高效人士的八个习惯

一、主动积极:在问题发生前,预先采取行动。态度积极的人总是做好准备,采取行动,并承担行动的责任。积极性高的人不会把失败原因归结于周围环境和条件。
 
二、以终为始:根据你的价值观,确定你的方向和目标及达成目标的方法,并以此开展每天的工作。
 
三、要事第一:首先处理最重要的事情。
 
四、双赢思维:和别人一起做事情,要想着如何让自己和他人都有好处。
 
五、知己知彼:要学会聆听。当你了解他人的观点时,也会考虑他的想法。这样,你就能做出更好、更有效的决策,因为你扩展了自己的理解范畴。双赢思维和有效聆听能让我们拥有更多更好的伙伴。
 
六、统合综效:统合综效是创造性合作的意思。集体智慧远高于个人。团队合作是为更好地完成工作。每名团队成员对团队都有不同奉献,这样整个团队成功的可能性更大。
 
七、不断更新:我们每天忙于工作,很少有时间对自己的生理、心智、心灵、社交、情感进行更新。应该通过学习、阅读、写作、交朋友、运动、休息来更新自己的身心。
 
八、制定计划:个人要达到什么目标,工作上要达到什么目标,都要有个打算。事先制订好计划,工作时才能有的放矢。安排好计划,尽量不要去动。到了月底,看看自己的计划有没有完成,总结下原因。排计划不是做给领导看的,是为了自己的高效工作。
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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