对公支付教程

对公支付的两种方式

一、线上网银对公(推荐)

进入充值页面时,平台提供【网付通网银支付】、【连连支付】、【中金对公转账】三种对公渠道,充值完成后可进入萤石官网获取发票和获取合同,且流程快。

二、线下销售对公

直接联系您企业对接的海康/萤石销售,通过销售购买开放平台服务费;
若无销售,请发送您的企业信息和充值需求到下方小助手申请销售对接

本方式一般需要1-2个工作周。

邮件内容需包含:

公司名称: 

注册所在省市 : 

法人代表:

行业 : 

收货地址 : 

邮编:

收货人和联系方式:

办公地址 :

开户行 : 

银行账号 :

开票全称: 

税号:

传真:

固定电话:

官方邮件(e-mail):

选择发票:(选择增值税普通发票/增值税专用发票)

萤石开放平台账号:

预充值套餐类型:

预充值金额:

所需合同份数:

备注:若项目紧急,可以选择微信或支付宝进行线上充值,后可开具专/普票和补签合同供您报销

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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