德国启动!将创建首个量子计算云服务

德国联邦经济与气候保护部与多家公司合作,创建SeQenC平台,将为工业界测试量子应用,投资7.4亿欧元加速量子计算发展。

(图片来源:网络)

德国联邦经济与气候保护部(BMWK)已与软件公司QMWare、云专业公司IONOS、斯图加特大学以及弗劳恩霍夫FOKUS研究所签订合同,为德国工业构建量子计算应用平台,创建首个量子计算云业务。

项目名为“SeQenC”,是BMWK“商业数字技术”支持计划的一部分。该项目为期三年,将在行业内和更广泛的经济体中选定合作伙伴公司,邀请他们测试电信、物流、金融、汽车和能源等领域的应用。

它也是由BMWK发起的一系列量子计算中的最新项目。9月下旬,BMWK宣布将投入1400万欧元,用于研究基于光子系统开发的量子处理器原型。BMWK承诺在整个量子计算方面投资7.4亿欧元。

德国联邦外贸与投资署的计算行业专家Asha-Maria Sharma说:“德国政府的投资表明了德国对量子计算的重视程度。这些举措不仅为活跃在德国的企业创造了优越的条件,而且还表明,国际量子计算企业正在进入欧洲最大的经济体,并从这一振奋人心的转型中获利。”

德国联邦外贸与投资署(GTAI)是德国联邦政府对外贸易和对内引资的机构。该机构为进入德国市场的外国公司提供咨询和支持,并协助在德成立的企业进入外国市场。

文章参考链接:

https://thequantuminsider.com/2022/11/14/germany-to-create-its-first-quantum-computing-business-cloud/

编译:卉可

编辑:慕一

 

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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