调用iPhone地图显示指定的点

通过创建地图定位并展示地震发生地点,结合地图类型、中心位置、视野范围和交通信息,实现地震信息的直观可视化。

来自文档demo

// open the earthquake info in Maps


            // create a map region pointing to the earthquake location

           CLLocationCoordinate2D location = (CLLocationCoordinate2D) { earthquake.latitude, earthquake.longitude };

           NSValue *locationValue = [NSValuevalueWithMKCoordinate:location];


            MKCoordinateSpan span = (MKCoordinateSpan) {2.0, 2.0 };

           NSValue *spanValue = [NSValuevalueWithMKCoordinateSpan:span];


            NSDictionary *launchOptions =@{ MKLaunchOptionsMapTypeKey :@(MKMapTypeStandard),

                                           MKLaunchOptionsMapCenterKey : locationValue,

                                           MKLaunchOptionsMapSpanKey : spanValue,

                                           MKLaunchOptionsShowsTrafficKey : @(NO),

                                            MKLaunchOptionsDirectionsModeDriving : @(NO)};


            // make sure the map item has a pin placed on it with the title as the earthquake location

           MKPlacemark *placemark = [[MKPlacemarkalloc] initWithCoordinate:location

                                                          addressDictionary:nil];

           MKMapItem *mapItem = [[MKMapItemalloc] initWithPlacemark:placemark];

            [mapItemsetName:earthquake.location];

            [mapItemopenInMapsWithLaunchOptions:launchOptions];


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)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,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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