《史仙》入围凤凰网首届原创文学大赛

凤凰网首届原创文学大赛公布了第二批入围作品名单,其中包括多种风格和主题的作品,从战争到校园生活,从历史到都市情感,展现了作者们丰富的想象力和创作力。

凤凰网首届原创文学大赛”第二批入围作品名单公布

史仙3020140

作者:易经生
更新时间:2013-12-15
从一位不知名的天不怕地不怕的“飞天蜈蚣”,究竟是怎么样的莫名其妙踏上修仙路.

“凤凰网首届原创文学大赛”自今年10月1日公布第一批入围名单后,我们又收到了近千部的作品投稿,其中不乏让人惊喜者。此次发布的是大赛第二批入围作品。编辑们加班加点,严格筛选,力求不错过每一部好作品。

这次的入围作品更加偏重文学性,但风格依然多样。有的书写战争与苦难,有的描写白衣飘飘的校园生活;有对历史的追溯与反思,也有对都市人物的内心剖析……此外,在保证质量的前提下,许多作者在作品题材方面也有了扩展,如方言写作、拟人化的书写、海外题材、传统戏曲,等等等等,让人欣喜。

在此,试举部分优秀作品中的数例,与读者分享:

@lwxshow

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(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,利用人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。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计: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、科研人员及工程技术人员。; 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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