<zz>Sakai

Sakai与Moodle对比
http://blog.youkuaiyun.com/luocolor/archive/2007/02/13/1509565.aspx

Sakai项目Sakai是由美国印地安那大学、密西根大学、斯坦福大学和麻省理工学院于2004年共同发起的一项开源CMS计划。Sakai项目的主要目标是,开发Sakai程序的系统架构,将之与已有各种CMS工具和组件整合为一体。这些工具与组件既可用于课程管理,同时也可作为原有CMS模型的扩展插件。更为重要的是,Sakai也将支持研究性协作学习。
另外,Sakai项目似乎很重视ePortfolio这个教育技术界的前沿技术,国内应用还几乎没有;目前Sakai的用户主要是一些大学,中小学应用的还几乎没有;Sakai很重视商业运作,在教育技术界大谈混合学习的时代,我们应该能更好地接受这种“混合软件系统”的模式;Sakai也积极地遵守IMS SCORM等教育技术界的标准。

Sakai和Moodle同为开源的学习开发管理系统,两者还是有一些区别,我想起码有下面这些:
1 架构完全不同。
Moodle是架构于最流行的开源软件架构模式LAMP上的,而Sakai则是架构在J2EE之上。一般人们认为前者是一个轻量级的架构,而后者是一个重量级的架构。

2 软件许可证的不同。
Moodle遵循的是开源世界最流行的GPL许可证,而Sakai则遵循教育社区许可证(Educational Community License,http://opensource.org/licenses/ecl1.php),两者粗看上去似乎没有什么差别,都允许免费使用和免费公布并允许修改源码,是否存在其他差别有待于进一步的研究。

3 用户对象的不同。
Moodle的用户很多,但多是中小型用户,Sakai的用户相对少很多,但用户多是大用户。
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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