Google Wave邀请

本文介绍了初次使用 Google Wave 的体验,对其简洁的界面设计及创新的交互方式进行了详细描述,包括超炫滚动条、在线状态动态展示等功能。

    今日终于盼到了Google Wave的邀请码,看到了久违的大牛的产品,第一印象是十分简洁,没有多余的元素在里面。主要分成了导航(Navigation)、消息箱(Inbox)、联系人(Contacts)以及详情(detail)4大件。如下:

image

一、交互方面有了新的突破。

   1. 超绚的滚动条,把向上向下和拖动条很好的结合在了一起。既避免了内容很多时的点击向上向下需要鼠标移动很长距离,又能避免拖动时出现过大过小的滚动。既实用又美观。

   image

  2. 最小化创新性的放在了页面最上面,并且可以通过下拉箭头方便的使用该模块的功能。

image

3. 在线状态的动态展示,通过绿色来表示该用户是否在线

image

4. 直接在当前页进行修改上传头像,并且开辟了新的途径相册(PHOTOS)、GOOGLE图片搜索(Google Image Search)

image

 

未完待续>>

转载于:http://www.gixing.com/index.php?p=49 九霄云外,从上面看世界

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值