关于网络创业:投资者所看到的现状

华尔街日报报道网络创业面临资金危机,分析当前创业团队资金来源多元化、跟风投资增多、风险投资人筹款困难及天使投资人增长瓶颈。理性的投资者合理管理资金,市场需要冷却。

华尔街日报最近刊登了一句话:“网络创业即将迎来资金危机。”在科技博客里引起了一系列连锁反应,而现在就来谈谈投资者都看到了什么。

1) 现在正筹备资金的创业团队很多,这并不是一件坏事,这是好事,不过我已经不记得有多久没有新的资金注入市场了。现在创业的资金来源已经扯到了所有人,无论是投资家还是你身边你认识的任何人都可能牵扯进去。而创业的团队则躲到我认为总有一天我门口的保安都会向我递出他的创业计划的地步。

2) 有太多的“跟风”投资了,市场上创业项目越来越多,也导致相似的项目越来越多,而同一类型的市场资金总是有限的,这样创业团队的竞争情况已经变得太过激烈了。

3)风险投资人筹钱也越来越难了,唯一比以前好的地方,是现在投资者更关注风险管理了,现在的刚开始的新创业也比已经第五次筹钱的老公司值得投资。

4)天使投资人的增长也到了瓶颈阶段,不过这只是个人猜测,这几年很多新的天使投资人进入了市场,也差不多到了他们开始冷静下来看看之前投资的情况的阶段了。

5)网络投资市场总是不断改变的,现在市场上总是不断地出现吸引人眼球的新领域:云技术,点对点,等等等,这些技术也避免了单一领域的市场的过热。

那么网络创业是不是迎来资金危机呢?我们倒是没有看到这点。理性的投资者总是很好地管理着自己的资金,只会拿一小部分出来投资,也许会有一段时间不再像之前那么多投资,但是并不代表这是资金的危机,只是市场需要冷却而已。而且作为独立投资者,我们最大的优点是我们更能承受投资失败。所以对市场情况不需要太担心。

viaavchttp://www.leiphone.com/webstartup-whatisee.html

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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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