TWaver Flex与.net最新版,三大视图组件齐备

TWaver发布基于Flex/Flash和Silverlight/WPF技术的TWaverFlex1.3与TWaver.NET1.3,提供拓扑、树图、表格三大视图组件,并新增功能如矢量网元的边框虚线效果、圆角矩形定制、曲线类型的ShapeLink等。.NET版本还增加了表格组件,支持拓扑、树图、表格与数据管理容器的绑定,提供丰富的渲染设置和数据管理功能。
TWaver Flex与.net最新版,三大视图组件齐备
2010年10月26日
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  TWaver发布基于Flex/Flash平台技术的TWaver Flex 1.3,与基于Silverlight/WPF技术的TWaver .NET 1.3。 本次发布,两大分支在视图呈现细节上都提供了更多功能接口,.NET分支更是在完善强大的拓扑图与树图两大组件基础上,增加了表格组件。
  至本次发布,Flex与.NET两大分支均提供支持拓扑、树图、表格三大视图组件与丰富齐全的预定义对象。
  
  
  TWaver Flex新增:
  1. 矢量网元的边框虚线效果
  2. 支持圆角矩形定制圆角半径
  3. 增加曲线类型的ShapeLink
  TWaver Flex在线:
  
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  TWaver .NET新增:
  1. 表格组件
  拓扑、树图、表格三组件与数据管理容器(DataBox)绑定
  支持勾选、颜色等表格渲染设置
  强大的排序和过滤功能
  2. 设置鱼眼(FishEye)和放大镜(Magnify)效果的功能
  TWaver .NET在线:
  
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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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