奥斯卡,到Google的碗里来

Google推出专属网页、特别电影视频、预测获奖名单、Hangouts视频聊天、定制地图等多种服务,全面覆盖从电影欣赏到颁奖典礼全程,为用户打造全方位的奥斯卡盛宴。
        —— “正宗好搜索,正宗奥斯卡,Google 第 85 届奥斯卡金像奖颁奖典礼由搜索领导品牌 Google 为您冠名播出……”

        广告才不是这样做的呢!只强调搜索,YouTube 怎么办?只看视频,那 Google Hangouts 要做什么?Google 地图又情何以堪?借着奥斯卡颁奖典礼,Google 为我们提供了一个经典的广告案例:从红地毯到黄金雕像,与 Google 一起享受奥斯卡。

       据 TNW 报道,第 85 届奥斯卡金像奖颁奖典礼将于周日举行,而 Google 与活动组织者合作,推出了专属网页。在这里,影迷们可以了解本届奥斯卡的全部:网页地址


       Google 为奥斯卡制作了一个特别的年度电影视频,集合了 2012 年上映的最佳电影,视频剪辑中,你可以看到 Argo、Prometheus、Les Miserables、Skyfall、Spider Man、Lincoln、Life of Pi、The Dark Knight Rises、Django Unchained、The Hobbit 等等:视频地址

       想知道这些电影中哪些将夺得最佳影片?谁是最佳导演?最佳女配角会是安妮·海瑟薇吗?Google 列出了本年度的候选名单,还做了一个小预测。如果搜索数量决定谁是赢家,那么最佳影片将是 Argo(《逃离德黑兰》),最佳男主角是 Hugh Jackman,最佳女主角是 Jennifer Lawrence,最佳导演是……Steven Spielberg。

       Google 透露,这些搜索数量基数来自电影上映前两周和上映后三个月的关键词查询,忽略了搜索中其他关键词的褒与贬,也不一定与奥斯卡相关。

       想和朋友一起观看颁奖典礼,吐槽明星服饰?Google+ 上 Google Hangouts 能让一群人一起视频聊天,专属页面也将为你准备着红地毯图片。红地毯上当然少不了史莱克夫妇,看,Fiona 公主黑色晚礼服多漂亮。


                                


       如果你对某部电影感兴趣,你可以直接在这个专属页面上搜索,Google 将跳转到搜索结果页面。在看完预告片之后不满足?可以到 Google Play 购买哦。

  Google Map 在这次策划中也大显身手。一张量身打造的 Google 地图展示了候选电影所在地。而 Google 更专门赶赴旧金山的 Dolby Theater,拍下活动场所的室内图片。之后这些图片将被整合进 Google 地图,让用户有身临其近之感。

  尽管去年 Google 为美国大选推出了  US election hub,不过它表示这是公司第一次专门为颁奖典礼做策划。网站利用起 Google 各种网络服务,包括 Knowledge Graph、YouTube、Google Maps、Google+ Hangouts 等。

  “与 Google 一起享受奥斯卡”,也可以说是“与奥斯卡一起享受 Google”。

         

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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