百度头条正式火拼:尔要战,便战!

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近日,百度、今日头条之间的公关战愈演愈烈,从双方开始的隔空互喊、指责对方,演变为拿起法律武器,似乎要诉诸“武力”的实力对殴。


在今日头条罗列六点证据指责“百度利用垄断优势不正当竞争”之后,昨日,“这届百度公关”微信公众号发布了第二篇回应长文,文中以“教你如何专业做公关”的姿态,通过批评今日头条的公关是“让人哭笑不得的同行”,指责今日头条炮制谣言,强黑百度,并在文末引用今日头条副总裁赵添原话称“‘尔要战,便战’就是了”。

究竟谁是黑公关?究竟谁是始作俑者?说实话,我想多数人可能不太在意,大家更想知道的是,如果双方开战,谁会赢?

“涉黄”、“造谣 ”、“标题党”、“准确性差”……这是百度、头条公关口水战之后,多数网友对双方的部分评价。从用户的角度来讲,双方可能都不是“清白”的。

而换个角度来讲,百度与今日头条之间的摩擦由来已久,而这恰恰源自于双方直接对标的业务——信息流广告。

李彦宏就曾在上月的极客公园大会上,称“从来没有说过All In AI…(百度)大多数的资源可能还在百度搜索、百度信息流业务上……”这无疑是要告诉公众不要仅聚焦于百度的自动驾驶业务。

而今日头条信息流形式的出现,一定程度冲击了原属于百度的广告收入。据一财科技报道,今日头条2018年广告收入目标是“冲500亿元,保300亿”。

从过去以百度为代表的搜索引擎的流量入口,到如今以今日头条为代表的内容分发平台的流量入口,两种不同的业务方式,形成了两个时代旗帜鲜明的特征。

也正因如此,百度、今日头条分别都存在着各自的焦虑:于百度,搜索引擎为入口的老大,却被侧面杀出来的头条等创业公司打得措手不及;于头条,由于内容低俗曾被监管部门多次约谈,已经完全无法绕过的问题了。

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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