英语练习83 I'm good at cooking

本文通过对话形式介绍了两位角色在烹饪方面的技能水平。一位擅长烹饪,另一位则喜欢品尝美食。此外,文中还提到了缝制纽扣等日常生活技能。
我擅长烹饪
马蒂:你对缝纫很在行吗?
贝基:不,但我对烹饪很在行。你呢?
马蒂:我对烹饪不在行,但我却很喜欢吃

I'm good at cooking
Are you good at sewing?
No,but I'm good at cooking.What about you?
I'm not good at cooking,but I'm fond of eating

She is a good cook
She cooks well
He is sewing a pair of trousers[pants]
He is versed[skilled] in writing
He is good at writing

What did you have for dinner
I had some fish for dinner last night
Bob is poor[ terrible][bad] at playing football
Mother sewed the buttons onto one of my shirt
play volleyball
play the piano.
John is thinking of[about] changing the major.
How much change do you have?
My major is English
He majors in English
He has a house of his own
I'm afraid to tell him the truth
I'm afraid telling him the truth
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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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