技术课堂上的文化差异

Min Brown给公司培训“Solaris Internal”。通过对同一个问题的反应,发现了不同地方的人差异,这种比较也许有些争议,但是值得想想。

Brown在班上问一个问题:“今天星期几?”

下面是不同地方的人的回答:
中国(北京):班里一片寂静。
印度(班加罗尔):回答“Yes"。
捷克(布拉格):有人会笑,反问”为什么,你不知道吗?“。
俄罗斯(圣披得堡):班里会回答”星期一“,并且试图解释为什么是星期一。
美国:一些学生会抓住这个机会谈些什么,可能让这堂课完全跑题。

这篇短文来自同事Paul的blog(http://blogs.sun.com/tpaullee/entry/cultural_differences_in_an_engineering)
 



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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)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,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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