为小姑娘申冤,比深圳电视台找的那几个垃圾大学生说珊瑚虫坏话好多了

本文针对“很黄很暴力”事件中的小姑娘进行声援,认为她作为未成年人不应受到指责,真正应受谴责的是发布假新闻的记者及深圳电视台利用成年人引导舆论的行为。
很黄很暴力
对这句话的争议,MOP上有的是。不过我要替可怜的小姑娘申申冤。

人家毕竟只是个学习优秀且听话的乖乖女,还不具备责任能力,大家该谴责的是那个记者,这叫什么,这叫假新闻,一点职业操守都没有,尽替权力机关说话。

相比之下,那几个被深圳电视台找来替TX说人家珊瑚虫坏话的更可耻,你们都是成年人了,说话也该过过自己的脑子吧,自己上“很黄很暴力”的小网站中了流氓软件中了毒,硬推到人家珊瑚虫头上。

虫迷很生气

珊瑚虫声援站http://www.helpsoff.com.cn

很黄很暴力的十个网站
民政部和人民大学的LOGO就是绝啊
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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