导师制中我学到的

本文反思了导师制下存在的问题,特别是对学生的责任感不足。强调了教学相长的重要性,不仅帮助学生也是自我完善的过程。作者提出了改进措施,包括正确面对学生提出的问题,区分问题类型并积极解决。

提高班在制定了新制度后,其中的导师制暴露了我的不少问题。对学生关注的少,学生提出的问题没有及时解决和什么研究,尤其是责任的问题,对责任没有清晰的认识。

懂得责任,才能对自己负责任,对别人负责任。

带自己的学生需要认真负责,教学相长”是最大的益处,帮助别人是完善自己的过程。
“把学习简单的理解为理解为知识的灌输和简单的技能培养,把上学理解为要灌输进去某些知识概念,去掌握某种技能。认为九期有问题就是没有用时间学习,只需要提醒他们尽量完成自己的进度”这也许是不负责任的根本原因。感觉把时间用在学知识上最优价值,帮助别人解决是在浪费自己的时间,当然当起老师来就不会认真负责。
该怎么处理自己带的学生提出的那些比较难解决的问题呢?先对问题分类,思想上的问题还是技术上的问题,这中思考的方式自己将来的工作中肯定也会经常用到。你能解决,才能让别人甘心由你教;在企业里,你解决了企业里别人解决不了的问题,企业才会重用你;实现了老师所教的理论,这些理论才有价值,让你更快的成长,否则,很容易被被淘汰。
不论是自己学习还是带学生,也绝对不是知识的灌输那么简单(如果只是知识灌输的问题的话,没有必要通过导师,自己直接百度或者给学生资料就好了);那么我们应该做的是什么呢?关注自己和所带学生的的状态,及时关注他们在学习的过程中有那些问题,并把这些问题指出来,并且在这个过程中也整好检查自己身上有没有学生身上的问题,并且学生身上的问题也能促进自己的思考,思考为什么学生会出现这样的问题?自己是不是也该注意这方面的问题。
抱怨别人身上有问题的时候,把责任推给了别人,同时把解决问题的机会和成长的机会也拒绝了
这是我在导师制问题上所体会和反思到的,我本身的问题有不少,希望能尽快的完善自己
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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