英语练习130 Beautiful Shanghai

本文记录了一次愉快的旅行经历,分享了在上海这座美丽城市的所见所闻。虽然内容中并未涉及具体的技术细节,但通过轻松的文字传达了作者对于旅行的美好回忆。
美丽的上海市
艾伦:你有没有去过桂林?
盖伦:没有。但我去过上海。
艾伦:你玩得愉快吗?
盖伦:愉快。上海是个美丽的城市。

Have you been to Guilin?
No.but I've been to Shanghai.
Did you have a good time?
Yes,Shanghai is a beautiful city.


She is a beauty
I had a good time (in) writing this letter.
I enjoy your company.陪伴 我喜欢你的陪伴
He came to see Mary.
He come here singing in a way.
we had fun[a good time|a wonderful time| a great time] at the picnic
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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