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　　我们通过使用电机控制示例代码中的现有变量来收集真实的电机控制数据ღ◈★✿◈，并记录了地板类型的数据以进行分类ღ◈★✿◈。这些数据被输送到Reality AI的特征提取和训练引擎ღ◈★✿◈，以开发和输出模型ღ◈★✿◈。我们实现了100%的训练K-Fold准确率ღ◈★✿◈，这促使我们选择该模型进行实时测试和基准测试ღ◈★✿◈。同时ღ◈★✿◈，Reality AI 的BOM优化功能会从电机信息的数十个现有变量中建议最佳的信息组合使用ღ◈★✿◈，并最大限度地减少资源需求ღ◈★✿◈。

　　在实际硬件上实施模型之前ღ◈★✿◈，可以使用另一个未用于训练的记录数据集对模型进行测试ღ◈★✿◈，以便在Reality AI上进行确认ღ◈★✿◈，以减少开发工作量ღ◈★✿◈。一旦达到预期的精度ღ◈★✿◈，该模型就会被重新集成到e² studio项目中聚享游app官方网站ღ◈★✿◈。然后ღ◈★✿◈，该模型在现场环境中进行了广泛的测试ღ◈★✿◈。

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