天猫否认盗取代码,承认功能说明和文案抄袭

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来源综合:天猫、吴亮、澎湃新闻

9 月 28 日凌晨,网友“吴亮”在知乎上发布《在今天这个故事里 阿里巴巴就是四十大盗》,称“阿里巴巴竟然以合作的名义,拿走了我们的技术方案,全盘抄袭了我们的 App。”

“吴亮”晒出的天猫美妆“智能测肤”模块与“你今天真好看”App 相关模块对比图:

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9 月 29 日下午,天猫发布抄袭风波事件调查及处理结果,表示,“智能测肤”在功能说明和口播文案上,存在向“你今天真好看”团队抄袭行为,诚恳道歉,对涉事的三位总监予以严重警告处分,计入年终绩效评定。但否认阿里健康接触该团队与“智能测肤”项目的相关性,认为不存在盗取代码行为

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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。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,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。
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