2010中国互联网出海记-

近年来,腾讯、阿里巴巴、百度等中国互联网企业加快了全球化步伐,通过投资和建立新平台等方式积极拓展海外市场。然而,这些企业在走向全球的过程中也面临着种种挑战。
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一直以来,腾讯、阿里巴巴、百度等年轻的中国互联网企业们始终蠢蠢欲动,试图向海外扩张。尤其最近一段时间以来,再为明显不过。

世界是平的,互联网也是平的。

还记得几年前的那本畅销全球的《世界是平的》,敏锐地指出了互联网正在让世界变平的趋势。在书中,汤马斯。弗里德曼(Thomas L. Friedman)分析了21世纪初期全球化的过程。“世界正被抹平”,个人与公司透过科技进步(尤其是互联网)与社会协定的交合,使得便利的资源交流得以实现。

事实上,互联网产业自身就是最“平”的,是最全球化的技术,美国《商业周刊》在总结1995 年世界商业变化时,兴奋地认为互联网是最全球化的商业技术发明。按照投资网景公司的吉姆。克拉克的说法:“互联网是标准化的,只要标准能得到全球默认性的使用,那么互联网上的一切注定是全球化的一部分。”

《金融时报》早在2004年就非常敏锐地察觉到全球互联网的一些变化,亚马逊和eBay等美国电子商务巨头在牢牢地占领互联网买卖商品的主导权后,纷纷向海外扩张,试图用互联网程序配合标准化流水线产品来主导全球网络零售业。

而一直以来,腾讯、阿里巴巴、百度等年轻的中国互联网企业们始终蠢蠢欲动,试图向海外扩张。尤其最近一段时间以来动作频频,全球化的冲动痕迹再为明显不过:4月12日,阿里巴巴宣布将在5年内,向旗下“支付宝”投资50亿元,布局全球化;4月 12日,腾讯宣布,将向俄罗斯互联网公司Digital Sky Technologies Limited(DST)投资约3亿美元;4月26日,阿里巴巴宣布,斥资1亿美元打造“全球速卖通”平台,进军美国市场。“速卖通将是阿里巴巴未来国际化核心战略之一,”阿里巴巴CEO卫哲在接受采访时称;同时,美国eBay公司旗下的全球最大第三方支付平台PayPal(贝宝)成为阿里巴巴“全球速卖通”平台的支付方式之一;5月10日,马云和软银集团董事长孙正义在杭州共同宣布,淘宝网和日本软银集团控股的雅虎日本将在6月初实现中日跨国电子商务交易的互通;就在今年1月,李彦宏的百度宣布和日本最大的电子商务公司乐天共建B2C合资公司“乐百在线”,并于 4月23日正式落户北京通州;而坊间有消息称,占据MSN中国50%股权的上海联合投资有限公司寻求股份出让的意向已经基本达成,网易方面可能接手股份并与微软通过合资公司运营MSN中国。

……

一向高调的马云放出狂言。他说,在下一个十年里,他将积极推进国际化战略部署,努力成为全球最大的电子商务服务提供商。

与马云在日本“狭路相逢”的李彦宏,早在2007年就推出了第一批日文搜索产品。

而更为低调的马化腾,一直对国际化讳莫如深。此前,腾讯其实已经在美国、印度、越南、意大利布下据点。

看起来,随着全球经济回暖期和中国崛起,已经“长大”的中国互联网企业们纷纷开始四处出击。

可是不要忘记,和其他传统产业一样,互联网的国际化一样会遭遇问题。

就拿中国市场来说,当初那些怀揣激动和梦想来到中国的国际互联网巨头们,几乎没有能真正站住脚的,从新浪到百度,从腾讯到淘宝,各种门类的网站几乎都是本土网站在主导,外资企业纷纷溃退。

在数年前,亚马逊和eBay等美国电子商务巨头大举进军国际化之后,在面对日本这类传统商业强盛、澳大利亚这样地广人稀及中国这样人口众多的国家时,其全球化商业手法就不灵了,纷纷遭遇抵抗。

马云也坦陈,将淘宝带向国际市场的过程中的麻烦超越最初的想象。

看起来,美国通用电气前总裁杰克。韦尔奇的那句名言,到现在依然适用:“只有全球性的业务,没有全球性的企业”。
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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