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就在2025年3月6日,manus开始火遍AI圈,之前大佬们纷纷表示2025年是AI agent的元年,果然,很快就得到了应验。

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Manus。这款被誉为全球首款通用AIAgent的产品,以其强大的自主执行能力和全面的应用场景,正在引领AI技术的新潮流。

来个Manus案例: 很简单:帮我做一下介绍小米Su7十页的PPT

本以为 DeepSeek 已是天下无敌,没想到有人比他还猛...

发布了Manus文章后,有几位同学向我询问是否有相关的学习资料。我已创建了一个网盘链接,并将相关资料上传至其中,后续会持续更新,且免费提供。目前资料还比较少,但会逐步增加。如果有需要的同学,可以下载学习。

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目前分享的这些免费资料都在咸鱼上进行有偿售卖,价格从几元到几十元不等。63cd6674caa83e816c0d3865f204bcb4.jpeg

网盘部分内容截图fc50a9308c321cfb4e5e78034e50d475.jpeg99625fb60d923bc733b1cd25ada22bf3.jpeg

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MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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