29、学术倦怠与学者的遗产:约翰·马修斯·曼利和伊迪丝·里克特的故事

学术倦怠与学者的遗产:约翰·马修斯·曼利和伊迪丝·里克特的故事

1. 学术困境与技术革新

在教育领域面临“大脱节”的当下,回顾约翰·马修斯·曼利(John Matthews Manly)和伊迪丝·里克特(Edith Rickert)这两位学者的经历,别有一番意义。2020 年,教育界遭遇了前所未有的挑战,面对面课程突然转为线上,图书馆因新冠疫情关闭,大学行政部门和教师就开放、关闭以及师生安全问题产生了诸多纷争。此前,学者们就已面临教学和服务要求增加、研究时间减少、薪资停滞不前以及人文领域新职位减少等问题,而 2020 年及其后续影响更是凸显了大学教育工作者在平衡学术研究、教学和个人生活方面的身体极限。

曼利和里克特是利用新技术减轻学术负担、解决知识获取和共享距离问题的先驱。他们开始使用影印件和缩微胶片简化档案研究方法,曼利还提出了馆际互借系统,让学者无需昂贵且耗时的旅行就能共享和获取资源。里克特与学生合作开发了元标记方法,使文本细节可标记、分类和编目,让文献可搜索、模式可追踪和量化。这些技术革新让学者们不仅能获取档案研究所需资源,还能更好地理解这些资源。

以下是他们技术革新的简单流程:
|步骤|详情|
| ---- | ---- |
|第一步|引入影印件和缩微胶片简化档案研究|
|第二步|提出馆际互借系统解决资源共享问题|
|第三步|开发元标记方法实现文献可搜索|

技术革新带来的不仅是工作方式的改变,还有合作的乐趣。正如克拉丽莎·里纳克(Clarissa Rinaker)所说,曼利称赞里克特的方法能让使用者“分享创造性思维的过程”,虽然她将此作为批评点,但对我们而言,这恰恰肯定了合作项目的价值。在学术领域,关于

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性扰动情况下的控制性能稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性鲁棒性,支撑科研论文复现工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性系统稳定性之间平衡的理解。
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