加薪风波

最近因为加薪出了点小风波

去年8月加入现在的公司,干得还可以,连续解决了几个不大不小的课题,自己也感到收获匪浅。转眼到了今年3月,部门开了一次会,讲解激励政策。会后就问了一下领导自己离晋级的差距,答曰半年调薪一次。自己当时以为是6月计算,就没再问,专心工作。

转眼到了6月底,再问,答曰定级不足六个月,不符合加薪标准,但是鉴于工作表现,已经申请特批,7月就有消息。自己没有表示异议,但实际颇有微辞----都干了10个月,还不符合所谓的加薪标准,还需要特批?

转眼到了7月底,再问,答曰,特批通过,正在等公司回复,应该快了。

又过了两个礼拜,到8月中还没消息,再问,答曰,还在等通知,加薪是公司统一行为。有些恼了。。。最后得到的回答是非常抱歉,公司所有加薪都冻结了。

现在也分不清到底是真的全员加薪冻结还是有什么其他猫腻。
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高维线性系统,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,便于科研人员复现实验、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。; 适合人群: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、科研人员及工程技术人员。; 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为高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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