新时代条件下,14亿人口的中国只需要2千万农民

21世纪新时代新的技术条件下,在机械化、自动化和智能化条件的加持下,一个新型的农民,可以轻松耕种2-3千亩耕地。

我国耕地红线为18亿亩,实际耕地规模为19亿多亩。我们以18亿亩为计,以1人耕种2千亩耕地计,1万亩只需要5个新式农民,1亿亩只需要5万个农民,18亿亩,只需要90万农民,即接近100万。

但实际上,农业实践会比较复杂,存在例外、边角、次级、外围等场景和现象,需要配套和特殊化处理,比如农技人员,运输人员,非主粮或经济作物生产人员等,一些属于为主力配套的场景人员(比如运输人员),一些则属于非主体、非主力、非典型或外围农民生产条件或场景下的农业从业人员(比如花卉种植与营销等从业人员),因此,在全面机械化、自动化和智能化的条件下,实际所需农业从业人口,基本估计在2000万以内,不会超级这个数字。根据老中新三级人口配置,简作2000*3=6000,实际农村人口规模大概在6000万左右。即在新时代条件下,6000万之外的其它14亿中国人,凡原先属于农业人口的,都需要想办法实现由农转非农,这是大势所趋,不可阻挡。

因此,我国当前迫切需要为新时期的生产关系变革做好准备。这是机遇,也是挑战。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN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)tlab编程基础,从事机器控制、自动化、智能制造、工智能等相关领域的科研员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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