MATLAB和Simulink硬件挑战赛机器人手臂控制方案

2018 年中兴迪杰斯特拉算法挑战赛受到美国制裁的影响被迫终止，官网也已关闭。该比赛的任务是在给定网格中填充 1000 条链路，每条链路有三种选择，目标是在一分钟内尽可能降低网格的最大链路利用率。 一种优化方案是从第一条链路开始，每次选择使得当前网格最大链路带宽利用率最小的链路，直到填充完所有链路。该方案得到的利用率约为 40。在此基础上，可以采用模拟退火算法进行优化，每次退火改变一条链路的选择，替换为另外两种选择之一。由于每次只改变一条链路，因此只需计算一次网格利用率，大幅减少了计算量，在相同时间内可以进行更多次的退火操作。通过调整模拟退火参数，最终可以将网格最大链路带宽利用率降低到 37.19 左右，在一分钟内逼近了工具测试得到的 37.08 左右的最优解。

巴西保险巨头Porto Seguro与Kaggle平台合作，发起一项机器学习挑战赛。参赛者需要利用提供的汽车保单持有人数据集，构建模型预测其在未来一年内提出索赔的可能性。数据集已经过预处理，方便参赛者直接构建模型。

挑战任务 本次比赛要求参赛者基于讯飞开放平台提供的移动设备用户数据，准确预测用户的年龄和性别。 数据集描述 数据集包含训练集和测试集，共涵盖超过2万个设备的用户数据。 每个设备由唯一的 device_id 标识，并包含设备信息、APP信息和事件信息。 目标字段包括： gender: 用户性别 age: 用户年龄 数据集中部分字段信息已脱敏处理，以保护用户隐私。 数据集构成 训练集：包含2万条设备数据，用于模型训练。 测试集：包含3千多条设备数据，用于模型评估。

《MathorCup数学建模挑战赛：理论与实践的融合》MathorCup数学建模挑战赛激发学生的创新思维和数学应用能力。每年吸引全国大学生参与，他们运用数学解决实际问题，展示理论与实践结合的能力。2024年4月13日开赛，文件名为\"MathorCup数学建模_2024-04-13.md\"，包含赛题介绍、参赛指南和优秀作品分析。数学建模将现实问题转化为数学模型，并通过计算机求解，为决策提供依据。参赛团队需解决经济、环境和社会挑战，具备数学基础、编程和数据分析技能。

汇总了2021级在2022年各路线的运货量数据，共2个EXCEL文件，分别对应1年数据。

在Matlab命令行中输入fuzzy命令以打开工具箱，是进行Simulink模糊控制算法仿真的第一步。这一过程为机器人和数控系统的设计提供了重要支持。

这个存储库包含了Kiwi SCARA机器人的Simulink模型和用于在ERT Linux实时目标上控制它的附加Matlab代码。它为FER机器人基础课程实验室的控制实验室提供了客户端基础设施。系统安装需要在Ubuntu 14.04和Ubuntu 16.04上使用Matlab R2014a和R2015a进行测试，并且必须设置实时Linux目标机以控制机器人。

Matlab特征点代码：利用挤压激励和残余网络进行反欺骗。这个存储库包含了重现我们在Interspeech 2019论文中核心结果的代码。如果您发现这些代码对您有帮助，请引用@article{lai2019assert，标题={ASSERT: 挤压激励和残余网络进行反欺骗}，作者={Lai, Cheng-I and Chen, Nanxin and Villalba, Jes{\'u}s and Dehak, Najim}，期刊={arXiv预印本arXiv:1904.01120}，年={2019}}。摘要：我们将提交我们的挤压激励和残余网络（ASSERT）系统文件至JHU，参加ASVspoof 2019挑战赛。自ASVspoof挑战赛开展以来，反欺骗问题越来越受到关注，ASVspoof 2019专注于应对文本到语音、语音转换和重播等三种主要攻击类型。ASSERT基于前期关于深度神经网络（DNN）的研究。

《2023MathorCup大数据挑战赛：探索与分析》提供了一个宝贵的平台，让参赛者展示他们的数据分析和挖掘能力。本次比赛的数据集打包在名为“2023MathorCup大数据挑战赛数据集.rar”的压缩文件中，包含多个子文件，每个子文件都可能蕴含丰富的信息，等待参赛者发掘。大数据是指那些在传统数据处理工具难以捕获、管理和分析的海量、高速和多样化的信息资产，具有四个基本特征：大量、高速、多样和价值。数据集是数据科学的核心组成部分，包括用于训练模型或进行统计分析的具体数据，可以是结构化的（如表格形式）或非结构化的（如文本、图像或音频）。参赛者需深入研究数据结构和潜在关系，以提取有价值的信息。