C.C虎虎图画日记:裸考咱不怕,一丝都不挂!

本文分享了裸考的心态和两种不同状态,并为即将到来的英语四六级考试提供了实用建议及答案专题链接。
C.C虎虎图画日记:裸考咱不怕,一丝都不挂!
2011年06月17日
  

  
  
    
  裸考咱不怕!一丝儿都不挂!
  想要不挂,那就裸考!反正是一丝不“挂”了……讨个好彩头!
  其实捏,裸考也有两种状态,一,你是hopelessly unprepared,二,你是准备play it by ear,临场发挥去。小编曾经就是,考英语的时候,果断裸,卷子到手再play it by ear;考物理的时候,也裸,不过那就属于hopelessly unprepared。所以这里为广大即将裸、已经裸、正在裸的四六级考生们,温情送上一件御寒的披风→
  [b]2011年6月四级答案专题[/b] 和 [b]2011年6月六级答案专题[/b]
  大家加油!记得考完回来对答案哦!!
  [b]更多C.C虎虎动态,请关注官方日志:C.C猫独家日志>> 虎虎独家日志>>
  [/b]
  点击查看[b]沪江网校[/b]专题,阅读更多相关文章!
  [b]想获得2011年6月英语四六级奖学金吗?戳此去参与吧 >>[/b]
    
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。
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