37、新冠病毒存在与否的争议剖析

新冠病毒存在与否的争议剖析

在当今的健康与科学领域,关于SARS-CoV - 2病毒是否真正被分离和纯化的争议一直存在。通过对病毒分离的定义、常识、逻辑法则和科学准则的考量,我们能够对这一争议进行深入剖析。

病毒未被分离纯化的逻辑推导

从逻辑和科学的角度来看,如果SARS-CoV - 2病毒从未被分离或纯化,那么会产生一系列的后果:
- 结构与组成未知 :由于无法确定其存在,所以该病毒的结构和组成,包括任何假设的刺突或其他蛋白质的存在、结构和功能都无法得知。
- 基因序列未知 :从未被发现的病毒,其基因序列自然也无从知晓。
- 变异体未知 :既然病毒本身的存在都未被证实,那么所谓的“变异体”也就无法确定。
- 致病关系无法证明 :不可能证明SARS-CoV - 2会导致被称为Covid - 19的疾病。

正确分离、鉴定和证明新病毒的步骤

要正确地分离、鉴定和证明一种新病毒,需要遵循以下步骤:
1. 样本采集 :从众多有独特且特定症状的人群(例如500人)中采集样本(血液、痰液、分泌物等)。
2. 样本处理 :在不将这些样本与任何含有遗传物质的组织或产品混合的情况下,对样本进行研磨、过滤和超速离心等纯化操作。
3. 病毒观察 :通过电子显微镜观察,展示出数千个大小和形状相同的颗粒,这些颗粒即为分离和纯化的病毒。
4.

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算子理论与递归神经网络(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与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与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与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网络结构设计与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与应用能力。
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