30、繁荣的引擎:美国面临的挑战与变革之路

繁荣的引擎:美国面临的挑战与变革之路

美国的政治与贸易现状

美国政府受冷战思维影响,为国防应用的技术研发提供资金,还开展了如太空计划和超级对撞机等“大科学”项目。然而,国防利益集团和传统行业在游说国会方面比基于技术商业应用的新兴行业更为得心应手。许多商业高科技公司,尤其是那些能创造高薪工作的新兴企业,很少在华盛顿设立办事处。

美国倡导的关键贸易政策是自由贸易、低关税和开放市场。但实际上,美国政府结构在保护濒临衰退的产业,还滋生了“政治分肥”现象。特殊利益集团向政客“投资”以获取好处,政客则用这些资金来开展竞选活动。当立法、政府项目或公共开支按照他们的意愿被转移时,特殊利益集团就能收回投资。

此外,有令人不安的迹象显示,外国势力试图获取贸易优势和军事技术。1997 年,参议员弗雷德·汤普森主持了关于捐赠的参议院听证会,他指出外国势力的影响得到了美国最高安全层面的证实。商务部与日本达成的削弱美国专利制度的不利协议等奇怪“巧合”层出不穷。不过,汤普森参议员的听证会最终在激烈的争论中无果而终。

如今,许多美国公民觉得国家又回到了“无代表不纳税”的状态。国会议员为了获取竞选资金,自由且合法地向外国利益集团出卖自己。盖洛普民意调查显示,“那些一直或大部分时间信任华盛顿能做正确事情的人”的比例从 60 年代的近 80%降至 90 年代的约 20%,这一巨大转变强烈预示着危机的到来。

劳动力技能:竞争力的关键

当自然资源、资本和技术方面的优势不再明显或转瞬即逝时,劳动力技能就成为决定国家和企业竞争力的关键因素。在这个十年里,劳动力技能领域具有实现可持续竞争优势的最大潜力。传统的“人肉机器人”式工作模式,即员工按指令行事,正逐渐向授权

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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