本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/debug-mpc5748g-devkit-sdhc-module/ 现象： 在测试工程中无法初始化SD卡，但是在示例工程中却可以
在之前的系列文章中，我们对MPC中的部分核心技术与应用做了初步的介绍。在进一步具体介绍更困难的技术组件或场景应用之前，本文试图从宏观上对MPC中部分主要技术与场景做一个简单梳理。...二、简易框架 广义的MPC泛指所有多参与方下的密文计算问题；在此情况下，如何将MPC封装为一个易被使用的方案就是一个值得关注的问题。...如需对个体进行保护，可结合差分隐私技术 · 联邦连接：主要包含JOIN等关键字；底层实现通常基于明文排序与基于秘密共享的比较运算，部分情形可结合隐私集合求并技术 5.2 机器学习预测 机器学习包含逻辑回归、决策树、神经网络等算法...Springer, Cham, 2019: 636-666. [15]: https://github.com/alibaba-edu/mpc4j/tree/main/mpc4j-dp-cdp [16]...: https://github.com/alibaba-edu/mpc4j/tree/main/mpc4j-dp-ldp [17]: Byali M, Chaudhari H, Patra A, et
加入我们使用MPC5744片子的ADC0模块以下通道来评估下ADC功能。
模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）作为一种先进的控制策略，因其在处理多变量系统、非线性系统以及约束条件下的优越性能，被广泛应用于车辆横向控制领域。 2....模型预测控制（MPC） 2.1 基础知识 二次规划（Quadratic Programming, QP）是数学优化中的一个重要分支，它涉及寻找一个使得二次函数达到最小值的变量向量的优化问题。...2.2 MPC 的整体流程 模型预测控制是一种先进的控制策略，它基于系统模型来预测未来的系统行为，并在此基础上优化控制输入。...MPC 的核心思想是在每一个控制迭代中，解决一个有限时间范围内的优化问题，以实现对系统未来行为的预测和控制。...MPC 的基本步骤包括： 系统模型：建立一个描述系统动态行为的数学模型。这个模型通常是系统的微分方程或差分方程，用于预测系统状态随时间的变化。
https://locuslab.github.io/mpc.pytorch/ Control is important! ?...This project focuses on solving model predictive control (MPC) with the box-DDP heuristic....This lets us solve many MPC problems simultaneously on the GPU with minimal overhead....Differentiable MPC as a Layer Our MPC layer is also differentiable!...Dynamics Jacobian Computation Modes https://locuslab.github.io/mpc.pytorch/
《Low-complexity explicit MPC controller for vehicle lateral motion control》是会议《2018 21st International...总体而言，这篇论文提出了在考虑稳定性/鲁棒性的MPC车辆横向控制中的降低计算成本的方法，对于提高这种控制方法的实时性具有较为重要的意义。
MPC算法通过建立系统的数学模型，根据当前状态和一定时间内的预测，优化未来的控制输入，从而实现对系统的控制。 MPC算法主要分为以下几个步骤： 1....MPC算法可以用于实现车辆的路径跟踪和速度控制。...代码实现 在Autoware中，MPC算法主要实现在mpc_follower节点中。...在实现MPC控制的过程中，需要定义车辆的动态模型、代价函数以及约束条件等。可以通过编辑mpc_param.yaml文件来配置MPC控制的参数。.../mpc_utils.h" #include "mpc_follower/mpc_trajectory.h" #include "mpc_follower/lowpass_filter.h" #include
