ChinaByte洪波:Google的中国攻略

Google在中国市场面临推广和销售挑战,悬念在于合作模式,因重视品牌,不会轻易采用搜索联盟。其竞争对手百度靠竞价排名和搜索联盟分账获收入增长,但面临诸多非议,且与大网站对立。Google已签网易、腾讯等,应先联络本地伙伴扩影响、占市场。
Google最近加紧了针对中国市场的一些动作。5月24日,其亚太和拉美地区业务拓展负责人丹尼尔·阿莱格里参观了新华社,看上去很是亲切友好。5月25日,Google桌面搜索中文版新版本与其他语言版本同步发布,这之前,百度也刚刚发布了硬盘搜索新版本。此外,Google还在跟本地互联网公司洽谈合作。

  Google在中国市场的挑战在于推广和销售。其中最大的悬念应该在与国内网站的合作方式上——Google将继续它的直销模式,还是像本地企业那样采用分销代理模式。搜索联盟这种方式可以借助大量的个人网站汇集庞大的流量,但由于个人网站良莠不齐,成风,对企业品牌的损害较大,我估计,Google不会轻易冒此风险。尽管市值已经超过700亿美元,但Google最大的价值还是品牌,品牌的损伤是Google无法承受之重。近期Google对一些网站的封杀和取消与一些AdSense用户的合作,可以看出它维护品牌纯洁的决心,尽管其中必定会有误伤。

  作为Google在中国市场最大的竞争对手,百度的收入据称增长很快(《中国企业家》透露的数字,2004年百度营业收入为8500万元),绝大部分来自饱受非议的竞价排名业务。通过竞价排名的代理模式(类似3721、CNNIC),以及搜索联盟的分账模式(类似短信联盟),百度在获得收入增长的同时,正面临越来越多的非议。同时,由于百度咄咄逼人的进攻姿态,它已经把自己摆在了国内大网站的对立面上,在国内的大网站中,它几乎找不到同盟军。

  这些,可能正好是Google的机会。Google已经签下了网易、腾讯等重量级的合作伙伴,阿莱格里这次去新华社,我想应该也不仅仅是去参观的。综合各种因素,Google应该首先会联络本地合作伙伴,扩大在中国的品牌影响,抢占市场,而不会把收入作为前期指标。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性与实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模与实现方法;③为科研项目提供算法参考与代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计与遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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