四川地震中的普通故事

来自在现场的朋友的讲述。
  
  XXX 说:
  一个父亲从12号下午就开始挖,用手,一个人挖,什么话都不说,默默地挖,很快双手就流血了。他没注意,只是不停的挖。后来武警来了,看他那么惨,双手指甲掉光了,让这个父亲别挖,他们帮他挖。他不说话,一个人继续挖。于是武警和他各挖各的。
  
  挖了三天三夜,不吃东西,偶尔喝点水。从不说话,不哭也不叫
  
  第三天夜里挖出来了,他忽然笑了,很温柔的笑,但是他儿子已经变形了。
  
  他叫上武警一起,抬开预制板。把儿子挖出来,轻轻放在地上,找来水和纱布,给儿子擦身子和梳头。很轻,很温暖,他始终微笑,武警看到都想哭,又不敢劝他。
  
  擦完,他就把儿子抱起来,坐着,两个人,父子。哎,真是,太惨了。坐了一夜,也不和别人说话,偶尔亲亲儿子。
  
  天亮了,运尸体的车来了。他拿了一个尸体袋,把儿子装进去,别人要帮忙,他都拒绝了。
  
  然后,抱起装儿子的袋子,把儿子抬上车。这时候,他突然大叫一声,那种穿云裂石的声音,在场的武警都以为他疯了。上去拉他,他很快平静了,说,我没事。
  
  他把儿子放好后,跳下车,抓了一朵野花,放在装儿子的袋子上,说“儿啊,爸爸再送你一程”。
  
  然后,关门,目送车子离开,一个人转身走了。
  
  武警说,他两手食指的第一节骨头读没有了。
  
  故事完了。
  
  不知道他是谁
  
  XXX 说:
  还亲眼见到一个
  
  在映秀小学,457个孩子,埋死了453个。不过当地很多家庭事后都来挖孩子,救了80多个出来,剩下的,都挖不动
  
  一个母亲,一家7口,地震当时就压死了5个。只剩她和埋在学校生死不明的儿子。她到学校去,别人都有家人一起挖,她一个人,别人也管不了她。她就只好站那里,看别人挖的活人里面有没有自己的孩子。可是,没有
  
  消防官兵来了。她已经站了30多个小时了,也不动,也不说话。战士们开始挖。那个当妈的就一直站在旁边看。后来挖了一层尸体,但是分不清楚身子和身子谁是谁的,都成了肉饼子。血肉模糊得,特恐怖,特难看。
  
  后来又挖了两层。
  
  都没找到她儿子的尸体。
  
  到第四天中午,武警又挖一具尸体出来,只有身子和头,四肢都插在另一具孩子尸体里面。
  
  这个母亲突然下跪。
  
  她用头大力的磕响头,砰砰砰的。磕在砖上,顿时血流满面。她终于哭了,泪水和血混在脸上一起流下。她呼号着说,“求求你们,求求你们了”,她说,“别挖了,我不找我儿了”。
  
  当场,所有人都哭了,我哭了,消防也哭了,来帮忙的老百姓也都哭了。
  
  后来,果然就没挖了
  
  这个故事也完了
  
  这个故事说出来很苍白的。但是现场看到,真的觉得心如刀割
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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