1.模型预测控制 模型预测控制(MPC，Model Predictive Control)属于优化和控制两个领域的交叉，实际上是以优化的方法来求解控制问题。...它的主要优势在于: 1）MPC善于处理多输入多输出系统。 图片来源:【5】 图片来源:【5】 对于各个控制回路存在耦合关系，或者控制系统过于庞大，采用PID控制器会极其复杂。...MPC的优势在于它是一个多变量控制器，可以同时考虑所有因素进行多控制变量的交互。 图片来源:【5】 2）MPC可以处理约束条件(constrains)。...图片来源:【5】 3）MPC拥有Preview的能力。 MPC可以将未来的参考信息纳入控制优化，以改善控制器的性能。如下图所示，MPC可以提前考虑路口转弯，从而提供更好的行驶体验。...轨迹跟随的MPC控制器 3.1 线性化的车辆误差模型 图片来源:【1】 image.png image.png 3.2 状态方程离散化 image.png image.png image.png
模型预测控制(MPC)的理论推导部分见前文: 自动驾驶轨迹跟踪-模型预测控制(MPC) 这里主要用Python代码实现前文的推导结论。...print(res.x) [-0.8000016 0.80000272] 2、轨迹跟踪MPC问题求解 2.1 生成直线参考轨迹 直线轨迹以参数方程的形式给出： 其中 是期望的纵向速度,...plt.scatter(self.x, self.y, color='r') plt.axis([-5, 100, -6, 6]) plt.pause(0.008) 2.3 实现MPC...控制器 详细的理论推导部分见自动驾驶轨迹跟踪-模型预测控制(MPC) 2.3.1 寻找参考轨迹上的最近点 tree = KDTree(ref_traj[:, :2]) nearest_ref_info
托管比特是通过某一类mix函数计算而来，尽管函数的具体形式仍在讨论中，但其规范倾向于使用MPC 友好的构造，详见eth2.0-specs[3]。...采用Legendre PRF 的缘由主要有两点：其一，它在MPC的计算中非常高效；其二，其可确保托管比特具备更好的随机性。...MPC友好性 Eth 2.0 的设计目标之一是使其对MPC友好。...因此，托管证明也应该对MPC 友好，这也是使用Legendre PRF 的主要原因。由此，这或许会开启一种全新的业务模式，并产生许多其它有趣的应用。请参见此处[5]获取更多细节。...PlatON 发起了一个由以太坊基金会资助的项目，以实现和优化MPC 中的托管证明，当前代码已在GitHub[6]上开源。后续会公布更多细节，请持续保持关注！
一、引言 在之前的文章（多方安全计算(3)MPC万能钥匙：混淆电路）中，我们对MPC中一类通用方案混淆电路（GC）与密文比较策略做了介绍。...当然，一个真实的计算任务从与门、或门出发是不合适的；一个更自然的出发点是加法计算与乘法计算，而本文将介绍如何通过秘密共享（也常被称为秘密分享）技术在MPC任务中完成加法与乘法计算。...针对图像的特征提取往往使用卷积神经网络。卷积神经网络常常由全连接层、卷积层、激活函数层与池化层组成。 图片 池化层分为最大池化与平均池化。...熟悉联邦学习的朋友可能注意到，上述策略如果应用于密文神经网络训练则与联邦建模目标一致；但请注意两类方案有着本质的不同，MPC对每一步基础计算都做了密文替换，而联邦学习通常只对梯度等信息做了一定程度的遮掩...；MPC类方案输入信息与神经网络参数的安全性由严格的困难性假设保证，但在效率上也仍有较大的改善空间。
本篇文章将向您揭晓答案，即基于混淆电路的MPC通用场景计算。...二、混淆电路简介 我们在安全多方计算系列的首篇文章（安全多方计算之前世今生）中提到，基于混淆电路（Garbled Circuit，GC）可以实现MPC通用场景计算。...因此本篇文章将混淆电路称为解决MPC的万能钥匙。
使用MPC计算，不仅能够同时满足双发的利益诉求，甚至可以让基金信息得到有效的政府监管、防止出现市场结构性风险，同时保证商业信息不被泄露。 ?...而MPC能解决的核心问题，是通过不经意查询，达到数据不被公开、查询对象不暴露、而结果能够被正确查询返回。...这个问题可以通过MPC来解决。企业间可以不用担心数据流失，而是通过MPC实现数据租赁，从而可以得到数据价值变现。同时也让数据的使用价格低至原来的十分之一。...Google则采取了一种完全不同的方案来解决CNN中的数据安全问题，联邦学习，然而这是一个具体问题具体分析的方法，只对分层神经网络有效。 一次CNN训练和预测过程示意图如下： ?...今天我们展示一下，如何使用Tensorflow实现MPC，从而达到计算深度神经网络。 利用MPC，构建一个CNN模型的代码如下： ? 下一步是实现MPC张量运算，代码如下： ?
