传Google Health搜索下周上线

谷歌将在下周三的年度新闻发布会上宣布三项重要计划,包括推出改进的健康搜索功能和整合视频结果到谷歌新闻中,预计未来两年搜索结果将发生显著变化。

引自《今日美国》报道,Google搜索产品的副总裁Marissa Mayer在接受《今日美国》的在采访过程中,她提到了在下周三的Google年度新闻发布会上将会宣布三项重要计划。她还表示健康搜索是一项很有兴趣的东西,希望媒体在下周三多关注。

Google Health可以提供更好的方式来搜索与健康相关的信息,难道是一个Google版本的kosmix(注:kosmix,定位于健康、旅行和政治信息搜索网站)?一般来说,如果Google可以让用户更好的搜索信息,那么意为着它可以捞取更多的广告费用。

此外Marissa Mayer还透露在今年的下半年,Google将整合视频结果到Google News里,所以你要是搜索“禽流感”,可以看到CNN的视频。

在今后两年的搜索结果将有很大调整,越来越多的视频结果将整合进去。如果你搜索如何煮小鸡,那么视频将会很好的指导你。

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 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Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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