32、搜索的未来:技术、经济与社会的变革

搜索的未来:技术、经济与社会的变革

1. 下一代搜索系统的特征

下一代搜索系统被视为个人助手,能够分析来自环境的各种信号并从中学习,以支持搜索者当前的情况。其重要活动包括:
- 与系统进行自然交互,可根据情况通过语音、触摸、手势、眼神或其组合进行。
- 提供反应式和主动式支持,除了回答明确的查询外,系统还能预测信息需求。
- 支持跨时间、设备和应用程序的搜索,包括检测先前开始的搜索的恢复。
- 将用户数据存储在云端,以便随时访问以支持用户。
- 支持任务和搜索过程的不同阶段。
- 利用上下文信息,如情境以及用户特定信息,如搜索专业知识。
- 支持对找到的信息进行进一步处理,如收集、存储和总结不同文档。
- 纳入用户的社交背景,例如通过社交网站。

从这些可以看出,未来搜索系统与当今搜索引擎有相似之处,但提供的服务范围更广,尤其是在应用场景方面。

2. 搜索作为基础技术

如今,搜索引擎的概念正在发生变化,搜索过程和基于各种方式生成的“查询”(而非用户的文本输入)的数据处理将成为各种应用的基础。以下是一些基于搜索作为基础技术的服务示例:
|服务名称|特点|
| ---- | ---- |
|Google News|既是搜索引擎,又能自动编译概览页面,无需用户输入查询。新索引的文章按主题分类,检查与索引中已有文章的相似性,并分组为重要的主题文章集群。|
|Bing iPad App(美国版)|在iPad应用中,根据当天的热门查询提供每日主题汇总。图形展示类似信息门户,点击主题时会在Bing中运行查询并检索当前结果。|
|“个人助手”(如

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、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)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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