法官的智慧

美国《华尔街日报》9月14日
李开复案:微软Google 均声称获胜
2005-09-21 00:00
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  美国华盛顿州一位法官13日作出裁决,允许微软公司前副总裁李开复协助Google创办在华业务,但禁止他参与关键性的商业决策,并不得为Google从微软招聘员工。

  此番裁决源于7月份微软提起的一桩诉讼,诉讼指控Google和李开复违反了他与微软签订的非竞争条款。法官颁布了一项初步禁止令,取代了早些时候实际上是禁止李开复为Google工作的指令。初步禁止令在定于1月份的庭审之前一直有效。

  微软和Google都声称在这场经过激烈抗辩的诉讼中获胜。微软对法官Gonzalez支持非竞争协议、并限制李开复在Google工作范围的裁决表示赞赏。

  Google则表示,裁决有效地减少了早些时候临时禁止令的内容,并为李开复在Google中国研发中心开始招聘工作打开了大门。Google的一位发言人称,裁决意味着李开复可以“为Google做我们一直以来希望他做的事。”

  李开复表示,将很快前往中国开始招聘工作,目标是到明年夏天使约50名员工就位。他说,他非常高兴最终能加盟Google并开始工作。

  但裁决仍禁止李开复从事他在微软参与过的产品、服务和项目方面的工作,其中包括电脑搜索技术。李开复也不能为Google在中国的业务制定预算、薪酬计划或是确定研发方向。

  微软助理法务长Tom Burt表示,限制令使李开复降格为有史以来薪酬最高的人力资源经理。他能够为Google进行的工作范围受到了很大的约束。

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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