20、社区学院项目与科学家的成长之路

社区学院项目与科学家的成长之路

社区学院助力盲生学习项目

项目背景与设计

在 2014 年夏秋之交,PCC 的一些学生应要求开展了一个为盲生制作学习模型的项目。盲生想了解失明原因,但解剖模型昂贵且很多特征是画上去的,对他们帮助不大。学生们在调研后,设计出了眼球模型,组装图和“解剖”图如下:
The eye, assembled
The eye, “dissected”

眼球模型的眼肌是用贴有魔术贴的防风条做成,使其能像真肌肉一样有点松软。底座是激光切割的木头,其余部分是 3D 打印的,通过部件设计或粘贴的魔术贴固定在一起。眼球后部的凸起代表视杆细胞和视锥细胞,它们能将光线转化为大脑可处理的信号。学生们还在尝试不同部件的特征和纹理,以找到最佳方案。目前,这个眼球模型即将首次与盲生见面,效果值得期待。

项目的进一步影响

这个项目明显让那些没有其他学习途径的学生受益。对于一般的“触觉学习者”呢?并非所有学生都能从讲座或黑板上的图片中获得最佳学习效果。触觉或动觉学习者可能通过制作或实践来学习效果更好。对于视觉学习者来说,很难想出如何用触觉方式教数学。但为盲生设计物品迫使大家从纯粹的触觉角度思考,这些设计出的物品也可能帮助触觉学习者(据不同来源称,占人口的 5% - 10%)学习数学和科学。有趣的是,对相关技术最感兴趣的学生可能就是通过这种方式学习的。有人建议一些团体鼓励学生设计物品来教盲生学习难题,这样或许能得到一些有趣的物品,让发明它们的学生和接受它们的学生都受益。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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