奥巴马一家抱怨白宫科技含量不够:WiFi尤其差

奥巴马夫妇在接受采访时透露,作为历史悠久的白宫存在着诸多技术问题,特别是WiFi信号不佳,这常常令他们的女儿感到不满。

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奥巴马,图片来自网络

作为美国“第一家庭”,奥巴马一家在白宫已经住了7年。这幢历史超过200年的豪宅中,最让他们吐槽的是“科技含量不够”,尤其WiFi信号差。

奥巴马和妻子米歇尔7日在白宫接受美国哥伦比亚广播公司记者采访,被问及对明年将搬入白宫的新房主有何贴士,比如“水压怎么样?”“有WiFi吗?”“厕所好使不?”奥巴马的回答是,新房主有“一堆技术活”要干,“我们一直在试图为下一拨人弄好这些事”。“这是一幢老房子,有许多WiFi信号的死角,”他说。米歇尔接茬说:“有时,这件事让我的女儿们很生气。”

本文转自d1net(转载)

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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