创业杂谈

为什么要创业?这个问题很纠结,但必须回答,说得简单点,就是觉得自己很优秀,应该做点事情,证明自己的价值,不想在有一天年迈的时候觉得自己曾经可以大干一番事业,但是终究没有开始,同时,也想在社会上拥有更多的资源和钱。有了更多的资源和钱,才能做一些自己真正认为有意义的事情,比如帮助需要帮助的人。

可能成功的基础

1.经过几年的工作积累,拥有一定的行业经验及技术经验,同时,拥有初步产品雏形。

2.初期拥有一定的项目资源及外围环境,能够保障初步的现金流。

3.几年的工作磨合,具备一定的人员基础。

面临的风险

1.商业运作能力,财务管理能力不足,核心团队资源能否坚持。

2.现有状态下,核心团队如何顺利抽离。

3.最坏结果:1~2年内无法运作,导致倒闭。

初期准备

1.充分调研行业背景,明确核心产品及业务模式,核心团队沟通,编写企划书(3个月)。

2.明确股权结构,成立公司。(1个月)

3.初期运作及磨合(0.5年)

商业规划

1~2年,核心产品+行业项目资源(帮助建立基本的现金流);重点:活下来;

3年,核心产品推广+核心产品扩展项目+创新性应用;重点:创新突破

5年,核心产品推广+创新性应用盈利;重点:增值盘子扩大。

团队规划

1年,核心团队资源(1管理+2市场+3技术+1财务),项目团队资源n+。规模控制20-。市场(2):管理(1):技术(7)。

2年,规模,30-,市场(2):管理(1):技术(7)。

3年,规模,40-,市场(4):管理(1):技术(5)。

5年,规模,100+,市场(5):管理(1):技术(4)。

个人从未创过业,无任何经验可谈,以上仅为个人初浅理解,也希望本文能被有识之士看到,给予指导一二。

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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