缺少一些软件

遇到一些问题,通过理性和感性不能解决,于是就想到了技术渠道.

现在有很多软件都可以把项目进行细分和分割成模块、功能和接口,但是却没有找到什么工具可以统计、分析和管理这些细分花费了项目的成本比。

以理性的角度,数据,数值话角度来控制项目。

换个角度来说rose和pd等分析工具是死的,而我需要的是活的工具,这个工具可以贯穿这个周期。

或者我的要求太高:

  1. 要可以分割和分析项目到最低级别;
  2. 要可以对项目可以统筹;
  3. 要可以对项目进行时间,人员,任务的安排;
  4. 要可以随时跟踪和追踪任务;
  5. 要可以多部门系统;
  6. 要可以把出现的具体问题反馈到具体的地方,一样可以统计分析;
  7. ... ...

我不是只是想要一个VSS+Project+pd(rose)+Case+bug tracking... ...

我想要?或者目前来说只是需要一个可以分割功能,并且反应某个功能到底在完成时所花费成本的工具而已。

胡言乱语Ing

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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