Google 图书搜索的现状与未来

Google与出版商协会及作者团体达成协议,将提供更多图书在线预览及购买服务,特别是那些不再版但仍受版权保护的作品。根据协议,用户可以通过在线账户访问这些图书,图书馆和大学也能获取公共账户供读者免费阅读。

三年前,美国出版商协会,Authors Guild 联合众多图书作者与出版商对 Google 图书搜索提起诉讼。现在 Google 已经平息这场官司,并将同行业合作伙伴一起寻求将更多的图书上线,Google 将同这些合作伙伴一起达成协议,共同实现这个目标,协议一旦达成,图书搜索将出现非常光明的前景。

图书搜索现状

现在,Google 的全文图书搜索包含了大约700万册图书,在下面的搜索框中输入关键词,就可以对这700万册图书进行搜索:

事实上,Google 的 Web 搜索也包含了图书索引,相关内容也会出现在搜索结果中,点击即可进入图书的相关章节。

Google 图书来源有二:

Renowned Library 计划

Google 是 renowned libraries 项目的合作伙伴,可以获得他们的图书收藏。对于那些尚处于版权期的图书,Google 图书搜索结果中会显示图书的一些资料,以及小部分内容摘要。对于那些已经过了版权期的图书,用户可以阅读和下载全部内容。

合作项目

Google 还同超过2000家出版商与作者建立了合作关系,将他们的图书上线。Google 对这些图书提供预览,还提供收藏该书的图书馆,书店的链接。


图书搜索将如何改变

一旦 Google 同出版业的意见达成一致,用户可以在线搜索,预览,购买或阅读更多图书。

不再版的图书

目前,Google 对那些尚在版本期的图书只提供摘要片段。因为这些书大部分已经不再版,要想阅读这些书,需要去图书馆或旧书店。


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Paid Full View

这个协议将允许 Google 对很多不再版的图书提供预览,或阅读。让那些不再版的图书重见天日是 Google 图书搜索计划的初衷。

访问图书

该协议将包含一个选项,允许对整本书提供阅读。

  • 在线阅读

    用户可一购买在线访问帐户,在任何可以上网的设备上阅读这些图书。

  • 在图书馆和大学阅读

    Google 还为图书馆和大学等场所提供公共访问帐户。

  • Buying or borrowing actual books

    Google 为某些图书提供借阅和购买方式链接。

国际用户

该协议目前位于美国法律框架下,只适用于美国本土的用户。Google 希望将这个项目逐步扩展大全球更多国家和地区。



三种类型的图书

协议规定用户可以如何访问各种不同类型的图书

  1. 版权期内仍在出版的图书

    这类图书 Google 会提供预览与购买链接。

  2. 版权期内不再版的图书

    这类图书只能在图书馆和旧书店找到,出版商和作者可以选择为这些书提供预览与购买链接。

  3. 过了版权期的图书

    这类图书 Google 会一如既往提供全文阅读和下载。



图书版权注册

该协议要求创立一个独立的,非赢利性的图书版权注册,帮助作者,出版商获得权益。



图书馆与大学

该协议允许图书馆和大学的读者使用公共帐户免费访问这些图书。同时,研究学者也可以通过公共机构,使用专门系统对这些藏书进行查询。



前景展望

Google 合伙创始人,技术总裁 Sergey Brin 说,Google 的使命是对世界上的信息进行组织以方便用户访问。今天,Google 联合作者,出版商,图书馆将这一目标又推进了一步。虽然这个协议对 Google 与合作伙伴来说是双赢的,但真正受益的是用户与读者。

Google 图书搜索将发展成一种为图书业带来繁荣的服务。

本文国际来源:http://books.google.com/googlebooks/agreement/
中文翻译来源:COMSHARP CMS (锐商企业CMS)官方网站

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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