[苹果开发者账号]07 申请小企业收益抽成补贴 可由30%降至15% Enroll in the App Store Small Business Program


前言

提示:大家都知道App有内购项目的收益时,苹果会抽成 30% 左右的费用

利好是:苹果为了帮助小型企业,推动业务发展,以助其在业务中投入更多资源。满足条件的中小企业可以申请将收益抽成降至 15%。


申请步骤

0、登录苹果开发者账号。
https://developer.apple.com/account/

1、打开App Store Small Business Program:
https://developer.apple.com/cn/app-store/small-business-program/
如果满足下面条件:
在这里插入图片描述

点击“马上注册”:

在这里插入图片描述

3、开始申请
在这里插入图片描述
下面的根据自己的情况,选择吧,我是刚创建的账号,都选的否。
在这里插入图片描述
点击“提交”,后操作完成。
在这里插入图片描述
最后,等苹果通知成功的邮件。

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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