Facebook的下一个百亿美元业务就在这张草图里?

知名科技网站BI基于内部消息源提供的草图,预测Facebook正筹备一项潜在价值百亿美元的业务FaceSense,旨在与Google AdSense进行竞争。此业务计划通过分析用户数据,在第三方网站上投放相关度更高的广告,提高用户兴趣和点击率。

大家都知道,BI的消息总是有点夸大其词。这次,BI又称从某消息人士提供的一张草图上看出了社交大佬Facebook的下一个百亿美元业务,真的假的?

让我们先看看这张图(确实很“草”啊,老外的书写实在让人吐槽无力):

BI为方便读者理解,重新画了一张:

BI对此图的解释如下:

1. 左上角表明,目前Facebook的广告业务只在Facebool.com上展开,广告受众只限于Facebook注册用户。
2. 在左下角,该消息人士写了一个“FBX”,指的是Facebook正在测试的广告交易平台Facebook Ad Exchange。该平台通过对用户过去浏览行为的分析,可以帮助广告商在Facebook网站内使用实时竞价的方式投放用户可能感兴趣的广告,达到更高的投放精准度和用户接受度。该消息人士称,Facebook更有可能直接买下纽约的一个科技平台AppNexus,省下自己建设一个新平台的时间和精力。
3.Facebook的下一个百亿美元业务就在右上角,该消息人士称之为“FaceSense”,意指它将与Google的互联网广告服务Ad Sense抗衡。Facebook通过分析本站以及第三方网站上的用户数据在第三方网站上投放与网站内容相关性较高的广告。这样的广告内容更容易引起用户兴趣,而非令人反感的垃圾信息,从而更容易获得点击率。

Google Ad Sense每季度产生营收约为25亿美元,所以,“FaceSense”每年营收100亿美元的目标还是可以实现的。读者们觉得呢?

Via BI

曹三藏雷锋网专稿,转载请注明!)
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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