含金量这么高的蓝桥杯比赛竟然爆出1133人作弊,还值得信任吗?

近日,蓝桥杯大赛组委会

发布《关于第十六届蓝桥杯大赛

(软件赛/电子赛)省赛

个别选手违纪行为的处理决定》

大赛组委会综合运用技术监测、

人工核查、线索举报等多重手段

对省赛过程中发现的

个别违纪行为进行了严格认定与处理

处理决定:公布作弊选手准考证号(见附件一),取消作弊选手比赛成绩,禁赛三年,并向所在院校通报。如果对公布结果有异议,可以在本通知发布三日内向蓝桥杯大赛组委会提出书面复议申请,后期不再接受复议申请。复议结束后,大赛组委会将复议结果提供至选手并同步所在院校。

附件(一)文件显示,第十六届蓝桥杯大赛省赛(软件赛和电子赛)共甄别违规选手312人,作弊选手1133人,并公布了作弊选手准考证号

据蓝桥杯大赛官方微博介绍,蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛由工业和信息化部人才交流中心主办,连续多年入选中国高等教育学会发布的“全国普通高校学科竞赛排行榜”

综合整理自湖北日报等

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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生、科研员及工程技术员。; 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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