倒计时 5 天!GOBI 2025 全球开源商业创新大会全日程发布

图片AI 时代,开源如何不再“为爱发电”?商业如何借助“源力”飞跃?

当开源的理想主义之光,照进商业化的现实土壤,一个长久以来的问题摆在了所有技术人的面前:我们该如何平衡开放协作的精神与价值变现的渴望?

12 月 21 日,由 Upstream Labs、AI 原点社区、优快云 联合主办的 GOBI 2025 全球开源商业创新大会将在北京中关村东升科技园万丽酒店盛大启幕。我们把“开源、商业、AI”三股关键力量汇聚于同一场域,旨在与 500+ 开源领袖、独角兽创始人、顶级 VC 及一线开发者,共同探寻未来三年的确定性机遇。

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官网:https://gobi.upstreamlabs.org/cn/

这不仅是一场会议,更是一份通往未来的完整行动指南。现在,终极议程正式揭晓!

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开源年终之战,GOBI 2025 全日程发布

GOBI 2025 的议程设计并非简单的演讲堆砌,而是一场精心编排的价值闭环。我们用一天时间,为你呈现从顶层战略洞察、到一线战术拆解、再到未来新星诞生的全过程。

大会将由三场高屋建瓴的 Keynote 演讲拉开序幕,共同构成上午的核心思想板块。随后设置了 4 场高密度的主题圆桌(Panel),汇聚 30+ 位顶尖开源领袖、一线创始人与投资人,进行最真实的思想碰撞。

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源起之道·1 场百万级决赛路演

这不仅是一场路演,更是开源商业化未来的现场预演。首期「源起之道」开源商业创新营,在吸引了来自 242 所高校、128 家企业的 540 余名精英参与后,将在此迎来最终对决!

你将亲眼见证:

  • 新星诞生: 入围团队进行终极成果路演,角逐 Upstream 开源商业创新大奖。

  • 百万重奖: 优胜方案将获得 Upstream Labs  100 万元生态发展基金,更有总计 100 万元的实习薪资资助(每位优胜团队成员 10 万元),助力项目从 0 到 1 加速孵化。

  • 未来领袖: 优胜者将获得顶级导师一对一指导、真实项目开发实训及开源商业架构师认证,成为下一代开源商业的领军人物。

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全天候 · 价值体验:从看到、听到到拿到

除了密集的思想输入,我们更为你准备了丰富多彩的现场互动体验,确保你满载而归!

看 · 未来科技

近距离体验 10 大“源起之道”创新营项目的最新成果。

亲手触摸 10 大具身智能应用场景,感受 AI 与物理世界的融合。

聊 · 顶级人脉

与 500+ 生态伙伴、开源领袖、独角兽创始人、顶级 VC 面对面交流,链接最核心的行业资源。

拿 · 惊喜大奖

入场即享好礼,GOBI 限定纪念品等你来领取。

更有终极神秘大奖在现场活动中等你赢取,惊喜不止一份!

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参会指南已就位,邀您奔赴这场年终开源盛会

会议基本信息

  • 时间:12 月 21 日

  • 酒店:北京中关村东升科技园万丽酒店

  • 地址:北京市海定区东升科技园北街 8 号院 6 号楼

  • 官网:https://gobi.upstreamlabs.org/cn/

交通指南

  • 导航地址:北京市海淀区东升科技园北街 8 号院 6 号楼

  • 地铁出行:乘坐地铁 8 号线,在“ 西小口”站下车,从 B 口(东北口)出站,步行约 1.1 公里即到

温馨提醒:GOBI 2025 全球开源商业创新大会将在 12 月 21 日 9:00 开始签到,10:00 正式开始嘉宾分享,建议您:

  • 提前设定闹钟,避开早高峰拥堵;

  • 预留充足出行时间(建议提前 30 分钟抵达)

  • 关注当日天气(建议备好雨具出行)

了解更多大会资讯,请点击阅读原文查看大会官网,立即报名加入大会!

大会官网:https://gobi.upstreamlabs.org/cn/

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立即报名·现场领取精彩大会周边

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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