Lose

本文详细介绍了如何根据给定的博客内容生成新的标题、摘要、关键词和新标签,涵盖了从核心内容提炼到信息分类的全过程。

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lose oneself in a book 沉迷书中

be lost in thought 陷入沉思;

to lose one's head over 失去理智;

lose one's heart to sb.对某人倾心;

lose the train of thought 思路被打断;

lose track of time 沉迷...忘了时间;

lose weight/put on weight 减肥;增重;

lose face丢脸

lose out 竞争不过;出局

lose it 变得疯狂

lose touch with sb 失去联系

i lose shirt in Las Vagas. 我在拉斯维加斯输光了

it must be a very expensive shirt.那一定输了很多吧。

the doctor lst no time in getting the sick woman to hospital.及时送到医院

we don't know a good thing till we've lost it.失去才知道珍贵

The sheperd would rather lose the wool than the sheep.留得青山在不怕没柴烧

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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