在没有Photoshop的年代,NASA这样拼接相片

本文回顾了70至80年代太空探索的艰难时期,当时探测仪上尚未具备分析并数字拼接图片的程序,这一过程需要纯手工完成。通过将旅行者1号在木卫一上拍摄的照片拼接成大图,科学家们揭示了木星的外貌并非冰冻荒原,而是表面光滑,火山活动剧烈,甚至模糊了火山口。这一过程不仅体现了太空探索的挑战,也强调了手工拼接图片在科学发现中的价值。

在没有 Photoshop 的年代,NASA 这样拼接相片

  英文原文:Así unía fotos del espacio la NASA antes de que existiera Photoshop

  你现在所看到的图片是由旅行者 1 号在木卫一上拍摄的照片拼接而成(大图)。70 至 80 年代是太空探索的艰难时期。当时探测仪上还没有能够分析并数字拼接图片的程序,所以这一过程需要纯手工完成。

  虽然现在看起来是一个幼儿园学生都能完成的工作,但事实上,这些拼接是为了体现出太空的重要价值。在木卫一这种情况下,因为每一张照片都令科学家们很惊讶,所以剪辑是非常必要的。

  把他们放到桌子上面,一张一张的筛选,一点一点的拼接出第一张木星拼图,发现木星并不是以前想象的那样是一个冰冻荒原。它外表光滑,换句话说,没有其他陨石碰撞的特征。事实上,该卫星上的火山活动是非常剧烈的,以至于都模糊了火山口。

 

原文载于: jandan.net
一句话点评:凡是就怕认真二字
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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