Google退出中国了

今天

 

。。。including the persistent blocking of websites such as Facebook, Twitter, YouTube, Google Docs and Blogger—had led us to conclude that we could no longer continue censoring our results on Google.cn.。。。

 

。。。Users visiting Google.cn are now being redirected to Google.com.hk , where we are offering uncensored search in simplified Chinese, specifically designed for users in mainland China and delivered via our servers in Hong Kong.。。。

 

。。。the Chinese government has been crystal clear throughout our discussions that self-censorship is a non-negotiable legal requirement.。。。

 

。。。We very much hope that the Chinese government respects our decision, though we are well aware that it could at any time block access to our services.。。。

 

。。。We will therefore be carefully monitoring access issues, and have created this new web page , which we will update regularly each day, so that everyone can see which Google services are available in China.。。。

 

这是Google的官方声明,看来退出是真的了,今早访问Google.cn已经自动跳转到http://www.google.com.hk/了

 

可以用过 http://www.google.com/prc/report.html 地址查看大陆可以访问那些Google服务

 

在这里为Google献上一枝花。。。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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