技术新闻时评三则

本文关注三家科技企业的最新动态:IGM计划将即时通讯服务引入手机并寻求融资;Oracle考虑推出自家Linux版本;Google推出搜索设备,正式进入企业搜索市场。这些举措反映了技术融合与市场扩展的趋势。

今天有一小考,过了之后顿觉全身轻松。这几天网上有一些有趣的消息,随手写几句,跟大家一起看看热闹。

1. (泰晤士报)一家叫做IGM的中国企业计划把类似QQ和MSN这样的即时通讯应用搬到手机上去,他们现在正在英国伦敦Alternative Investment Market寻求融资,融资目标是一千四百万英镑。

我找到了这家公司的主页(http://www.igmmobile.com),总部在香港,内地的分公司设在广州。他们的网站里一个中文字都没有。据说这家公司成立于3年前,其手机即时通信的的业务已经在台湾地区推开,并且已经与中国所有的电信运营商建立了伙伴关系。这次融资是为了在内地8省区铺开手机即时通信服务。

评论:这家公司的想法不错,而且看的出来,背后有高人在操作。最起码在融资上很有一套。一家香港公司,打着为13亿中国人服务的旗号,辛辛苦苦搞定了那么多电信巨头,还做了一个网站,其中半个中文字都没有,这是什么精神?这就是融资的精神。Google一下,关于这家公司的信息少得可怜,好不容易看到一则招聘广告,还就招俩人,一个CTO,一个CFO,摆明了一门心思搞融资的架势。高,实在是高!先融到钱,再把事情做好,这应该算是上上策。我们很多企业应该都是佩服得紧吧。在这方面,我们还得好好跟港胞们学学。

言归正传,手机现在真的是越来越强了,软件与庞大的电信产业的结合,将会很快创造出一个充满机遇的庞大市场。我们程序员应该动动脑子,行动起来。

2. (金融时报)Oracle推Linux与开源无关
Oracle CEO Larry Ellison 4月18日在接受FT采访时说,Oracle正在考虑是否推出自己的Linux,如果做出肯定的决策,那么将会选择一家流行的Linux厂商进行收购,但这家厂商既不会是Red Hat,也不会是Novell。消息传出,Red Hat股票应声下跌5个百分点。

评论:Oracle最近进行了一系列的收购,目标都是开源软件企业。你以为Oracle是想搭上开源这条顺风船?那你就错了。Oracle压根就不把开源当回事,Larry Ellison所想的无非是花小钱办大事。看到哪家开源软件做的不错了,他就冲过去收购人家。什么开放精神啦,对开源社群做贡献啦,在Oracle那里都是说胡话。Oracle要搞Linux,充其量也就是完善自己的产品线而已,Linux和开源爱好者千万不要拍错了巴掌。相反,说不定这么搞下去还把Red Hat的好事给搅黄了,那对于开源社群来说真是得不偿失。Oracle每年几十上百亿美金赚着,而且利润越来越多,根本不会轻易改变自己的业务模式。所以说,Oracle Linux跟Open source无关。

3. (泰晤士报)Google走出关键一步,进军企业搜索市场
Google于4月19日宣布推出Google Search Appliance,大概是“Google搜索设备”的意思。这是一款产品,可以帮助企业在对内部资源进行搜索。这表明Google正式进军企业搜索市场。

评论:“什么东西只要Google一做,质量就绝对没问题”,这是不少人的一个信念。Google要进军企业搜索市场了,这可是块大肥肉。这下很多人都要笑了,也会有少数人哭。Google已经改变了我们使用互联网的方式,会不会进而改变我们的工作方式,让我们拭目以待。

昨天下午跟virushuo和tinyfool聊技术发展,他们提到现在一个很有意思的趋势是,原本那些搞企业开发的公司想把企业开发的那一套技术搬到Internet来,结果太重,效果不佳,反而是黑客们在Internet上攒出来的轻量技术,不但在Internet上如火如荼,反而还有反攻倒算企业应用市场的架势。这不他们话音未落,Google就掩杀过来,实在巧得很。

从开发者的角度来看,Google这就叫一招鲜,吃遍天。一个搜索引出万千变化,实在有点无极生太极,太极演化生万物的玄妙劲,由不得不让中国开发者佩服得紧。但是Google也还另有绝招。上星期有个朋友跟我说,Google是一家Internet存储公司,他的意思是说,Google技术中最牛的环节是利用普通廉价服务器构建高性能、高可靠性的大规模分布式存储系统。那个朋友说这是Google的本质,这个我不同意,我认为Google的本质还是搜索服务提供商。但是我认为他确实注意到了另一个很重要的方面。也许不久之后,Google可以展开在线存储服务,并且以其无可比拟的低成本称雄这个市场。总之,Google的前景真是一片光明啊。

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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