《MPC-based yaw and lateral stabilisation via active front steering and braking》是期刊《Vehicle System Dynamics
MPC 软件包包含一个任意高精度，且舍入正确的复数算术库。...安装 MPC 解压软件包： cd /sources tar xf mpc-1.2.1.tar.gz cd mpc-1.2.1 编译、检查并安装 MPC： time { ..../configure --prefix=/usr \ --disable-static \ --docdir=/usr/share/doc/mpc-...1.2.1 && make && make html && make check && make install && make install-html;} 安装完成后清理工作： cd .. rm -rf mpc
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2007.14035v1.pdf 代码： 无 来源： 加利福尼亚大学 论文名称：Risk-Averse MPC via Visual-Inertial...Networks for Online Collision Avoidance 原文作者：Alexander Schperberg 内容提要 在本文中，我们提出了一个在线路径规划架构，扩展了模型预测控制(MPC...我们的算法结合了一个目标检测方案和一个递归神经网络(RNN)，通过我们的MPC在有限时间范围的每一步来推断状态估计的协方差。...为了检测和提取避障目标位置，我们使用自定义训练的卷积神经网络模型结合特征提取器来检索附近障碍物的3D质心和半径边界。
）作为路径跟踪层控制器，采用径向基神经网络-PID作为执行控制层控制器，用于控制转向电动机。...采用PSO优化LTV-MPC控制器预测时域和控制时域的研究思路较为新颖，该研究思路还可以进一步拓展到优化控制器的权重系数等参数。...论文的第4.2节中给出了PSO优化预测时域和控制时域的步骤和结果，不过没有给出LTV-MPC控制器在选择不同预测时域和控制时域时的性能表现。...此外我们还可以发现，随着速度增加，LTV-MPC控制器的行驶轨迹与参考路径之间也出现了较大幅度的偏差，这也是个有趣的现象，值得进一步研究讨论。...此外，LTV-MPC控制器本身的性能特性，也值得我们进一步研究讨论。
另一方面，很多的ML方法（例如深度神经网络DNN）被视为黑盒子，其预测性能难以被解释。...基于上述讨论不难看出，MPC的不足刚好是ML的优势，而ML的不足又刚好是MPC的优势。...Alberto Bemporad 是意大利Lucca IMT先进技术研究院的教授，MATLAB MPC 工具箱的作者，MPC研究领域的专家，同时也是上文提到的是与GM合作率先实现MPC控制技术在汽车工业量产应用的...）从数据中直接学习并生成MPC控制策略，以及MPC控制参数标定； 3）利用ML算法（例如深度神经网络）从数据中学习和重构不可直接测量，而需要估计的MPC控制所需的状态量。...最后结合MPC领域专家Alberto Bemporad 教授在IFAC 2020国际会议上的报告，讨论了ML将如何赋能MPC。
现在，MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）利用神经网络算法，最大化地缓解了这种现象。将这种算法应用到YouTube或Netflix等网站之后，观众将会获得更好的体验。...MIT 计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）新发明的神经网络AI算法或许恰好能满足互联网所需的流畅流媒体服务。 ? 上面播放的视频并不是以整段传输到电脑上的，那会占用太大的带宽。...卡耐基梅隆大学的一个研究小组最近开发了一种叫做“模型预测控制”(MPC)的方案，试图预测网络环境如何随时间变化，并基于这个模型做出优化决策。...和其他神经网络一样，Pensive使用奖励和惩罚来强化每次试验的结果。随着时间的推移，系统能够调整自己的行为，始终获得最高的奖励。...该团队对这个神经网络只进行了总长一个月的下载视频内容的训练，就已经能获得与MPC系统相同的分辨率，但减少了10%到30%的缓冲问题。 ?
深度特征阶段：近十年来，随着深度学习特别是卷积神经网络（CNN）的迅猛发展，CBIR技术在2010年代迎来了深度特征阶段。...在深度特征逐渐流行的同时，多方安全计算（MPC），这一密码学中的经典技术，也因数据流转的重要性而受到空前关注。...这为图像加密搜索提供了新的解决方案：某些深度卷积神经网络在结构上异常简单，仅涉及基本的加减乘运算和比较操作，且其结构信息在初始阶段即可确定。...MPC，例如秘密共享技术，被认为能够支持各种加密数据上的运算。它提供了几乎与明文相当的加法运算效率和远高于同态加密的密文比较效率，且不存在噪声累积问题，能够适应各类深度学习模型。...结合多方安全计算（MPC）技术和深度学习的最新进展，我们能够简化原本复杂的问题，优化处理时间效率，逐步将曾被认为理论上不可行的方案转变为现实中可实施的解决方案。
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