实习篇---第三十二天

今天5号,是与医生预约做亚冠修复的时间,这次还好,医生让我九点半到,这意味着我可以多睡会懒觉!

不知道什么缘故,我每天起来都是昏昏沉沉的,是因为天冷?因为房间暗(没有窗户)?还是房间不透气?也许这些原因都有吧,每次上班的早上我都没有睡好觉,令人想不到的是一到周末,我七点多就自动醒来!这让我很是恼火!

言归正传,八点半出发去口腔医院。走路到地铁站--->坐地铁--->走路到医院--->挂号(预约也要挂号)--->找到医生!不多不少正好九点半!我暗自庆幸时间抓的很准时!

医生看了看我之前的病例(根管治疗)后,一边掰开我的嘴看牙齿一边问我,想做什么样的牙冠啊?有900多的,有1600多的!思考来思考去,我决定做一个900多的钴铬烤瓷牙。首先我姐的同学是学牙医的,就建议我做一个烤瓷的,还有价钱这方面(呵呵)虽说男生不应该计较钱多钱少,但至少有个限度吧!

然后医生开始给我磨牙!具体的做法可看看这位医生发的博客点我,流程就是这么个流程!这里还想说一下,看牙齿必须要找一家正规的医院!无论是医生还是制作流程,都是专业的,一流的!这次,医生是取牙模,磨完牙后在上面套了一个“临时牙冠”,真正的还需要下周来补上!

自从这个“临时牙冠”带上之后,一下午不得劲!就像身体里有外来物入侵一样,身子缺少了一部分!用假的代替。。。。

中午来到公司,一询问才知道上午没有开会,原因就是我不在。因为我也是开发者之一!这让我很是“感动”!下午解决了JS文件全局变量的问题!但是使用JUnit测试Service层还是没有完成,这个还是需要问经理!就这样一天又过去了。


内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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