2008年谷歌发布商峰会简报

2008谷歌发布商峰会回顾
2008年,谷歌在北京举办了一场主题为“关注.沟通.成长”的发布商峰会,近300位发布商参与。峰会旨在搭建沟通平台,深入探讨互联网技术和商业发展趋势,并分享观点和案例,共同推动产业生态系统的良性发展。



Google

2008年谷歌发布商峰会简报

10 月 23 日,Google AdSense 在北京举办了主题为“关注.沟通.成长”的 2008 谷歌发布商峰会,近 300 位发布商莅临参与。这次峰会是 AdSense 本年度最为盛大的活动,旨在搭建一个多方沟通的平台,<wbr>让我们和发布商以及业内专家一起深入探讨互联网技术和商业发展,<wbr>分享观点和案例,为提高和改进 AdSense 产品及服务提供反馈建议,协同创造良好的产业生态发展系统。</wbr></wbr>

现场盛况

主题演讲 (查看更多视频 »

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谷歌大中华区总裁李开复博士致辞主题演讲:全球在线广告趋势和对中国的影响
尼尔森中国合资公司华瑞网标 CEO 庾良建先生
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主题演讲:谷歌广告平台和未来发展
Google AdSense 亚太及拉美区总监 Bram Bout
谷歌广告管理系统(Google Ad Manager)发布
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主题演讲:AdSense 在中国 Google AdSense
亚太区主管 周文彪先生
Google AdSense 年度颁奖典礼:李开复博士给获得
年度合作伙伴大奖的新浪网代表颁奖
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EzineArticles.com 创始人 Christopher Knight 先生发表演讲嘉宾讨论:共赢在线品牌推广

精彩照片 (查看更多照片 »

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峰会现场会间休息时玩玩"AdSense"飞行棋参会发布商接谈对 AdSense 的期望
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与 AdSense 小组成员一起探讨问题赶紧试用一下 Google 新产品发布商跟 AdSense 小组成员一起参观鸟巢

发布商心声

“我觉得第一方面讲09年趋势的不错,第二个方面就是颁奖,<wbr>特别是成长奖,虽然他们上台的时间很短,还没有仔细了解,<wbr>但我以后会去了解和他们沟通一下,<wbr>来宾之间的相互借鉴的意义特别好。这两点是我最大的收获。”</wbr></wbr></wbr>

“我觉得相当有启发,尤其是前面几个嘉宾的演讲,<wbr>包括尼尔森的数据...很短的时间给了我一个很速成的提高。”</wbr>

“我觉得我的客户经理是一个非常好的经理人。<wbr>我们成立时对AdSense有很多不同的问题,<wbr>他都会很细心的一一帮我们解释,给我们不错的建议,<wbr>我们也朝这个方面迈进。 我们的客户流量很大,但是我希望得到更多的沟通和管理。<wbr>我来参加北京的这个活动,<wbr>就是想看看怎样跟Google进行一个完美的配合。”</wbr></wbr></wbr></wbr></wbr>

“这次活动感觉非常紧凑,而且内容比较实用,<wbr>演讲的还有国外来的专家,<wbr>他们讲到做AdSense第一考虑还是客户体验,<wbr>我们觉得从他们身上学到很多...”</wbr></wbr></wbr>

“做AdSense从05年开始的,三年了,感觉一直在调整,<wbr>针对国内用户的使用习惯。以前点广告就直接过去了,<wbr>现在是在新窗口中打开;还包括边框的各种圆角,<wbr>都是符合国内的用户习惯。<wbr>所以感觉AdSense越来越多的倾听用户的声音,<wbr>越做越有信心!”</wbr></wbr></wbr></wbr></wbr>

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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