14、数字图书馆信息探索与移动定位服务的创新融合

数字图书馆信息探索与移动定位服务的创新融合

在当今数字化时代,信息的获取与利用变得愈发重要。一方面,数字图书馆蕴含着海量的有价值信息,涵盖地图、新闻文章、各地景点详情等,且这些信息往往与特定地理位置相关;另一方面,移动旅游信息系统能为用户提供特定景点或旅游路线的格式化数据。然而,以往这两者之间缺乏有效的整合,用户难以在特定位置便捷地获取数字图书馆中的丰富资源。本文将介绍一种创新的系统,它将移动旅游指南与数字图书馆相结合,实现了基于位置的信息搜索与获取。

系统背景
  • TIP 系统 :旅游信息提供者(TIP)系统主要为移动用户提供基于位置的信息。其信息的提供依据用户的上下文,包括当前位置、对特定语义组景点和主题的兴趣以及旅行历史等。这些信息被记录在用户的个人资料中,例如景点组可以是公共艺术、建筑或海滩,主题可以是历史或建筑等。TIP 系统结合了基于事件的基础设施和基于位置的服务,核心是一个过滤引擎和一个位置引擎协同工作。过滤引擎根据用户和景点上下文从不同的源数据库中选择合适的信息,位置引擎提供地理编码、反向地理编码和邻近搜索等地理空间功能。
  • Greenstone 系统 :Greenstone 是一个多功能的开源数字图书馆工具包。自 2000 年在 SourceForge 上发布以来,已经创建了无数的数字图书馆,涵盖了各种主题和文档格式,包括 HTML、PDF、Word 等,还支持多种标准以促进互操作性。它能够将大量杂乱的数字资源快速组织成可管理的集合,用户可以通过浏览结构以及字段和全文搜索直接访问。对于本项目所需的使用模式,Greenstone 是理想的选择,特别是其元数据在配置过程中发挥的算
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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