Intel CEO 如何评价Apple TV和Google TV

据《华尔街日报》报道,Google TV 将于9月份开始发货,比 Google 自己的秋季预测更为具体。Intel CEO Paul Otellini 表示 Intel 在 Google TV 的软件方面贡献了 50% 的代码,并认为 Apple TV 和 Google TV 针对不同的受众。

华尔街日报的记者9月9号采访了Paul,相关报道如下

Today's Wall Street Journal has a few key words from Intel CEOPaul Otellini, with a few comparing his company's Google TV approach to the refreshed (and now Intel-free) Apple TV. The biggest revelation is a mention that Google TV will start shipping this month (more specific than Google's own fall prediction of a few days ago) with no word whether that includes products fromSonyLogitech or both. According to Otellini, Intel's success will mean using "the right chip for the right job," and that includes getting its hands dirty on the software side, where he claims his company is responsible for 50% of the code in Google TV. When asked about Apple's simplified approach to the living room he referenced them as two different approaches that may appeal to different audiences, pointing out Apple TV as something his mother might enjoy while his son could make use of Facebook on the Google TV.

如果不想看英文,就不用看了,主要就两个消息:

1. google TV 9月份发布,(google只说过秋季)

2. 比较Apple TV的简化路径,Paul 说他妈妈也许会喜欢AppleTV,而他儿子会更倾向于用GoogleTV上的facebook

只可惜的是,这两个产品段时间内我们都看不到,只有看着这样的消息解馋了。。。。

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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