英特尔Imad Sousou来解密

英特尔在多个开源项目中扮演重要角色,不仅提供技术和资金支持,还积极参与社区建设。本文通过采访英特尔开源技术中心总经理Imad Sousou,揭示了英特尔在开源领域的策略及在OpenStack等项目中的贡献。
在10月底举办的OpenStack东京峰会期间,记者有幸见到了首次面对中国媒体的英特尔公司软件与服务事业部(SSG)副总裁、英特尔开源技术中心总经理Imad Sousou,并请他分享了英特尔的开源观。

Linux,Hadoop,OpenStack,Spark,Docker,Kubernetes……云和大数据时代的这份开源项目的清单可以拉得很长,但细心观察这个长单子的参与者列表,我们会发现这样一个常客的身影——英特尔,而且让人意外的是,在很多开源项目和社区之中,论资金和技术年的贡献,论技术推广上的支持,这个以纯硬形象为大众所知的芯片巨头都能名列前茅。

作为人们传统印象中专注于芯片、专注于硬件的英特尔,为何在开源方面投入如此大的力量?它的开源策略又是怎样的?它在如今最热的云计算开源技术——OpenStack领域又进行了哪些投入?在10月底举办的OpenStack东京峰会期间,记者有幸见到了首次面对中国媒体的英特尔公司软件与服务事业部(SSG)副总裁、英特尔开源技术中心总经理Imad Sousou,并对他进行了深入的访谈。

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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