Google 有意向开发者开放其平台

Google执行总裁Dave Girouard在San Francisco Web2.0峰会上表示,Google正考虑开放其平台,让外部开发者能够在其基础上进行开发。这可能意味着外部开发者可以创建新的Google应用或为现有应用增加功能。

在 San Francisco Web 2.0 峰会上,Google 执行总裁 Dave Girouard 表示,他们有意开放其平台,允许外部开发者在 Google 的开发基础上进行开发。

Web 2.0 峰会的 The Platform Advantage 单元的嘉宾包括 Salesforce.com CEO Mark Benioff, VMWare 的 Paul Maritz , Adobe 的 Kevin Lynch 以及 Google 企业部执行总裁 Dave Girouard。Girouard 说,Google 有一个长期目标,将对外部开发者开放其平台。

Google 将在很多地方开放其开发基础,最终,外部开发者将象 Google 内部开发者一样访问 Google 的各种开发资源。

虽 然 Girouard 并没谈到很多细节,他的话带来很多令人振奋的暗示,似乎意味着外部开发者将很快染指 Google 应用的创建,或在已有的 Google 应用上添加功能。这将为 Google 产品带来更好的定制功能,甚至带来类似 iPHone 平台,与 Google App Stores 一类的收入模式。

这种开放趋势已经成熟,甚至有些迟到,几周前,即使最保守的微软,也向外部开发者开放其云计算平台 Azure。苹果也允许其开发者访问其平台,尽管苹果控制得比较严。当然,时间会告诉我们 Girouard 的真正意思是否如此,如果 Google 决意开放,未来的 Internet 必将更加有趣。

本文国际来源:http://www.itnews.com.au/News/88702,google-considers-opening-its-platform.aspx
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与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。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)的设计与优化,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与仿真结果,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为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与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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