[IT 男人帮 -10/31] 李彦宏:中国互联网正从娱乐向商务领域渗透

百度CEO李彦宏在2011清华管理全球论坛上分享了互联网未来的机会,指出互联网将进入读图时代、应用化和中间页的发展趋势。他提到,中国互联网的发展路径可能不同于美国,但最终结果在全球范围内是一致的。

Tech2IPO国内报道:10月26日,2011清华管理全球论坛在清华大学经济管理学院伟伦楼国际报告厅举行。百度CEO李彦宏作为与会的唯一一位互联网代表参与了该论坛。“今天很多被认为是理所当然的事情,在十年前是想都不敢想的。”李彦宏表示,“没有人可以阻止网络大潮对中国人生活的影响。”

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李彦宏对照了中美互联网的发展轨迹,“中国互联网发展的过程有可能是不一样的,但是结果和全球是一样的。”中国互联网先被年轻人接受,经过很长一段时间后才被40、50岁等更大年龄层接受;而在美国,渗透力很快就到了70岁。因此,美国互联网的娱乐价值和商务价值几乎是同时发展起来的,而现在的中国,互联网也已经从娱乐平台向商务领域渗透。“这个变化是近几年才真正有了一定的规模,但是却显示出非常快速的发展趋势”。

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“再过几年会看到一个非常不一样的互联网。”

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“网络技术的前景如何、会给人们带来什么样的惊喜?”是现场观众极其关注的话题。李彦宏向Tech2IPO分享了自己对互联网未来机会的三个方向:读图时代、应用化及中间页——图片信息的爆炸性增长和图像技术的发展,将使“人们越来越多地从图片当中获得他们想要的东西”;中间页的价值则在于“可以根据某一个具体的行业,做出很多把互联网技术和行业的需求结合起来的好的东西。”他说:“而未来更强大的应用增长,与手机和无线的结合,再过几年会让我们看到一个非常不一样的互联网。”

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作为资深媒体人,胡舒立对于李彦宏的中间页趋势预见极为认同,“中间页就是在互联网和某一个专业领域之间搭起的一座桥。”她说,“而事实上,新闻媒体这个行业,正是最早地意识到这一点的,也已经面临着最激烈的竞争。”(吾初)

http://tech2ipo.com/page/2/
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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
内容概要:本文介绍了福建亘川科技有限公司及其研发的“亘川管网降雨量智能监测系统”。该公司专注于智慧水务领域,融合物联网、大数据、云计算和工智能技术,打造了覆盖“水库、水厂、管网、泵站、排口、河湖”的“六位一体”智慧水务监测运维系统。该降雨量监测系统采用高精度传感器,支持总降雨量、瞬时降雨量和24小时累积雨量的实时监测,具备多维度数据采集、联动预警、太阳能绿色供电和4G稳定通信等功能,广泛应用于城市内涝、山洪、水库及边坡等灾害预警场景。系统依托“亘川智慧云”平台,实现远程数据监控、历史数据查询、多设备接入和自动报警,提升城市排水管理智能化水平。; 适合群:从事智慧水务、城市防汛、环境监测等相关领域的技术员、市政管理员及系统集成商;具备一定物联网或水务行业背景的专业员。; 使用场景及目标:①用于城市合流管网区域的降雨实时监测,评估排水能力,预防内涝;②在山洪、水库、边坡等场景中实现灾害早期预警;③通过云端平台实现多设备统一管理与数据可视化分析,提升运维效率。; 阅读建议:本资料侧重系统功能与应用场景介绍,建议结合实际项目需求,进一步了解设备参数、平台接口及定制化服务能力,以便更好地应用于智慧城市建设与应急管理中。
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