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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