谷歌首度证实了Dragonfly计划的存在

谷歌首席隐私官Keith Enright在一场关于消费者数据隐私保护的听证会上,首次证实了代号为Dragonfly的计划存在,该计划被认为与谷歌重返中国市场有关。尽管Enright未透露更多细节,但这一确认引起了广泛关注。

据国外媒体 VentureBeat 报道,谷歌此前暗中筹划重返中国,但对于坊间流传的 Dragonfly 计划(蜻蜓计划),谷歌并没有做出表态。但在近日的一场听证会上,谷歌首席隐私官 Keith Enright 首次证实 Dragonfly 计划存在,但被问到具体内容时,他并没有透露更多细节。

据了解,这场听证会主要涉及消费者数据隐私保护方面的问题,出席听众会的有亚马逊、谷歌、苹果、AT&T等企业。对于有关于 Enright 的言论,谷歌方面向 VentureBeat 发布一份官方声明。声明称,谷歌多年来一直致力于在中国的探索,包括 Android 开发,谷歌地图到谷歌翻译以及 Files Go 等 App 。但谷歌所做的这些工作都是探索性的。

目前,谷歌方面只是承认该计划存在,但并未对具体细节作出更多表态。

原文来自:https://www.linuxprobe.com/google-confirmed-existence.html

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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