【调剂】福建医科大学,生物医学信息学方向,招调剂生

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公众号【计算机与软件考研】每天都会发布最新的计算机考研调剂信息!

点击公众号界面左下角的调剂信息或者公众号回复“调剂”是计算机/软件等专业的所有调剂信息集合,会一直更新的。

调剂要求:
1. 拟招收1名生物信息、生物医学工程、计算机相关专业的调剂生,报考专业须为工学相关专业(专业代码08开头)。
2. 至少熟悉一门编程语言,r or python.

导师简介:
何俊,博士,硕士生导师。目前主要关注的研究方向为肿瘤早期筛查标志的识别、药物药效标志的构建与重症医学的大数据分析。主持福建省自然科学基金、福建医科大学高层次人才科研启动基金等多项研究项目;在cancer science、Nucleic acids research等杂志发表SCI论文多篇。目前为沈晓沛教授课题组成员。沈晓沛教授,博导,闽江学者讲座教授,福建省引进高层次人才海外B类(详细介绍

https://bms.fjmu.edu.cn/2020/1023/c2880a99178/page.htm

)。

请有调剂意愿的考生准备个人简历、大学成绩单复印件、及其他证明材料(获奖、荣誉证书、科研论文等),尽快发送电子版申请信息至邮箱:hjbiocc@fjmu.edu.cn。通过初选的考生,会收到邮件或电话等方式的通知,目前学校调剂系统还没有开放,初选通过的考生会收到调剂系统开放时间的通知,谢谢关注。

信息来源网址:

http://muchong.com/t-15654641-1

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你点的每个在看,我都认真当成了喜欢27e3ac08c2af2c16f48db9fba06d0128.png

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、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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