梅耶尔获投资者认可 雅虎股价创新高

玛丽莎·梅耶尔担任雅虎CEO后采取了一系列措施,使得雅虎呈现出新的活力,推动公司股价达到18个月以来的新高。市场对梅耶尔充满信心,认为她有能力实现前任未能达成的目标。梅耶尔将重点放在搜索业务上,期望通过改进与微软的合作协议来提升搜索广告收入。
        11月20日音讯,玛丽莎·梅耶尔掌管雅虎后举措不断,好像又让雅虎充满了活力,这也使投资者对这个新CEO信心倍增,因而推动了雅虎证券创下18个月新高。
  分析师指出,梅耶尔确实能带领雅虎有一番作为,不仅仅是因为她有担任google前高管的远景,她还将完成前三任CEO未能完成的方针,关于这一点商场非常坚信。
  业内人士表明,雅虎的复兴,查找将会成为最重要的柱石,并且也信赖梅耶尔有满足的经历。此前雅虎与微软达到的查找协作协议未能让雅虎晋升查找广告的收入,为此梅耶尔将会进一步晋升这有些的收益。
  作为一名google女工程师的梅耶尔,出任雅虎CEO后,她对雅虎将来明晰的计划和清晰的方针让投资者总算找到了一个在雅虎能够信赖的人。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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