APLN(Agile Project Leadership Network)推出认证

敏捷项目领导力网络(APLN)宣布将推出两级敏捷领导力认证:Foundation和Practitioner。前者关注基础知识,后者强调专家技能。APLN正通过开放讨论方式收集社区意见,以完善其认证体系。

敏捷联盟(Agile Alliance)不同的是,敏捷项目领导力网络(Agile Project Leadership Network,APLN),已经决定推行认证。APLN打算定义两种不同级别的敏捷领导力认证,并希望从社区中能够获得一些建议。该组织创建了一个Yahoo Group讨论列表,邀请整个社区来参与这个过程。

APLN已经决定推出两款不同级别的认证,名为 FoundationPractitioner。Foundation级别主要侧重于基本的技巧,而Practitioner级别则要求具备专家级的能力。这些想法还没有最终成型。APLN明白,他们要开辟的可能是一场极其困难而且容易出现曲折的道路,但他们相信,认证是切实所需的。

APLN采用了开放的方式来完善它的认证策略。如果你愿意并且有时间参与其中,你可以加入讨论组,与大家积极分享你的想法,来帮助社区完成敏捷认证这项成果。

全文请参见http://www.infoq.com/cn/news/2007/04/APLN-Certification
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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