裁员 14000 人!

诺基亚大规模裁员:影响与科技行业趋势

作者 | 自动驾驶之心 编辑 | 民工哥技术之路

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作为全球最大通信设备制造商之一的芬兰诺基亚公司近日表示,公司将裁员最多1.4万人,以削减成本,提高运营效率。

同日,诺基亚发布2023年第三季度财报。财报显示,诺基亚第三季度净销售额同比下降20%,至49.8亿欧元,按固定汇率计算下降15%,低于市场预期的56.7亿欧元;利润下降69%至1.33亿欧元,低于预期的3.95亿欧元。

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图片来源:诺基亚公司官方网站截图

诺基亚第三季度财报显示,净销售额同比下降20%,至49.8亿欧元。作为诺基亚营收主要来源,移动网络业务营收当季同比下降24%。

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诺基亚将第三季度业绩下滑的主要原因归咎于北美地区销售业绩不佳。诺基亚正面临多重挑战,包括全球经济增速放缓以及手机运营商减少对基础设施的投资。

近年以来,科技巨头频曝裁员!!!大环境不好,且行且珍惜。。。

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内容概要:本文围绕六自由度机械臂的工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合群:具备一定机器学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器控制、运动学六自由度机械臂ANN工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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