微软MVP2006.4.27北京聚会

作者首次参加微软组织的MVP聚会,在北京盛世大厦听取了关于MVP项目的介绍,并参与了智能手机等主题的技术讲座。
2006年04月28日 11:20:00

昨天第一次参加了微软举办的MVP聚会,认识了不少人,也长了不少见识,不错,希望以后能办的更好!

北京盛世大厦(现代汽车大厦)19F

19F上的微软office

亚太社区总监 柯淑芬 在给我们讲解有关MVP的知识

MVP们在自我介绍

中午在上海浦月人家会餐(这是漂亮的林思绮小姐)

这是微软的员工给我讲解微软正版化的理念

济南浪潮集团的MVP 鞠强在做讲座

这是MVP 马琪在给我们讲解智能手机的相关知识

很可惜,我这里没有合影的照片,到时候在补上。



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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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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