Google I/O 大会总结系列 - 1

从纽约乘坐jetblue飞机抵达旧金山的经历,描述了旅途中的趣事及抵达后的感受。
:lol: 27日傍晚, 一个随身背包, 和前意大利同事一起由纽约JFK机场乘坐jetblue(最便宜的机票...orz)前往旧金山. 6个多小时的行程, 竟然没有提供晚饭... 我那个饿啊~~~
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由于雷雨, 航班延迟半个多小时才起飞, 空中受到强气流影响, 一度以为飞机会被撕碎... 空客A320... 以后不能省钱... 除了保障有吃的, 还不用担惊受怕... T.T...

到达旧金山机场, 乘坐那边的地铁BART... 那个地铁开动后的分贝率高得恐怖... 我是捂着耳朵一路过去的... 真想不懂那些人在如此恶劣的环境下还能专心看书...
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快快登记旅馆... 然后出去找吃的... ... 找了半天, 竟然找不到吃的... 才刚过12点啊!!! 好不容易找到个吃汉堡的, Carl's Jr. 貌似加州那边挺有名的... 吃了下, 果真不错! 肚子饱后赶紧回去睡觉, 明天要7点起来~~~

待续~~~

P.S. 随行用iphone拍摄照片和视频, 大家将就着看吧...

更多照片在相册里: [url]http://lordhong.iteye.com/album[/url]


android在N810上运行: (Nokia大叔刚好坐我旁边...)
http://www.youtube.com/watch?v=rkPA2vbzOCg

android在sharp zaurus SL-3200上运行:
http://www.youtube.com/watch?v=SsvXZ4PxGq8

大神: 水野光男
http://www.youtube.com/watch?v=9uD8t3whvfU
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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