微软推出更新的搜索服务 向谷歌发起挑战

为了缩小与谷歌的差距,微软对其网络搜索服务进行了改组,旨在提供更紧密的搜索结果,并将文本、视频等信息整合到单一页面上。这一举措使Windows Live搜索的技术水平接近其主要竞争对手。

[计世网消息](胡杨 编译)为了缩小与谷歌的差距,微软推出了经过改组的网络搜索服务,旨在提供关联更密切的搜索结果并且把文本、视频和其它信息集成到一个网页上。

微软称,自从2003年微软开发自己的网络搜索以来,经过几年的追赶,Windows Live搜索现在与竞争对手的搜索引擎提供的技术差不多了。

微软新的演示符合行业的发展趋势,使用在一个网页上提供网站、新闻、图片和视频的统一的搜索结果把传统的文本搜索向前推进了一步。

竞争对手谷歌和Ask.com今年已经进行了同样的变化。雅虎正在朝着这个方向发展。

市场研究公司Gartner分析师Allen Weiner说,微软是很现实的。它并不认为自己明天一觉醒来就超过谷歌。微软现在要牢牢把握住自己现有的用户。

微软在开始的时候没有与谷歌在网络搜索领域进行竞争,眼看着谷歌依靠搜索广告收入创建了一个价值数十亿美元的业务。谷歌现在是微软的主要竞争对手之一,利用广告收入投资基于网络的软件服务对微软的核心桌面软件业务构成了威胁。

据研究公司ComScore称,今年8月谷歌占美国搜索市场份额的56.5%,排名第一位。雅虎市场份额为23.3%,排名第二。微软市场份额为11.3%,远远地排在第三位。尽管这家研究公司指出微软是逐步缩小差距的少数几家公司之一。

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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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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