农家小院与熔岩灯

接着 上一篇继续说,沟通会结束后参观了Adsense中国团队的办公地点以及Google中国舒适的办公环境,而且还得到了我梦寐以求的 Google牌熔岩灯

AdSense团队办公的地方几乎就是一个农家小院,几乎所有的装饰品都颇具农家特色,而且这些都是他们团队亲自设计并且制作的呢,在Google中国举行的比赛中还获得了一等奖,不相信?这里有奖状作证。
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更多关于Google中国的照片大家可到 这里观看。

再说熔岩灯,以前听说过,没见过Google熔岩灯,这次亲眼看到并且拥有以后才知道为什么那么多人喜欢它了。
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不过静态的图片还是不能体现它的美妙,那就看看动态的吧。

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内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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