[Ultra LU]LU Master：让我们谈谈将于5月7日结束的L

乘客LU如何与这只狗一起工作？
第一步：使用八个IntelXeonE7-8850v2系列处理器构建的高速主服务器，根据原始发动机采样数据和LU团队设计的一系列数学模型，反转相应的传感器参数。在[PotentialSolutionDomain]中，它与遗传算法GA[GeneticAlgorithm]相结合，不断发展以适应一组可能的解决方案FF[FeasibleField]。
步骤2：封装这些可能的解决方案，将FF设置为OLTDP脱机训练数据包[Off-lineTrainingDataPackage]。
第三步：LU来宾用户将脱机训练数据包传输到LU TD来宾训练数据库[TrainingDatabase]。
第四步：来宾主机鲁瑞斯[REESI]内置人工智能算法内核，基于特定于实时的特定驾驶员和特定于车辆的采样数据以及训练数据库来建立有效的RBF神经网络策略组下特定的最优解燃烧，输出功率（例如条件优化）始终接近用于车辆生产的局部最优解集[LocalOptimalSolutionSet]的最优损失，可以选择基于不同的策略组KPID[KeyProfileIndicatorDatabase]步骤5：LU来宾主机将执行高速实时操作并根据KPID发出传感器信号集RSSS[重新调整传感器[ignalsSet]根据训练数据和用户驾驶习惯将ECU引导至最佳本地动力。
先前过程中最复杂的全局大规模建模工作已交付给主高速服务器。只有大量的RBF神经网络本地方法工作转移到主机主机LU[MCU-1]。
LU来宾主机将RSSS传递到ECU[MCU-2]。当LU guest虚拟机主机和ECU完成信号同步时，两个MCU一起工作。
该处理流程大大降低了硬件要求，使来宾来宾LU可以更有效地向ECU发布最佳的本地解决方案，从而使连续的电动机输出更接近用户需求。
因此，基于LU的引擎的输出不是静态的，而是基于用户的驾驶意图，所选模式的策略，车辆状况和训练数据包的，而进化学习则基于上述限制[RelativeOptimalSolutionSet]可以得到由ROSS建立的相对最优解。
在理论负荷测试和实际负荷测试都表明，只要潜伏时间足够长，LU乘客就可以始终产生对用户和车辆最佳的最佳输出，但要受到限制。这是LU乘客和市场通用的信号放大计算机，并且是最重要的区别。