Just to do!!!Just to do!!!

米老师通过组织学员分享思维导图,引导大家进行学习思维方法的培养。活动中强调了思维的局限性、缺乏联系、对事物之间联系的忽视等问题,并提出改善建议。强调主动沟通、站在巨人的肩膀上,通过实践来改进学习方法,最终形成适合自己的学习策略。

今天米老师主要的还是借助信息资源管理的第一章,来培养我们的学习思维方法,今天的主要形式是拿出我们自己画的思维导图来共同学习、大家一起分析出所画的优缺点,通过大家的共同参与来表达不同的观点,交流会使我最大的感触是仁者见仁智者见智、每个人的想法都是那么的有道理,思维的来回跳跃的巨大。

通过这些发现自身的不足:

1:思维局限,想法太少、联系不够。

2:对不同、相同事物之间缺少之间的分析、联系、思考、规划。

3:快速阅读的时候时常被外间事物所打扰、打断,效率低、收获少,在远程我的电脑的时候,蹦出了闪动!也一定程度表现出自己要求不严格。

4:

主动与人沟通,就像老师说的那样,要站在巨人的肩膀上!三人行必有我师焉!自己主动找米老师谈谈学习、生活中的情况很少,咱们提高班培养的是主动性学习、自主性学习,死不要脸的革命精神,到底用到哪了呢?与米老师多多交流,更有针对的解决自己自身的问题、毛病及时得到更改、避免,最终受益的是我们自己。

今后吸取经验,不断的改正学习,未来的路还很长,相信我们通过这样多次的、从不同角度分析、剖析、学习第一章,归纳出一定的适合自己的学习方法,突破一定的思维限制,深刻的去理解米老师的学习思想,相互结合,相信磨刀不误砍柴工的。

好的学习方法、学习理念,如果我们只是知道了,但是事后又抛之脑后那是没有用的,

最主要的是Just to do再实践中成长!!!

点击此处见大图

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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