一種防御型AIGC對抗智能體及其訓練方法，屬于人工智能技術(shù)領(lǐng)域。智能體中，強化學習模塊通過觀測策略網(wǎng)絡得取一條軌跡；解耦學習模塊根據(jù)所述軌跡生成反事實軌跡，并進行解耦學習得到獎勵函數(shù)，根據(jù)獎勵函數(shù)算出獎勵，根據(jù)獎勵生成反事實策略網(wǎng)絡的參...

本發(fā)明提出了一種自適應雷達高分辨全景擴展方法，通過步進電機可控驅(qū)動、逐點運動狀態(tài)估計，實現(xiàn)擴展視場、高分辨率和主動自適應掃描焦點，提升任意傳統(tǒng)激光雷達的感知能力。所述方法包括：1）引入可控的主動旋轉(zhuǎn)機構(gòu)（慣性單元、步進電機、編碼器）來擴...

本發(fā)明提出了一種受限視角約束下的主動神經(jīng)輻射場三維重建方法。通過現(xiàn)有相機在受限視角下捕獲的目標二維圖像信息，進行初步的顯示NeuS三維粗粒度重建，并基于貝葉斯概率模型對目標表面及未觀測區(qū)域進行不確定性估計，優(yōu)化對目標邊緣的重建效果，并生...

本發(fā)明涉及四旋翼無人機姿態(tài)控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種考慮動力多點退化的四旋翼無人機容錯控制方法。本發(fā)明考慮到了無人機因動力多點退化導致的飛行姿態(tài)失穩(wěn)的問題，通過建立旋翼健康狀態(tài)與系統(tǒng)動力學響應之間的物理模型，通過主動調(diào)節(jié)旋翼動力輸出組合...

本發(fā)明提出了一種基于車路協(xié)同的低成本異構(gòu)傳感器建圖與定位優(yōu)化方法，所述方法包括如下步驟：車端視覺SLAM基于低成本車載相機、IMU和GPS，進行視覺SLAM獲取帶有累積誤差的車身位姿和基于視覺特征點云地圖；智能路側(cè)單元基于激光雷達和GP...

本發(fā)明涉及二維材料生長及制備技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及基于分子束外延生長大面積單層SnSb薄膜的制備方法及應用，包括以下步驟：對Cu金屬襯底依次進行氬離子刻蝕及退火處理，去除表面雜質(zhì)，得到潔凈的Cu金屬襯底；以單質(zhì)Sb金屬作為前驅(qū)體，在潔凈的...