本文在分析智能制造對(duì)PID整定的新需求及PID整定面臨的挑戰(zhàn)難題的基礎(chǔ)上,將自動(dòng)化的建模、控制與優(yōu)化和人工智能的深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)深度融合與協(xié)同，提出了自適應(yīng)與自主的PID整定的智能優(yōu)化方法，包括端邊云協(xié)同的PID控制過(guò)程數(shù)字孿生模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)與數(shù)字孿生模型相結(jié)合的PID整定算法。
隨著網(wǎng)絡(luò)終端的不斷普及與互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的快速發(fā)展，當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)不僅要應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的傳輸流量，也要滿足用戶多樣化的需求指標(biāo)。云計(jì)算在諸如服務(wù)延遲與傳輸開銷等方面難以適應(yīng)趨勢(shì)，邊緣計(jì)算（Edge Computing）則將運(yùn)算資源從云下移到了網(wǎng)絡(luò)邊緣，并通過(guò)就近處理數(shù)據(jù)的方式提升性能。作為人工智能的主要代表之一，深度學(xué)習(xí)一方面可以被集成到邊緣計(jì)算的框架中以構(gòu)建智能邊緣，另一方面也能以服務(wù)的形式部署在邊緣上從而實(shí)現(xiàn)邊緣智能。本文從邊緣計(jì)算與深度學(xué)習(xí)融合的趨勢(shì)出發(fā)，介紹 “邊緣智能”與“智能邊緣”的概念與應(yīng)用場(chǎng)景，并說(shuō)明典型的使能技術(shù)及其相互聯(lián)系。
近年來(lái)，很多人將共享單車作為短途代步工具，這些單車會(huì)階段性地聚集在人流密集的交通樞紐，共享單車立體車庫(kù)可將這些車輛收容，減少擁堵，但現(xiàn)階段的共享單車立體車庫(kù)車輛出入庫(kù)速度較慢，調(diào)度不當(dāng)?shù)脑挄?huì)造成用戶等待時(shí)間過(guò)長(zhǎng)。現(xiàn)有的調(diào)度算法主要是為小型車立體車庫(kù)設(shè)計(jì)，不適合共享單車立體車庫(kù)。
作為直接推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)蓬勃發(fā)展的關(guān)鍵核心技術(shù)， 深度學(xué)習(xí)已經(jīng)迅速成為學(xué)術(shù)界與工業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。然而，由于深度學(xué)習(xí)模型的高精度需求往往會(huì)引發(fā)對(duì)計(jì)算資源的大量消耗，因此將一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型部署到資源受限的移動(dòng)設(shè)備面臨著的巨大的挑戰(zhàn)。
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