中国计算机学会青年计算机科技论坛

中国计算机学会青年计算机科技论坛
CCFYoungComputerScientists&EngineersForum(CCFYOCSEF)
于2011年10月14日(星期五)14:00-17:00
在中科院计算所4层大报告厅举行
学术报告会

特邀讲者:许鲁博士,中国科学院计算所研究员
演讲题目:待定


特邀讲者:陶波博士,EMC中国研究院院长,EMC中国研发中心首席技术官
演讲题目:CloudmeetsBigData


特邀讲者:阳振坤淘宝网高级研究员、副总裁
演讲题目:淘宝网的海量数据存储与管理

报告提要:网上购物使得消费者能够克服地域限制并在短时间内获得大量商品信息,商家无需租赁昂贵店面且经营规模不受场地限制,得到了消费者和商家的共同青睐,淘宝网因此而迅速成长。作为一个大型网上购物平台,淘宝网有3.7亿的注册用户,8亿件在线商品,平均每天接受6000万用户登录、处理10亿次PV,平均每分钟出售4.8万件商品,并由此产生了极其庞大的数据。这些数据既是淘宝除了人员之外最有价值、最核心的资产,也是淘宝面临的最大挑战。报告将结合淘宝最近开源的海量数据库系统OceanBase,分享淘宝在海量数据存储和管理的挑战和经验。

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和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和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一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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