EunGyeongKim

Week 1. The Australian economy in an nutshellKey characteristics of the Australian economyGDPUnemployment and inflation rateExchange rates and the Australian dollarWeek 2. Monetary policy and RBAMonetary policyThe IS-LM modelExchange rate stabilisationWeek 3. Fiscal Policy in AustraliaApplying the modified AS-AD framworkWeek 1. The Australian economy in an nutshellKey characteristics of the Aust..

CNN 이란? 데이터로부터 직접 학습하는 딥러닝의 신경망 아키텍쳐 영상, 객체, 클래스, 범주인식을 위한 패턴을 찾을 때 유용함 오디오, 시계열 및 신호 데이터를 분류하는 데도 매우 효과적임. 수십, 수백개의 계층을 가질 수 있음. 각 계층은 영상 및 데이터의 서로 다른 특징을 검출함. 각 훈련영성에 서로 다른 해상도의 필터가 적용되며, convolution된 각 영상은 다음 계층의 입력으로 사용됨. 필터는 밝기, 경계와 같이 매우 간단한 특징으로 시작하여 객체를 고유하게 정의하는 특징으로 복잡도를 늘려나감. CNN의 작동방식 입력계층(input layer), 은닉계층(hidden layer), 출력계층(output layer)으로 구분가능 이러한 계층은 해당 데이터의 고유한 특징을 학습한다는 의도로 데..

💡 X80-h 모바일 로봇의 특징을 연구한 결과, 이 유형의 로봇은 바퀴 정렬 문제가 발생할 수 있음이 확인됨. 실내 GPS는 x, y 및 각도 데이터를 제공하며 이를 데이터베이스에 기록하여 정렬 오류를 보상하는 알고리즘을 작성하는 것이 목표 ⇒ 현재 스타렉스 테스트 차량으로 일직선을 달렸을 때, X,Y,Z축의 이동거리가 일정하지 않고 퍼지는 문제가 있음. 이것을 x80-h라는 로봇에서 발생하는 정렬오류과 같다고 생각해 볼때, 추후 계산식 삽입으로 분포가 퍼지는 문제를 해결하고, 정확한 x,y,z 자율 컴퓨팅의 기본 : CHOP self-configure 변화하는 환경에 즉각적으로 적응할 수 있는 능력 EX) 모래 표면에서 바위표면으로의 표면변화 self-healing 혼란을 발견하고, 진단하며, 반응할..