51、欧洲自然历史文化资源整合与传播架构解析

欧洲自然历史文化资源整合与传播架构解析

在当今数字化时代,文化资源的整合与传播对于文化的传承和发展至关重要。欧洲自然历史博物馆相关的文化资源整合项目,旨在将分散在各个博物馆的环境文化资源进行聚合、利用和传播,为用户提供更丰富的文化体验。

1. 核心概念与模块

在这个项目中,有几个核心的概念和模块需要我们了解。首先是CHO存储库,它在整个资源管理过程中起着关键作用。
- 信息包类型
- 提交信息包(SIP) :在CHO存储库的第一个版本中,SIP符合ESE规范版本3.4,但未来版本将基于EDM规范。
- 存档信息包(AIP) :由CHO存储库在维护阶段存档的信息包。在CHO存储库中,一个或多个SIP会根据其内部存储规范转换为一个或多个AIP进行存储。每个AIP都有一套完整的管理信息,并且会在各种描述性信息属性上进行索引,以便高效访问和传播。
- 传播信息包(DIP) :是CHO存储库在传播阶段响应消费者访问AIP全部或部分内容的请求而提供的信息包。它可能包括AIP的一部分、完整的AIP或AIP集合,并且可能包含也可能不包含完整的描述性信息。
- 软件模块与服务
- CHO存储库 :负责聚合的CHO元数据的维护(存储、管理)和传播,包含用于摄取、存档、索引和访问CHO元数据的模块。
- 采集模块 :负责按预定计划从参与的自然历史博物馆(NHM)采集CHO元数据,它作为OAI

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逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法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高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 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神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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