触摸屏杂

柔性触摸屏闪亮登场 民用恐怕还得等很久

既有触摸感应控制,又能轻易卷曲折叠,这样的电子显示屏幕一直被描绘为未来的主流工具。今天,亚利桑那大学的柔性显示中心展示了一个可以灵活触摸的柔性显示屏flextouch 400。

柔性触摸屏flextouch400

这种柔性显示屏采用了DuPont Tijin材料作为基板,整个屏幕柔韧,易卷曲,并且有较强的抗压耐磨能力。另外,这种屏幕还采用了E-ink公司的技术,使用者可以在屏幕上写入、存储和删除内容。遗憾的是,这种超强屏幕的另外一个研发者是美国军方,因此短时间内它只会为军方服务,想要看到商用的柔性触摸屏,恐怕最少也得18个月以后。

 

 

 

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A collaboration between military R&D and industrial designers is bringing state-of-the-art PDA technology to Joe Snuffy out on the battlefield.

The Soldier Flex PDA (SFPDA) introduced by Inhand Electronics features flexible display technology with input from industrial design firm Artisent, display technology firm E-Ink and the U.S. Army Flexible Display Center at Arizona State University.

(Credit: Inhand Electronics)

The PDA offers InHand's PXA270-based Fingertip4 CPU board, along with Ethernet, USB, Bluetooth and keypad interfaces all in a "ruggedized" glass-free package that weighs less than a pound. Best of all, the unique low-power characteristics of electronic paper displays and InHand's patented BatterySmart system keep power consumption at well below a single watt. Battery life runs about six hours, according to the Maryland company.

The device opens up the realm of possibilities for distributing critical battlefield-networked information to infantry combat soldiers on long duration missions, explains Henry Girolamo, SFPDA program manager at the Army's Natick Soldier Research Development and Engineering Center.

That, and having a PDA around should make pulling guard duty a lot more entertaining.

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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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