra等目录则揭示了资源包涉及的多个层面。其中，iot-parent可能是一个父项目或基础框架，用于管理其他子模块的版本和依赖关系。iot-device指的是与IoT设备相关的模块，可能包含了设备驱动、协议转换等功能。iot-system可能涉及系统的整体架构设计，包括数据流的处理和系统的稳定运行。iot-things聚焦于物联网的“物”部分，可能涵盖了设备的接入、管理以及应用层面的接口。iot-infra则可能包含了底层的基础设施构建，如消息队列、数据存储和计算框架等。 文件名中的“.image”可能表示了与镜像相关的文件，这通常与容器化技术相关，为AIoT应用提供便捷的部署和运行环境。iot-web则可能代表了一个网页应用，它允许用户通过Web界面访问和管理IoT设备和AI服务。 整体来看，DVM-AIoT-AI资源包提供了一套完备的工具和框架，使得开发者能够快速搭建起AIoT系统，利用人工智能技术对物联网中的数据进行分析和处理，实现智能化的应用和服务。无论是对于物联网企业还是独立的软件开发人员，这样的资源包都极大地降低了AIoT解决方案的技术门槛，加速了相关产品的研发和市场推出。

多模态人工智能系统很可能会在我们的日常生活中无处不在。使这些系统更具交互性的一个很有前景的方法是将它们具体化为物理环境和虚拟环境中的智能体。目前，各种系统利用现有的基础模型作为创建具身智能体的基本组成部分。将智能体嵌入到这样的环境中，有助于模型处理和解释视觉数据和情境数据，这对于创建更复杂、更具情境感知能力的人工智能系统至关重要。例如，一个能够感知用户行为、人类活动、环境中的物体、音频表达以及场景的整体情感氛围的系统，可用于在给定环境中为智能体的反应提供信息并指导其反应。 为了加速对基于智能体的多模态智能的研究，我们将 “智能体人工智能（Agent AI）” 定义为一类交互式系统，这类系统能够感知视觉刺激、语言输入和其他基于环境的数据，并且能够产生有意义的具身动作。特别是，我们探索了一些系统，这些系统旨在通过纳入外部知识、多感官输入和人类反馈，基于对下一步具身动作的预测来改进智能体。我们认为，通过在实际环境中开发智能体人工智能系统，人们还可以减轻大型基础模型产生幻觉的情况，以及它们生成与环境不符的输出的倾向。 新兴的智能体人工智能领域涵盖了多模态交互中更广泛的具身性和智能体相关方