成为主流厂商必须成为思想的领导者

本文探讨了思想领导力在推动技术、产品及市场发展方面的重要性,并以IBM和SUN为例,说明如何从思想份额转化为市场份额。

要想成为市场的领导者,先要成为产品的领导者;
要想成为产品的领导者,先要成为技术的领导者;
要想成为技术的领导者,先要成为思想的领导者!


反之亦然!这四个领导者之间相辅相成,互相促进!

Thought Leadership! IBM从‘On Demand’到‘e-Business on Demand’,SUN本世纪初的‘Network is Computing’,这些思想带动了技术的发展,产品的发展,引领了市场的发展。

这些厂商也实现了:From Mind share to Market share to Wallet share 



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内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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