Google正在测试新的Adsense样式暨谷歌输入法即将发布!

本文分享了作者最近发现的Google Adsense两种新样式的特点,一种使用虚线作为分隔线,另一种则在广告中加入了Google Logo。同时,文中还提到了谷歌即将发布的拼音输入法。

几天前听说Google正在测试新的Adsense样式,一直只是听说,并没有亲见。今天哪知人品大爆发,一下子看到了两种新样式:

前者的分隔线是虚线,这与我之前见过的颇有不同;而后者则使用了Google的Logo,而不是与“提供的广告”同样的字体。

PS:在我写这篇的时候,刚刚从Cnbeta.com看到了谷歌即将于4月4日发布拼音输入法的消息,不知到这次谷歌(并非Google)能给我们带来什么新的惊喜。回想我从智能ABC、紫光、搜狗的变迁,不知几天后我还会用Sogou输入法写下我的Blog吗?

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 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、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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