Google+不是社交网络,而是一项身份服务

Google+不仅作为与Facebook竞争的平台,更是通过身份服务连接用户的线上与线下活动,实现个性化服务并帮助广告商。施密特强调真实身份的重要性,认为这将使互联网更加美好。

正如Fred Wilson指出的那样,施密特的表述涉及的问题是:Google+究竟是为了你还是他们自己?

许多公司都曾尝试建立网络的身份识别系统。这个主意是用户有一个可信任的身份,这也可以将他们线上和线下的相互作用,想象一下比如从未用邮箱登陆或 者有过线上交易。微软在上世纪90年代利用密码做过这事,但是这个野心没能得逞。facebook的社交图谱又是另外一回事了。

在Google+之前,你的Google身份只是真实地在Google上面。但是有了google+和+1按钮,这个身份系统就延伸到贯穿整个网 络,如果你登陆google+并且给某个网站+1,这些信息就会被记录。这可以让google给你提供更多的个性化服务,但也帮了那些打广告的。

施密特也说了,如果人们知道他们在网上的真实身份不是假的或者是一条狗,那么Google相信互联网会变得更美好。

本文由雷锋网编译自businessinsider,若无此注明,皆为原创。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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