摘自:林达的《近距离看美国》

本文通过对比新移民在美国的生活体验与本土美国人的生活方式,探讨了中美两国在个人主义与集体主义价值观上的差异。文章指出,尽管面临相似的社会挑战,但美国人更加强调个人意愿和个人奋斗的重要性。
新移民来此之后常常感叹艰辛和困难,几乎所有的人初来这儿,没有不体验过走投无路举步维艰的困境。但是,天天和我们的美国朋友们在一起,发现他们个个也都得靠自己奋斗。他们都算是土生土长的美国人,甚至包括其中少数富家子弟,他们的生活,也都并不是我们想象中的那么顺利。除了没有语言问题之外,我们在这儿经历过的困难,他们很多人也都得经历。相比之下,他们的生活态度常常表现得更为轻松。我发现,这并不完全是因为他们是土生土长的缘故,有很重要的一个原因是生活观念的不同。

  他们特别注重个人意愿,个人生活和个人幸福,因此个人奋斗也就随之而天经地义,因为没有后者就没有前者。反之,没有前者也就没有了后者的动力。同时,整个社会,从法律到人们的习惯,都高度尊重个人的生命,个人的幸福,个人的意愿和个人的意志,都把个人意志的自由和个人的奋斗看作是高于一切的。这和我们中国人历来把社会利益置于个人利益之上,认为个别的人可以为社会而牺牲,个人在伦理上也应该为社会而牺牲,有着逻辑上的不同。我们中国人是把社会的繁荣置于个人牺牲,天下为公的前提下的。如果人人都只顾自己,人人自私自利,何来社会公德?若无社会公德,哪有社会繁荣和人民幸福?美国人却是把社会的繁荣置于个人自由和个人奋斗的基础上的。他们觉得,如果没有个人意志的自由和个人生活的幸福,谁来奋斗?若无大多数人的奋斗,何来社会的繁荣?
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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性先进性。; 适合人群:具备定控制理论基础Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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