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為了實現上述運動過程，利用ADAMS提供的計算方法[7,8,9]，直接定義機械臂末端的運動軌跡，具體方法：(1）在機器臂末端建立一個Marker點，其坐標值為（-173.0,979.0,0.0），各坐標軸的方向和基坐標的方向一致[4]。建立的Marker點是機械臂末端的一部分，命名成“moduan”。

打開新的程式設計範本使用C#創建自訂分析：用戶分析使用Windows資源管理器打開解決方案資料夾‘..\Documents\Zemax\ZOS-API Projects\CSharpUserAnalysisApplication1’。Visual Studio也打開了新的解決方案。該解決方案包含範例程式，該範例程式可以用作任何自訂分析的基礎範本。

本文不包括漸進式鏡片設計，儘管漸進式鏡片時常根據一般的鏡片曲率原則進行設計，但這些基礎的原則多以消除近視為目的，無法為特殊用途的鏡片設計提供太多的幫助。

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圖7 交叉相關能量比熵計算結果圖8 BiGRU-GRU預測軸承衰退趨勢的效果 由圖8可以看出，BiGRU-GRU預測結果值與實際值基的誤差低于0.01。綜合來看，BiGRU-GRU在預測軸承衰退趨勢上具備較高的有效性。為了進一步驗證其有效性，研究將LSTM與GRU與其進行比較，其結果如圖9所示。

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其中的研究成就包括變分自編碼器（VAE）（一種用于生成建模的有原則的框架）以及廣泛使用的隨機優化方法Adam。5.8生成對抗網絡GAN（Generative Adversarial Network）生成對抗網絡（Generative Adversarial Network，簡稱GAN）是非監督式學習的一種方法，通過讓兩個神經網絡相互博弈的方式進行學習。

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