不抛弃不放弃:RIM仍有强力拥簇

黑莓手机的坚守与挑战
尽管RIM市场份额下滑,仍有约一半联邦政府雇员使用黑莓手机,其中包括总统奥巴马。政府因黑莓手机的安全性而继续支持RIM,但不少用户希望升级设备。面对这些抱怨,政府机构可能考虑转向其他平台。

RIM的市场份额如今是一降再降,前段时间更被曝出将主要精力集中在非洲和第三世界边缘国家市场。曾经的高帅富沦落至此,让人扼腕叹息。有传言,RIM公司内部管理死气沉沉,官僚主义盛行;对智能手机的发展趋势视而不见,仍然顽固选择在“一棵树上吊死”。好吧,可怜之人必有可恨之处,但是它至少曾经也有过辉煌,黑莓手机还是有不少特点和可取之处。

据“华盛顿邮报”报道,在大约100万联邦政府雇员里,有一半还坚持着使用黑莓手机,这其中就包括总统奥巴马。不管是出于自己的选择,还是政府机构迟钝的市场反应,这确实是实情。奥巴马在2008年总统选举时,宣传和使用黑莓手机这件事众所周知。但是在之后,他也承认使用黑莓手机“相当无趣”,因为白宫严格的安全要求,能给他手机发email的只有10个人。

另有报道称,不少联邦雇员都希望升级自己手上的手机,让它有更大的屏幕和更多的应用。面对包括总统在内众多的抱怨和不满,情况似乎没有任何改变,他们只有转向讨厌和憎恨黑莓手机。Casey Coleman是美国政府总务管理局(GSA)的信息主管,他这样解释道,政府“赞赏RIM手机专注于安全性”,这也是政府派发的手机主要来自这家手机制造商的原因。

客观来说,RIM还是有不少死忠,他们对黑莓手机的全键盘和电子邮件服务赞不绝口,即使被允许使用别的手机,他们还是会选择黑莓。另外有一点非常重要,联邦政府如果转向其他手机平台的话,不得不重建相关的技术支持架构,而这样做的成本会非常高昂。

虽然有美国政府的暂时支持,RIM并不是高枕无忧。Coleman强调,关于这样的手机“限制”并不是GSA长久合适的做法,政府机构重视并优先采纳“合适的”新技术,在经过跟RIM的对比之后,一切还存在着变数。

ViaTV

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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