[18调剂]桂林电子科技大学海量数据分析研究室招收硕士研究生---欢迎计算机专业的考生调剂...

点击文末的阅读原文或者公众号界面左下角的调剂信息是计算机/软件等专业的所有调剂信息集合,会一直更新的。

欢迎本科计算机专业的学生调剂,要求具有扎实的编程基础和英语阅读写作能力。有以下经验的同学优先考虑:参加过老师的科研项目、大学生创新项目、获得过省级以上计算机软件方面比赛奖项、英语通过六级。目前我们的科研经费充足,主要研究方向:海量数据管理,知识图谱,观点挖掘。

具体介绍请参阅:http://yjsgl.guet.edu.cn/TeacherInfor.aspx?TID=3C42E97A89E94C6B&TName=5F75C84D7FE8229B

有意向的同学请务必将简历发送到ymlin@guet.edu.cn

信息来源网址:http://muchong.com/t-12112740-1

点击阅读原文,看看今年目前所有计算机/软件等专业的调剂信息。

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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