生物实验课趣事

春日校园植物探索

上周六下午,我们生物实验的内容为“植物的多样性与结构”。老师带领我们从山东大学校园里转了一个大圈,途中带领我们观察了各种各样的植物并进行了讲解。

学生们总共有两种记录方式。其中一类拿个本子来记,老师说了什么植物的名称啊、科目属啊之类的,他们都十分认真的记在本子上。另一类像我一样,拿个相机或用手机上的照相机一个一个的拍下来。除了这两类人,还有一群完全想通了的,什么也不带,空着手听老师讲,权当春游。

撇开第三类人不谈,前两类记录的人的记录结果,大家可想而知。记在本子上的只知道了名称,却不知道植物的样子;拍照的同学知道了植物的样子,却不可能记住植物的名称。他们都没有得到什么学术上的结果。我倒是觉得第三类人比较好,悠哉游哉的逛悠。反正我是不打算学生物,就算把老师说的都背过了,也没什么用。

除了可也上的收获,我想我最大的收获算是在一个比较凉爽的春天下午在校园里游览,并练习自己的摄像技术。把这些植物拍下来,哪怕不知道它们的名字,不也是挺美的吗?

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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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