琐碎

文章回顾了伦敦奥运的开幕仪式,展示了英伦和苏格兰风格,提及了欧洲清野翠郁的园艺业及苏格兰风笛。作者回忆了在申城新东方学习英语时对英式口音的喜爱,以及对地中海式气候下欧洲城市的印象。文章还提到了近期的旅行计划和对西部、西北地区的向往。

          看了伦敦奥运的开幕仪式,典型的英伦和苏格兰风格,也想起了苏格兰风笛,和欧洲清野翠郁的园艺业。喜欢充满田园气息的那些部分,清新中透显着优雅,宛若欧洲小镇里雅致闲漫的碎步时光。

        典型的地中海式气候,令欧洲拥有多变湿重的气候,所以连见面时的问候,都是关乎天气的。印象颇甚的是,在一些漫画欧式生活的小画面里,这些温温优雅的城市,街舍巷隅间总是开出着很多伞花,隐隐中感觉如中国的那些江南城市,一年里雨花不断,好像风里都带着清泽的水花。

        这么多年了过去了,在英式美式澳洲三种英文口音中,还是喜欢淑雅内敛的英式口音,想起在申城新东方学习语言时,也有好多老师还是保留着英式口音,上外的老教授中则更多。而自己老觉得美语好像口里加了弹簧,真的是巧舌如簧,口灿莲花,好像听起来觉得别扭,但据说说美语会提高语言和自身的身价,怪不得有段时间那么多人改学美语。

        盛热的夏日,晴热如炙,还好这几天习习夜风带来了晚凉,一弯弦月更令夏夜增凉许多。之前有去过一次姑苏和一次杭城。和朋友计划了几次出行,周围的景点都不是距家太遥,短途临行,苏锡,申城,西塘,乌镇,杭城,趁朋友暑假正好一起前往,也算热中纳凉。觉得好久没有出行了。但心中的大美在西部,在西北,在澄澈清凝的青藏。。。

 

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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)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,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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