RIA 谈

Sun在J2EE和J2ME两大方面已经受到了微软的步步紧逼,RIA技术的发展已经对Sun很不利了。在RIA下的Flash、Flex、 Silverlight、JavaFX几大板块,Robin并不看好任何一款,他更看好Ajax一些,这应该是和孟岩一条战线上的了,孟岩之前谈到他所看 好的广义的Ajax并不是基于JavaScript、XML/JSON的一些编程技巧,而是“Ajax与REST、RSS、ATOM、 Microformats、mashup等技术结合起来,勾画出了下一代Web技术架构的蓝图,这是一个简单的、富客户端的、异步的、面向资源的、全双工 的、初具语义特征的、以标准格式的数据为中心的、服务化的的架构,是一个计算资源分布更合理、用户体验更好、开发更简单、mashup无所不在的、更具可 扩展性的技术架构。”

孟岩认为无论是Flash、SilverLight还是JavaFX它们都是从Ajax推开的这扇门——新一代Web编程模型中走来。

“实际上我比较看好完全基于XAML的WPF,因为从技术本身来说是最先进的。将来的Web表现层开发一定会走到这种方式。Silverlight的UI 技术还是基于DHTML的,所以现在这一两年对于开发者比较有吸引力。”李琨老师这样说道。至于Ajax,只要是有浏览器的时代,它都有着不可轻视的地 位。
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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