微软Bing的反攻

Bing挑战Google

看上去有些咄咄逼人,Bing这个已经上线了3年的“小东西”像是开启了进攻模式。

故事的起因就是微软在美国发起的一项名为“Bing it on”的活动:微软专门做了一个同样名字的网站,用户在上边可以搜索五个问题,他们会同时得到Bing和Google的答案,但经过技术处理之后,他们并不知道答案背后的搜索引擎是谁,而他们需要做的便是选出更中意的那个答案。

这个更像是向“百事挑战(百事曾做过类似的试验,以证明自己的口味优于可口可乐)”致敬的盲测试验每天有近50万人次的参与,微软甚至派摄影组到Google的老巢——旧金山去实地拍摄。他们对结果太自信了,因为同样的模式,他们在一年半之前就已经反复测试过多次了。

结果不出意料,两者的比例大概是2:1,请注意,Bing是Google的两倍!微软正策划着如何把这次活动在MTV音乐大奖期间播出,这可比之前它在媒体上曝光Google的隐私问题要有效得多吧?

微软首席执行官鲍尔默一定会满意这个结果,因为Bing让他背负了太多的压力。2009年,他还曾说过喜欢“Bing”这个词,因为这听起来更像是一个动词,也容易成为人们的常用语。而三年过去了,Bing已经亏损了50多亿美元,它却依然没有成为一个动词。“即使在内部,也很少听到有人说‘Hey, Bing this’。”必应副总裁Mike Nichols说起来有些沮丧。“是时候让用户去改变自己的使用习惯了。”接受采访的微软员工们似乎觉得自己正在迎来一次扬眉吐气的机会。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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