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先別說這個了，你有聽過安價嗎?(特裝版)

為了解決2016 X1的問題，作者啞鳴,迷子燒 這樣論述：

★繼《有五個姊姊的我就註定要單身了啊》《愛徒養成有賺有賠，後果請參閱本書》， 睽違四年，啞鳴x迷子燒，黃金組合再度合作！ ★收錄超過100張精緻插圖，全新閱讀體驗「視覺小說」堂堂降臨！ 　　★豪華特裝版： 　　啞鳴、迷子燒 複製簽名板x1 　　全書黑白插圖收藏畫冊x1 　　安價：源自於日文「安価」，網路留言板中常見的遊戲。 　　由發文者發起問題，並隨機根據網友的回覆，執行解答。 　　換句話說便是－－「讓網友決定你的下一步」！ 　　★連續四部作品當創下當日再版奇蹟 　　★全臺第一本輕小說改編電影成就達成 　　★前作與《鎖鏈戰記ChainChronicle》《問答RPG 魔法使與黑貓維茲

》等等手遊合作 　　★臺灣Google Play 2015、2016年度最佳圖書得主 　　★漫博會銷售屢創佳績，各大報刊專題報導 　　★人氣破表！！博客來、金石堂暢銷總榜第一 　　★蘋果暢銷排行冠軍作家，登上排行二十次 　　阿聯，死因：手機爆炸。 　　當他再次睜開眼睛時， 　　發現自己與一名有著相同遭遇的陌生少女 　　處在一座充滿史萊姆的百貨公司（迷宮）中。 　　「一、安價的指令必須絕對服從。」 　　「二、死亡即是消失，沒有重來的可能。」 　　「三、電梯是唯一的出口。」 　　無從抵抗的規則從天而降， 　　抵達電梯、重獲新生是兩人的共同目標， 　　阿聯與少女不得不互相合作，展開這場被安價控

制的冒險。 　　但意外性1000％的安價卻一直毀滅他們的計畫...... 　　先別說這個了，你聽過安價嗎？>>第三推 　　推 D61：高調買 　　推 SweetMilktea：全裸購買 　　推 YM：買十本八本傳教一本閱讀一本收藏  

2016 X1進入發燒排行的影片

多軸⾶⾏器強化學習控制

為了解決2016 X1的問題，作者畢楨煥 這樣論述：

本論⽂討論使⽤強化學習控制法則進⾏多旋翼無⼈機的⾶⾏控制。在控制⽅⾯，提出⼀種基於強化學習的低階控制器和兩種改進⽅法，使多旋翼控制器性能⽐⼀般強 化學習控制器具備更通⽤性以及強健性。本研究從四旋翼機構建模和模擬環境的構建 開始，基於神經網路的四軸⾶⾏器控制器經由強化學習演算法，產⽣⼀控制策略來調 節四旋翼⾶⾏器的⾶⾏。其中四旋翼機的環境狀態做為神經網路的輸⼊，⽽四個轉⼦ 的推⼒作為控制輸出。此四旋翼控制器可歸類為⼀⾮線性控器，並且只需透過定義⼀ 個損失函數來作為控制策略的最佳化⽬標，此提出的⽅法顯著簡化四旋翼控制器的設 計過程。為了驗證多旋翼控制策略的結果，本研究除了在系統模擬環境中對策略進

⾏ 訓練和驗證，也在實驗部分通過控制閉迴路結構將控制策略應⽤於真實的多旋翼⾶⾏ 器，本⽂將訓練好的強化學習控制策略實現於機載⾶⾏電腦，並且觀察與討論此控制 策略應⽤在現實世界中多旋翼⾶⾏器的可⾏性和⾶⾏表現。 針對強化學習控制器的通⽤性，本論⽂提出了⼀種多⽤途控制⽅法。通過修改神經網路的輸⼊和輸出，該⽅法可以克服強化學習控制器只適⽤於於特定模型以及特定 物理參數問題，解決耗時以及⾼成本控制器訓練。在強健性⽅⾯，本論⽂提出了⼀種 具有擾動補償的強化學習控制結構，以解決外部擾動下的四旋翼定位問題。所提出的 控制⽅案構建了⼀個⼲擾觀測器來估計施加在四旋翼三個軸上的外⼒，例如室外環境 中的陣⾵。通過在

神經網路控制引⼊⼲擾補償器，此⽅法顯著提⾼了室內和室外環境 中的定位精度和強健性。 本論⽂還提出⼀種實時軌跡規劃器，引⼊強化學習控制來解決⽋驅動四旋翼⾶⾏器垂直降落問題。四旋翼⾶⾏器的軌跡⽣成和追蹤⽅法分別利⽤了強化學習和傳統控 制器的優點。與傳統的最佳化求解器相⽐，通過訓練過的強化學習控制器只需更短的 時間即可⽣成可⾏的軌跡，並且結合傳統的軌跡追蹤控制器以利於四旋翼的控制並對 其穩定性和強健性進⾏數學分析。