[豆趣]去火

2007年02月04日 21:14:00

托领导的福,在靠近年关的时间,回家休了个病假。 病得不轻,整宿睡不着,去看医生,医生说我是"抑郁症"的早期。不错不错,看来我还年轻,还有这心情赶这个时髦。以后你要是见了我,可以问我:"听说你抑郁了?"

闲话少说。回家,嘴里没有味觉,约了老婆去超市买了个柚子。柚子这东西,北方人是不大常吃的,老婆更是说见都没有见过。倒是常见小鱼、小茂这些"南人"周周从超市里买了回来开膛破肚。对不起了老婆,跟着我也没有吃点好的。

之所以买柚子,是因为它那种淡淡的苦味,"有点苦,据说,可以去火"。豆豆对这个球状物表示兴趣时,我如是跟他讲的。豆于是说了一句让大家惊讶的大实话。

(豆)子曰:"明天带柚子给老师,让她们别老发脾气" 。

请站直了,别笑倒啊。



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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)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍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的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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