跑腿网站TaskRabbit获C轮1300万美元融资

TaskRabbit宣布获得1300万美元C轮融资,由Founders Fund领投。该公司计划利用这笔资金扩大业务规模并在伦敦开拓市场。自成立以来,TaskRabbit已从2名员工发展至53名,并成功进入多个城市。其推出的Delivery Now服务旨在与初创公司Postmates竞争。

跑腿网站TaskRabbit今天宣布获得C轮1300万美元融资,由Founders Fund领投,Founders Fund创始合伙人Bruce Gibney将加入TaskRabbit董事会。目前该公司累计融资达3800万美元。

该公司将利用现有的资金来扩大公司的规模,并且将在伦敦开辟市场。公司在过去四年里从2位员工增加到现在的53位,也将它最初所在的波士顿市场拓展到芝加哥,洛杉矶,纽约等地。

TaskRabbit公司CEO Leah Busque认为日常的繁琐小事是最好的劳动力市场,希望TaskRabbit未来能成为改变世界劳动力的领头羊,并且TaskRabbit也有实力做到这一点。


TaskRabbit现在已经推出了Delivery Now随时送达服务以应对初创公司Postmates推出的一小时快递送达服务。Delivery Now为大多数人提供最直接的服务,例如在家门口等出租车,为宠物买口娘等等琐碎事都能最快最方便的得到解决。

Founders Fund投资TaskRabbit是看中了劳动力市场,人们开始对全职工作有了新的认识,年轻一代则更想将工作掌握在自己手中。美国其实有很多的失业者,因为没有足够的岗位给他们,有时候因为时间冲突而无法找到好工作。而TaskRabbit却能解决这些问题,它提供的是像快递似的系统,哪里有需要,哪里就雇佣员工去帮助顾客,这样能确保工作顺利完成,并且价格也很具竞争力。所以TaskRabbit为成千上万的人提供了工作岗位的机会。

ViaTC

王盼盼雷锋网专稿,转载请注明来自雷锋网及作者,并链回本页)
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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