连系动词come与go有何差别

本文探讨了英语中come与go作为连系动词的使用区别,come常用于表示好的变化,go则多用于坏的变化。文章通过具体例句展示了这两种动词的应用场景,并强调了它们在描述人的生理变化时的特定用法。

以下内容转自:英语语法网

come go 均可用作连系动词,但用法上有区 别,请看题:

It was a pity that he __________ blind but to the joy of his family his dream of becoming a musician __________ true at last.

A. came came         B. went went             C. came went             D. went came

此题应选 D 。句中的 go come 都是连系动词,两者在用法上应注 意:

1. 两者用作连系动词,都可表示事物的变化。一般说来, go 主要用于“坏”的变化,而 come 主要用于“好”的变化:

These apples have gone bad. 这些苹果变坏了。

Something has gone wrong with the radio. 这部收音机什么地方出毛病了。

Her mother has gone mad. 她母亲疯了。

Things will come right. 一切都会顺利的。

My dream has come true. 我的梦想实现了。

2. 表示像人的生理变化,通常用 go

go blind 变瞎                            go deaf 变聋

go grey 两鬓渐白                       go bald 变秃   

但是注意: go 一般不与 old tired ill 等连用。

2. 在表示颜色方面的变化时,通常用 go ( 有时也用 turn ,但语气更正式 )

Leaves go [turn] brown in autumn. 秋季树叶变黄。

She went [turned] pale at the news. 她听到这个消息脸色变得苍白。

His hair was going [turning] grey. 他的头发慢慢地变白了。

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B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,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求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法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神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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