Sergey Brin主导的六个Google X项目

揭秘GoogleX的神秘项目
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:本文围绕“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”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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