远离技术的时候

博主忙完项目可研报告后进行专家评审,结果不佳。该项目属不熟悉领域,且概念超前,专家难理解。博主反思后续介绍项目要讲清要点、突出创新,评审工作要组织讨论、多做与人相关工作,还表示要回归技术学习。
        这一个月一直在忙一个项目,现在项目的可研报告也基本上弄完了,昨天是专家评审,评审的结果不是很好,总结一下,虽然整个项目感觉不是很爽。

       这个项目真的让人很郁闷,由于是一个自己不熟悉的领域,很多地方都是很困难,看来以后还是专注于一个领域,成为一个领域的专家才会好。另外在中国想做一些超前概念的项目很难,那些专家基本上是不会理解这些概念的,一个10分钟的PPT专家是不会理解一个项目的概念的,专家都有自己所属的领域,而这些专家评审所有的项目,其实也就是很难的了。

     现在感觉,这个项目由于太超前了,以后在介绍的时候要项目说清才最重要,另外创新点要提出最主要的,而泛泛的讲效果真的不好。

        项目的评审是一个系统的工作,以后一定要组织大家多讨论,而且很多与人相关的工作要多做,这样效果才最好。

       远离技术的日子真的很困难也很郁闷,现在回来了,静静的学习自己的技术才更好,记住这个挫折,下次一定会成功。
 
     
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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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