电子商务网站和O2O的时代

       历经了2008年电子商务喷井,2010年的渐热沉淀,2014年的众多电商上市市值夸张,不仅超越了传统产业,更是在一个人口众多的中国创造着奇迹,一个新行业利用信息技术10年左右的时间纷纷向世界证明了新产业的魅力,然而很多人在考虑下一个产业在哪里?眼下O2O是否会向电子商务那样改变人们的购物方式和生活。毫无置疑的是新技术会继续引领的未来的产业热点,下一个热点,会是什么?O2O的特点不是利用网民产生廉价商品的购买行为而产生聚众效应,是线上线下一体化的行为,这种势必会将线下的分散实体结合的复杂度带给O2O,电商的成功是必然,如果政府支持(比如直销网贷这些政府不支持的项目),用户可以买到便宜产品,消减了代理商的利润空间让利给用户,很简单的模式是所有电商包括B2C,C2C,Group,能发展生存下去的原因,而O2O是什么,是把实体和虚拟结合,让人得以方便的穿梭于线上线下,是信息消费的产品,并不属于让利产业,如果从这个角度来讲,O2O的增速将不会是下一个电商增速。O2O属于电商的尾巴,是基于电商后做大做实电子商务的通道和入口,换句话说,这是阿里,京东,聚美这些成功的电商继续扩张,演绎,角逐的战场。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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