刚回到北京,倒时差中……

刚回到北京,倒时差中……

昨天晚上才从Mountain View回来,睡都睡不熟的,今天早上又要到公司开会了,只能一边开会一边倒时差了……

这一次又在Mountain View忙了几周,收获还不小,除了几个相关项目进展顺利以外,还进一步敲定了5月31号来北京开发者日演讲的大牛们——像Python的老大Guido van Rossum,Mozilla的Engineering VP——Mike Schroepfer,还有Guice的Tech Lead——Bob Lee都在其中。

开发者日首页

其间还经历了诸如“带小孩上班日”这样的好时候,看到无数洋娃娃们在Google办公室里嬉戏,在餐厅一边吃冰淇凌一边接受YouTube的采访,呵呵,觉得北京Office也该搞个类似的活动,大家把自己的孩子带到办公室来,没有孩子的就赶紧努力,实在不行就借别人的用一下……呵呵,这个还是相当有趣的……

带小孩上班日的视频1

带小孩上班日的视频2

带小孩上班日的视频3

当然也在工作之余拍了些漂亮的风景照——加州总有无尽的美景可以发掘。

Point Reyes国家公园的海岸

San Jose附近,傍晚的云彩

Monterey Bay水族馆里漂亮的水母

17 Miles的美景

云朵映衬下的金门桥

夜晚的金门桥

海浪中Bay Bridge和远处的旧金山——有科幻片的感觉

金门桥附近的夜景——长时间曝光得到的效果

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值