[招聘]打造一支全球顶尖医疗影像研发团队

一家拥有顶尖研发团队的医学影像软件公司正在寻找新的成员。该公司曾获得3000万美元红杉资本融资,并与哥伦比亚大学医学院合作。团队成员包括拒绝微软邀请的CEO及来自清华、北大的博士硕士。

如果你喜欢在创业型公司中工作,如果你期望你的工作中充满激情和挑战,如果渴望技术上的升华和事业的成功,来吧,这里是你必然的选择!


我们的终极目标是成为全球顶尖的医学影像软件的研发团队。我在说大话?

 

首次创业1800万美元被并购已成往事,如今3000万红杉资本融资更不在话下,哥伦比亚大学医学院的合作水到渠成,对垒GE西门子胜之不武。这里有谢绝微软工程院院长盛情邀请,二次创业的CEO,这里有放弃15万美金年薪毅然归国加入团队的顶尖研发高手,这里有来自清华、北大的博士硕士,这就是我们的研发团队,一个充满豪情和勇气的团队。


我们期待你的加入,我们也因有你而更加自豪。

 

想了解我们么?参见

http://www.hinacom.com/

你能帮助我们么?参见

http://searchjob.chinahr.com/company/Computer.html?companyid=20090716009910&jobid=20090716009910000062&create_date=2011-12-19&comcreate=2009-07-16&memid=20090716009910&first=desc&pid=0

想加入我们么?发邮件给我

wang.hui@hinacom.com


 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wanghui9072229/archive/2012/01/20/2328304.html

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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