注意,龙阳路地铁站有小偷!!

今早在龙阳路地铁站目睹一名疑似新疆籍妇女实施扒窃行为。该妇女年龄约30-35岁,身高160-165cm,微胖体型,穿黑色衣物,怀抱婴儿,并手持装有CT片的塑料袋。她在站台寻找目标,并在乘客上车瞬间进行扒窃。

今天早上,810分左右,在龙阳路地铁站2号线站台,看到一个小偷。

 

小偷模样信息:妇女,3035岁之间,像新疆人(看鼻子),身高160165cm,体重100120斤(微胖),穿黑衣服,扎辫子,大眼睛,怀抱一个小孩(大概不到1岁),手拿一个装CT片的塑料袋。

 

亲眼看到小偷作案过程:我在站台上向前走,前面好像是一个抱小孩的新疆妇女,该妇女边走边观察等车的人,我突然发现她看的都是别人的口袋,然后她盯了一个人的口袋大概3秒钟,这个时候刚好地铁要开门了,她就站到了这个目标的后面,挤着她往车上去,当目标一脚开始往地铁上跨的时候,小偷出手了:左手抱小孩并用塑料袋遮住右手,右手快速到目标口袋一探即出,我没看到有东西拿出来,小偷在要上车前退出人群,回到楼梯口,朝上楼梯的人群看了几眼,然后站到对面站台边的正对楼梯的西边墙站着。后来地铁开了,没来得及拍照。

 

记录过程,只有一个目标,大家谨防!!!!!!!

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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