Google 出售 Performics

Google已宣布将其Performics搜索营销业务出售给Publicis Groupe,该交易预计于2008年第三季度完成。Performics是在Google收购DoubleClick时一同获得的。由于Google不愿直接进入搜索营销市场以避免与其现有业务产生冲突,因此决定出售该业务。

Google 最近宣布,他们将出售 Performics 搜索营销业务给位于法国巴黎的 Publicis Groupe,交易会在2008年第三季度完成。


Performics 是 Google 收购 DoubleClick 时一并购得的,Google 曾宣布将拆分 Performics 为搜索营销部门。Google 收购 DoubleClick 之后,曾在6月份将 Performics 广告联盟业务重新命名为 Google 广告联盟,但并没有具体的市场计划。


Publicis Groupe 总部位于法国巴黎,是全球最大的广告公司之一,广告业务覆盖传统的电视,报刊,影院,电台,以及互联网,Google 认为 Publicis 是 Performics 最理想的买家。


Google 显然不愿进入搜索营销市场,这和他们的既有业务存在冲突,因为 Google 很难在目前的业务模式下保持搜索营销业务的客观性。


本文国际来源:http://www.readwriteweb.com/archives/google_sells_performics_search_marketing_business_to_publicis_groupe.php
中文翻译来源:COMSHARP CMS 官方网站

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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