17、现代俄罗斯教育体系中的人文技术

现代俄罗斯教育体系中的人文技术

1. 引言

当今俄罗斯社会各领域呈现出高度的社会经济、文化、技术和信息变革动态。社会变革的进程由俄罗斯融入全球化、信息化和数字化等趋势所决定,这些外部趋势已成为社会系统发展的内在逻辑,也是改变社会行为逻辑的关键因素。

这些社会变革趋势源于超人类主义的新范式。超人类主义起源于泛神论,在现代,它以全球思维方法为依托,基于最新的纳米 - 生物 - 认知技术以及人文技术。这些技术不仅能影响大众的世界观,还可能改变人类的生物和心理生理本质。如今,超人类主义不仅是一种哲学概念,更成为一种新的全球政治意识形态,通过全球教育系统参与塑造新的超人类主义。

数字转型影响了社会的各个领域和人们的大部分活动,对教育系统的影响尤为显著。教育系统嵌入了跨国商业结构,全球教育机构的转型趋势表明,现代大学应成为科研、生产和教育一体化的企业,它们提供教育服务,并将纳米技术成果出售给工业、商业和其他经济实体,而这些实体同时也是研究人员的赞助商和资助者。

在俄罗斯,为了使教育系统适应全球数字信息技术的发展需求,正在采取一系列措施。这些措施有助于扩大信息和教育空间、创造有效就业岗位,并为提高教育过程参与者的独立教育和研究活动的有效性创造条件。因此,开发信息资源以及将新信息技术引入俄罗斯教育领域的问题,受到了科学家和从业者的广泛关注。他们认识到提高教育系统信息化水平的重要性,并提出了加强相关工作的额外措施。

2. 材料与方法

新的计算机技术在促进教育过程、发展远程教育和自主学习方面发挥了积极作用,但同时也带来了一些问题。它们使得基于师生人际交流的传统教育方法在教育实践中的应用机会减少甚至被完全排除。传统教育中,教师不仅是知识的传授者,更是

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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