Start at SCM & Logistics

作者进入供应链管理和物流行业已有一年的时间,在此期间遇到了许多挑战。尽管如此,作者仍致力于在这个领域发展,并认为自己能够从当前的工作中学习到很多东西。在一家世界顶级物流软件公司的ODC部门工作,作者看到了自己的未来,并决定全身心投入,排除干扰。

I want to be an expert in SCM & Logistics.

Got into this field for almost one year. I kind of felt lucky to be there even I have encountered a bunch of problems and a lot difficult to feed in. The generation of me mostly can not choose the subject that we are truely interested in. But we need to feed in the sociaty, so I choose to like the work I am doing now - e-logistics. I worked in and ODC department of the top world logistics software company and I am sure I can learn a lot from here. Everything is ok here. What I need to do is finishing the routine work and continuous improve my knowledge.

I can see my future by working here. Now I need to be quiet down and get rid of any distractions and gain a better situation and so the future.

Work with your heart, man.

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内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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