甲骨文CEO预计Sun将很快实现盈利

甲骨文CEO拉里·埃里森表示,尽管Sun在过去两年中亏损超过20亿美元,但他预计Sun将很快实现盈利。甲骨文承诺在收购Sun的一年内将带来15亿美元的运营性利润。

甲骨文CEO拉里·埃里森

  北京时间2月21日早间消息,据国外媒体报道,甲骨文CEO拉里·埃里森(Larry Ellison)周六表示,他预计Sun将很快实现盈利。甲骨文上月完成了以75亿美元收购Sun的交易。

  甲骨文高管此前一直拒绝对Sun实现盈利的时间做出预测,不过甲骨文承诺Sun在被收购一年内将带来15亿美元的运营性利润。在被收购的前两年中,Sun出现了超过20亿美元的亏损。

  不过埃里森周六在回答记者提问时表示:“我认为目前的进展很顺利,我们预计Sun将很快实现盈利。”一些分析师怀疑,埃里森无法在短期内使Sun扭亏为盈。自本世纪初互联网泡沫破灭以来,Sun一直未能实现真正的复苏。

  埃里森刚刚参加完美洲杯帆船赛,并击败了亿万富翁竞争对手厄内斯托·伯塔内里(Ernesto Bertarelli)。埃里森表示,他目前不会从甲骨文CEO的职位上退休,去专注帆船运动。他表示:“我喜欢甲骨文,也喜欢帆船,我想我可以把两者都做好。”(维金)

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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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