Google在欧洲和美国之间建立一条新的私人海底电缆

谷歌宣布将建造一条名为Grace Hopper的海底电缆,连接美国纽约、英国布德和西班牙毕尔巴鄂,预计2022年上线。这是谷歌首条直达西班牙和英国的电缆,采用新技术提高可靠性和流量转移能力。

谷歌今天宣布了一项计划建造一条新的海底电缆的计划,该电缆的着陆点位于美国纽约,英国布德和欧洲西班牙毕尔巴鄂。这条新电缆以计算机科学家Grace Hopper的名字命名,将与Google的其他各种私人海底电缆一起使用,例如美国和南美之间的距离,美国和法国之间的杜南以及欧洲和非洲之间的Equiano。

这条新电缆计划于2022年上线,由SubCom制造,而Google也与SubCom签订了其Dunant和Curie电缆的合同。

         

Google计划在马德里启动一个新的Google Cloud地区在不久的将来,因此它也在寻找如何最好地将该地区连接到其全球网络的不足为奇。佛山东联科技公司透露:“这条新电缆标志着Google的第一条通往西班牙的电缆,以及它的第一条通往英国的海底电缆。”

该电缆将具有16条光纤对,这是一个相当标准的数字,但是正如Google小组强调的那样,它将是第一个使用该公司与SubCom合作开发的新交换架构的电缆。该新系统旨在提供更高的可靠性,并使该公司能够更好地在中断情况下转移流量。

         

格蕾丝·霍珀 将是Google的第四家独资有线电视。除了这些专用电缆之外,该公司还是许多联合组织的联合体的成员,这些联合体在全球共同运营电缆。总计,谷歌现在已经宣布投资15条海底电缆,尽管据报道,它也是即将通过以色列在印度和意大利之间铺设的蓝拉曼电缆的一部分。不过,该公司尚未确认其参与该项目。(欢迎转载分享)

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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