日常生存自救手册视频总结10_遭遇路怒_踩踏事故

Worst-Case Scenario : Road Rage 遭遇路怒

  1. Don't Panic  不要惊慌
  2. Don't Anatgonize 不要故意减速或不让其超车,这回激怒有侵略性的司机
  3. Avoid eye contact and gestures 不要与其对视,不要有任何手势,即使是示好的手势也可能被误解
  4. Assume they are dangerous 时刻小心,充分考虑疯狂司机的危险性
  5. Make 4 right turns 至少转四个右弯(甩掉的方法)
  6. Call 911Avoid cul-de-sacs and dead ends 避免驶入死胡同
  7. Don't get out of your car 不要下车
  8. Find a police officer 找最近的警察局

Worst-Case Scenario : Nightclub Stampede 踩踏事故

  1. Know where exits are 知道紧急出口在哪
  2. Don't stay if it is to crowded 不要呆在太过拥挤的场所
  3. Stay on your feet 站稳
  4. Don't try to pick anything up 钱包或鞋掉了,不要冒险去捡
  5. Grab people's clothes 跌倒了,尝试抓住别人的衣服站起来
  6. Protext your head 站不起来,保护好头部
  7. Move away from the surge toward the edge of the room  在人群中,尝试移到边上,由两侧走到房屋的出口处
  8. Stay low to avoid smoke 趴在地上以免过多吸入毒烟
  9. Breathe through a damp cloth 把袖口或布料,当做临时呼吸过滤器
  10. Look for an alternate exit 不要跟着人群,尽量寻找其他出口
  11. Call 911

 

 

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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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