让我们一起来"图拼地球"吧!

图拼地球是一个基于Google Maps API的图片协作共享平台,采用wiki模式,允许用户通过上传图片来记录地球的每个角落,在网络上创建一个真实世界的镜像。
thumb_6c58d9ab-91ab-4f26-8d52-c458ebc35366.gif图拼地球( http://pic.eemap.org )是EEmap项目的图片版,一个基于Google Maps Api的图片协作共享平台,与以往其他地图类网站最大的区别在于,使用了目前让不少人着迷、新颖的wiki模式,任何人都可以这个协作式地图平台,利用图片,实录地球村的每一个角落,在虚拟的网络环境中创建一个包容了大千镜像的真实的世界。 同时,提供Google Earth 图拼地球插件 下载: * http://pic.eemap.org/ge/pic_eemap.zip (打包下载) * http://pic.eemap.org/ge/pic_eemap.kml (按右键保存) * http://pic.eemap.org/ge/pic_eemap.php (直接下载) 使用方法:直接点击 pic_eemap.kml 打开GE即可使用 ......
[ dig it , link http://pic.eemap.org]
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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