Sergey Brin主导的六个Google X项目

GoogleX作为Google的创新实验室,承担着众多颠覆性的秘密项目研发。从自动驾驶汽车到声控概念眼镜Project Glass,再到 Indoor Maps等,这些项目由联合创始人Sergey Brin主导。本文介绍了这些项目的概况及它们如何可能改变未来。

Google 的两位创始人分工似乎挺明确,Larry Page 在前方“冲锋陷阵”,主导着公司的日常运作,而 Sergey Brin 则把大量时间和精力放在 Google X 的秘密项目上。那么,这些秘密项目到底都是什么呢?请看下文:

Indoor Maps
这是附属于 Google Maps 的一个功能,它能够显示 Google Maps 上建筑的内部结构。但它的公众认知度并不高。

自动驾驶汽车
这可能是首个被曝光且受到广泛关注的 Google X 项目,请参考雷锋网相关 报道

Solve for X大会
这是Google主导的一次大会,它将世界上一些最聪明的人聚集到一起,试图共同解决一些世界上最难的问题。Sergey Brin则是主持人之一。
Project Glass
这个声控的概念型眼镜一经发布也是备受瞩目,戴上它就可以上网,也可以拍照并上传至如 Facebook 等社交网站。雷锋网也有过 报道

Google 总部一直有流言将 Brin 形容为蝙蝠侠,因为 Brin 似乎正在秘密主导开发一个类似飞行器的项目。但具体情况连 Google 内部员工都不清楚。
Google+
Brin 去年的主要任务是为 Google 在社交领域开辟一条新路,Google+ 这货则是他的最终成果。
机器人
在2010年6月,Brin 参加了一个机器人相关大会,这是一种只有打印机大小的机器人。

建设 Google 的基础设施
在去年的 Web 2.0 大会上,Brin 说他每周会花一天时间进行员工协调工作,另外四天则专注于公司的基础设施建设。而外界猜测他所指的“基础设施”主要是指 Google 服务的终端支持。

而之所以被称为“秘密项目”,自然还有很多不为人知的信息。据说,Google X 仍在继续一大堆秘密项目的开发研究。Brin 则像个疯子一样,带领着 Google X 鼓捣着这些能“改变世界”的疯狂项目。

Via BI

曹三藏雷锋网专稿,转载请注明!)

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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