复兴礼仪的问题

复兴礼仪的问题
2011年10月06日
  复兴礼仪的问题
  转自天汉/作者:ufe
  我们已经可以听到来自民间爱好者、学术界、儒林,还有一定意义上政府的声音,来恢复我们的礼乐文明了。就今日制礼而言,途经不外乎几种:
  1、新礼。很业馀的考究,适应于这个礼崩乐坏的现实。这事情成本最低,所以一些地方政府,一些学者和爱好者已经作了不少工作。对於爱好者,这是件令人高兴的事情,因为礼仪固然不能复兴中华,但一群青年人开始主动承担起追溯中华文化源头的行为,无疑象徵和证明了一个民族的复兴能力。我们只是希望从汉服开头,以礼仪贯穿,最终,这些年轻人能够塑造自己的心性,成就自己的智慧,维护自己的热情,直到成为专家,依然不失此时的赤诚。对地方政府,一般来说纯粹为了作秀,所以自然不打算有什麽特别的长进,不说也罢。对於学者,很抱歉,对应古代的士大夫,理当是恪守先王之道。在这个礼崩乐坏的时代,新礼也是必要的,但不要让群众产生错觉。
  2、用清礼。对於政府和学院来说这是最方便的事情,因为这里存留的文献最多,而且祭器、乐器、服装,乃至舞蹈都还留著,甚至还有人活著呢。这无疑是既有历史根据,而又讨便宜的事情。但很遗憾,我们是中国人,我们是有著五千年文明的衣冠上国,尤其是我们曾经的文明在国外依然保留,使用一段尴尬乃至屈辱的异常时期的礼乐,无疑是贻笑大方。所以从政府的声誉上来说,这个便宜决不能捡。至於学者靠这个吃饭,地方政府靠这个做秀,当然不会顾及国家的形象,所以管不了也正常,但最好有舆论向导。
  3、斟酌历代而损益之。这是个学院式命题,实际上党任务最终完不成或者保证不了质量或者轮到执行者手
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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