2011年遭VC疯狂追捧的13家科技创业公司

本文盘点了2011年最受风险资本青睐的13家科技创业公司,包括Pinterest、Fab、Lot18等,这些公司在照片分享、闪购、葡萄酒销售等领域表现出色。
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12月22日消息,据国外媒体报道,虽然2011年科技IPO市场走势低迷,但是对少数创业公司而言却是个好年头。VC们大手笔押注少数具有独特创意的公司,下文将盘点2011年最受VC追捧的科技创业公司。

1.照片分享和设计网站Pinterest(http://pinterest.com/)

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消息人士称,想投资Pinterest的人很多。今年9月份,这家公司的估值已达7500万美元。10月份的时候,有消息称AndreessenHorowitz向Pinterest投资了2700万美元,估值达到了2亿美元。

2.闪购网站Fab(http://fab.com/)

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闪购网站Fab在成立后6个月就融资大约4700万美元。刚开始的时候,这家网站被视为Groupon克隆者。年中的时候,该网站发现不对劲,迅速改变了方向,出售独一无二的家居设计品。该网站每日交易额约为20万美元。

Fab公司成立6个月就吸引了120万注册用户,难怪投资人会那么爽快的开支票。今年夏天该公司融资700万美元,上周宣布获得由AndreessenHorowitz领投的新一轮4000万美元投资。

3.葡萄酒网站Lot18(http://www.lot18.com/)

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Lot18去年11月成立,第一年疯狂成长。头一年就产生了大约2500万美元营收。这样的成绩助其获得投资人4300万美元投资。5月份,Lot18获得来自NEAVentures和FirstMarkCapital的大约1000万美元投资。10月份的时候,有分析预计Lot18今年将产生大约2500万美元营收。11月该网站再度获得3000万美元C轮融资。

4.租车服务公司Uber(https://www.uber.com/)

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Uber上周宣布融资3200万美元,使融资总额达到了3900万美元。未来该公司计划将服务推广是更多地区和国家。

5.地理位置服务Foursquare(https://foursquare.com/)

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Facebook曾向Foursquare提出收购要约,但是遭到了拒绝,一怒之下推出了Places,当时有很多人预测该签到服务的末日来了。出人意料的是,Foursquare创始人找到了正确方向,今年用户人数从500万增长至1500万,签到次数达到了10亿次。今年夏天Foursquare融资5000万美元,估值达6亿美元。

6.照片分享应用Color(http://www.color.com/)

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照片分享应用Color没上线即获得4100万美元投资,可惜的是,自那以后这款服务的发展并不顺利。本月初,Color发布了Color2.0,新版本和旧版一点也不一样,更侧重于视频分享。

7.光场相机服务Lytro(http://www.lytro.com/)

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Lytro引起了人们热议,该公司打破了Color未面世即获得4100万美元投资的记录,获得5000万美元投资。Lytro发布了一项创新技术,可以先拍照,再决定那部分是重点。

8.轻博客Tumblr(https://www.tumblr.com/)

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轻博客Tumblr今年增速非常迅猛,页面浏览量从每月20亿增长至130亿。已创建3000万个博客。今年9月份,Tumblr融资8500万美元,估值达8亿美元。

9.社交网站影响力评估服务Klout(http://klout.com/home)

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虽然Klout官方没有公布具体融资额,但已经有很多消息可以证明该服务获得的投资不是小数。

10.音乐服务Spotify(http://www.spotify.com/int/)

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Spotify和Facebook达成了合作伙伴关系,该公司今年6月份融资1亿美元,估值达10亿美元。

11.社交音乐网Turntable.fm(http://turntable.fm/)

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社交类音乐产品Turntable.fm今年非常火爆,获得了一轮700-万美元融资。

12.移动游戏开发商Rovio(http://www.rovio.com/)

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鉴于《愤怒的小鸟》的表现,Rovio毫无悬念的获得4200万美元融资。《愤怒的小鸟》在全球范围内掀起小鸟热潮。

13.移动支付服务Dwolla(https://www.dwolla.com/)

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移动支付服务Dwolla的目标是灭了所有的信用卡和ATM,成立于2年前。Dwolla想要建立一个支付网络。虽然Dwolla未宣布融资计划,但该公司CEO表示,他已有了一个长达700人的投资人名单。也许明年1月份就有好消息传来。

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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