致腾讯和360的一封公开信

一位来自中国的网民发声,表达了对于360与腾讯之争的看法,强调用户有权自主选择电脑上的软件,并反对这两家公司干涉用户的自由选择权。

    我们不管你们和360怎么打,但是我们的电脑用什么软件必须是我们自己说了算,不需要你们替我们用户去选择,你以为我们必须在你们中选一吗?我们还可以联名告你们去,不管腾讯还是奇虎。不要太嚣张了,你们是明目张胆的侵犯我们电脑用户,干涉我们的自由,我们的口号是:我的电脑我做主。请大家在群里和论坛里大量转发。

    署名:中国西安网民-网眼
    2010-11-3

 

    注:在腾讯空间发表以上博客,遭遇[审核未通过]:尊敬的QQ空间用户:此日志带有不符合互联网相关安全规范的信息或被多名用户举报,建议您及时删除。若您对此存有异议,请认真填写申述,工作人员将在两个工作日内反馈结果。

    腾讯你心虚了吗??

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究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,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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