http://bbs.xunlei.com/thread-1593941-1-1.html

本文分享了一系列有趣的视觉错觉图片,通过观察这些图片可以发现一些令人惊讶的现象,比如紫色圆点的消失、隐藏的脸孔等。参与这些实验只需遵循指示专注观察即可。

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一定要聚精会神地盯着中央的十字看,  

你会发现,周围紫色的圆点渐渐淡下来,甚至消失。  

最后只剩下一个绿色的圆点在那里转!   

真的很神奇啊```  

PS:一定要聚精会神   


1、柱子是圆的还是方的?

2、狮子在哪里?

3、据说能看见9张脸的智商有一百八十
PS:绝对是9张脸,仔细看吧。

4、如图所示,盯着中间的四个小黑点30秒,然后再看天花板,非常神奇哦。

5、那个女人是真实的还是拼图里的?

6、请专注中间那个黑点,发现了什么?

7、十二个人还是十三个人?

8、有几个黑点?你能数清楚 那你就厉害!!

9、眼睛看着黑点身体前后移动

10、是静的还是动的?

  
还有更神奇的一张图片,请回帖后在本页按CTRL+A查看,绝对让你目瞪口呆。

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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