骑行缅甸边境城市

骑行缅甸边境城市
2012年01月09日
  
  
  
  头两天接到通知说:本礼拜六(1月7日)骑行勐嘎,本已答应,到了7日凌晨5点醒后一直在考虑要不要去的问题,去年底办了一本边境通行证,本想着元旦骑行缅甸木姐市,但由于是俱乐部群体活动,不得已取消,勐嘎已经去过五、六次了,所以决定去一趟缅甸。
  早上9点到了俱乐部告诉他们本人要去缅甸,不去勐嘎了,接着打电话联系一位车友约他一起去,因为他有通行证及相机,可惜他有事脱不开身,于是只好带着通行证、身份证,怀揣200多元人民币独自一人踏上了骑行缅甸木姐的旅程。
  芒市到畹町路程约80公里,中间要翻越两座大山,:三台山及黑山门。三台山上坡路4公里多一点,由于一直上坡基本没有缓冲区,一口气冲到坡顶花了20分钟;黑山门坡路7公里,因为是缓慢上升,坡度不大,况且弯路一个接一个,所以花了40分钟左右中途没有停歇一气冲到山顶,算上在遮放吃饭的时间,骑到畹町费时5小时10分钟,这个速度只能算是中等偏慢。
  2:30分从畹町口岸进到对面缅甸九谷市,在移民局交了5元人民币后就往西南方向的105码及缅北重镇木姐市进发。九谷10多年前是座很热闹的城市,记得上世纪90年代早中期经常跑到那里买服装、靴子、喝奶茶、吃撒苤,只可惜由于经济中心转移到木姐,所以现在破败了。
  九谷至木姐的路还算很不错了,铺了一层薄薄的沥青,只是道路不宽敞,只能容纳2车对头交汇,早上从芒市出来的时候,还是大雾弥漫,冷风逼人,而现在却被热浪熏得我头发懵,汽车一过,扬起一股灰尘,头巾根本不能蒙在脸上(太热太闷),双臂、脸颊被晒得火辣辣疼痛,想想现在才只是1月上旬,而且还是靠近中国的边境城市就这么热,计划中的2月下旬骑行东盟五国(缅甸、泰国、越南、柬埔寨、老挝)是一路向南,不知该热成什么样。
  去年3月份缅甸新政府上台以来,释放了被关押了15年的昂山素季,并且把她领导的全国民主联盟合法化,11月30日美国国务卿希拉里50年后正式访问缅甸(据说奥巴马也会于今年访问缅甸)、12月26日日本外长访问缅甸,今年1月5日英国外交大臣黑格也成为自1955年以来首位访问缅甸的英国外交大臣,西方对缅甸的政策正在发生重大变化,中方在缅甸伊洛瓦底江投资数十亿美元的密松电站被缅政府搁置,原因是对环境造成影响,据英国《卫报》网站披露:由美国驻缅甸临时代办丁格尔签署的电报,表明美国驻缅甸大使馆曾经通过“小额资金”,支持反对修建密松大坝的民间组织,美国的意图很明显:围堵中国由缅甸开辟通往印度洋通道的战略意图。
  中缅关系发生了微妙的变化,去年以来缅政府军一直与少数民族武装克钦独立军打战,数万难民流离失所在中缅边境线一带,所以当我骑行在缅甸路上的时候,心里还是有些惴惴不安。
  由于缅甸曾经长期被英国殖民,所以缅甸使用的是英制,一路上询问路人到105码的距离,有两个华人人说有多少码、多少英里,甚至还有个人说距离多少棵桩,回来百度后知道九谷到105码的距离大约是20公里,骑行1小时候到了105码,2007年初我曾经去过105码,当时那里规模还不大,几年的时间已变成了一个繁忙的贸易中转地,因为105码是进入缅甸内陆的必经之路,到105码的路上有两处收费站,收费员看了看我,我说单车不收费吧,不管他能否听懂汉语,但他明白我的意思,便挥挥手说:dua me(走的意思),没有收费。
  在105码闲逛了几分钟,继续往木姐进发,让我高兴的是路况很好,而且基本一路下降,不过来往的车辆很多,所以我高速骑行时常被迫慢下。105码到木姐的距离估计有10多公里,用了半小时到达了木姐,中间也有两处收费站,一样也没有收我的费用。
  木姐变化很大,城市扩大了很多,是缅北最为重要的经济重镇,高尔夫球场依然有人在慢悠悠地打球,缅文、英文制作的各种招牌充斥着满大街,黑皮肤、黄皮肤的人摩肩接踵,汽车、摩托来来往往,主大街的交通显得拥挤不堪。
  闲逛了一阵,本想继续骑行另一缅北重镇南坎,但看看时间已经快5点了,冬天天黑的快,我没有电筒,又不清楚到南坎的距离,所以决定从姐告口岸回国,南坎之行只好留在下次了,由于没有补胎工具,也不太会补胎,所以路上骑车一直很小心,值得庆幸的是爆胎的事情一直没有发生。
  ----------2012.1.9写于芒市
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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