计算机技术幻想作文600,信息技术考试作文600字

期中考试前期,我们又迎来了另一个考试——信息技术考试。而且是笔试。

在电脑上的操作题我基本都会做,也都能做对,但笔试的话有很多是我连读都读不懂的,至于答对,更是……哎!能答对几题是几题吧!以后,一定要把信息技木笔试的成绩也提上去!第一次信息技术笔试时,大家修证档都没有很注重这一科内容,所以八十六分的成绩也不算太差,但这次就不一样了——考题是围绕APPT出的,老师都讲过,如果再考得不高,那排名必然会落后的。所以,这场信息技术笔试,也和七科文化科一样重要!

拿到试卷,得知以下信息:五十题(三十道选择题,二十道判断题)三十分钟做完,满分一百分。

老师后来又说:总成绩会乘十分之一加入到期中考试的总成作文https://Www.ZuoWEn8.Com/绩中,影响排名。

我紧张地开始答卷,却发现几道题中就有一道不确定答案的题,每十几道题,就会出现几道看不懂的题。这些题是老师没讲过还是我在上课时没有认真听?我越来越紧张。其中有一题,我记的特别的深修刻——大概是第七题吧,问“xxx,mpg”怎么插入进PPT中,看了看选顶

我自然地排除了”A”和”(”两个选项,却在“B”、”D”两个选顶中犹豫不决——mpg是什么来着?

老师讲了不止一次,考前我也告诉自己背下来这些,却终没有附嘱行动。现在,后悔也来不及了吧?最终,我把它当作声音,选择了”D选项,可考后一翻书——mpg是动态图片,无疑,选“B”。

所以,对待每一扬考试,都要认真复习,严肃备考!

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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