8、iPhone打字、复制与搜索实用技巧全解析

iPhone打字、复制与搜索实用技巧全解析

一、自动纠错与拼写检查

(一)自动纠错功能

自动纠错功能能让你避免输入常见缩写词中的撇号,节省时间。例如输入“wont”和“cant”时,自动纠错会弹出正确拼写的小窗口,按下空格键即可选择高亮的正确内容。不过,对于一些单词,你需要多输入一个字符,自动纠错才能识别你的意图,比如输入“Weree”得到“We’re”,输入“Welll”得到“We’ll”。

(二)语音播报自动纠错词

你可以让iPhone在自动文本和自动纠错词出现时进行语音播报,这有助于你选择正确的单词。操作步骤如下:
1. 点击“设置”图标。
2. 点击“通用”。
3. 向下滑动页面,点击底部附近的“辅助功能”。
4. 将“朗读自动文本”旁边的开关设置为“开启”。

开启此功能后,你在打字时会听到弹出的自动纠错词的语音播报。如果你认可听到的单词,按下空格键接受;否则,继续打字。

(三)拼写检查器

iPhone内置的拼写检查器与自动纠错功能协同工作。大多数情况下,拼写错误的单词会被自动纠错功能自动捕捉并纠正;但有时,单词未被纠正却仍是错误的,此时iPhone认为拼写错误的单词会用红色虚线标注。

如果拼写检查器中有太多错误单词,你可以清除所有自定义单词来让它重新开始,操作步骤如下:
1. 点击“设置”图标。
2. 点击“通用”。
3. 点击底部附近的“还原”。
4. 点击“还原键盘词典”。
5. 点击“还原词典”确认。

二、辅助功能选项

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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