“土壕”的智慧

部分老板选择购买名贵家具作为资金保值手段。面对通货膨胀,投资优质家具既能彰显公司实力,又可抵御货币贬值,未来还可变现或传承后代。

工作这些年,也接触到一些“土壕”老板们。有些老板很喜欢给家里甚至自己独资的公司买名贵的家俱,什么花梨木、酸枝之类的,我等外行也说不清楚,总之就是不便宜。

偶尔聊起,一老板解释说能体现公司实力云云。以前觉得很不以为然,总想,你一科技公司,搞这些虚荣的多没意思啊。

最近才想明白,老板们其实还是挺有智慧的:他们多少都有一些资金,现在这个高通涨的时代,人民币在一天天贬值,除了买房子(但房子多了,据说也可能将来要上房产税啊,遗产税啊什么),可能还真没个好去处。不如去买材质优良的家俱,想想明清家俱现在还挺值钱,就算升值说不上么,至少可以给下一代继续用吧。实在缺钱了,还能变现卖卖。

当然了,对于我这样的IT民工,就没法这样了,一则不懂行,不知道哪种材质好,是否货真价实,更主要的,还是没钱啊。

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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