TikTok美国业务出售交易将于下月完成

据Axios报道,TikTok已经签署协议,将其美国业务出售给一家由三个主要投资者组成的合资企业,这三方分别是:Oracle(甲骨文)、Silver Lake(银湖资本)和总部位于阿布扎比的MGX。

根据Axios获得的TikTok首席执行官周受资发送的内部备忘录,这项协议预计将于1月22日最终完成。

一旦交易完成,将为这场始于2020年特朗普第一任期的复杂进程画上句号。该事件在2024年升级为拜登签署的"出售或禁令"法案,随后又延续到2025年,期间经历了多次执法延期,最终在特朗普第二届政府的推动下达成了出售框架。

根据同样获得周受资内部备忘录的《好莱坞报道者》透露,新成立的TikTok USDS合资有限责任公司将按以下方式构建运营:

交易达成后,TikTok的美国内容推荐算法将使用美国用户数据进行重新训练。周受资表示,这是为了"确保内容推送不受外部操纵"。

在新的安排下,Oracle将负责监督数据保护工作。

Q&A

Q1:TikTok美国业务出售给了哪些公司?

A:TikTok已签署协议将其美国业务出售给一家合资企业,该企业由三个主要投资者组成:Oracle(甲骨文)、Silver Lake(银湖资本)和总部位于阿布扎比的MGX。这项交易预计将于1月22日最终完成。

Q2:TikTok出售交易完成后内容推荐算法会有什么变化?

A:交易完成后,TikTok的美国内容推荐算法将使用美国用户数据进行重新训练,目的是确保内容推送不受外部操纵。同时,Oracle将负责监督数据保护工作。

Q3:TikTok美国业务出售经历了怎样的过程?

A:这场交易始于2020年特朗普第一任期,在2024年升级为拜登签署的"出售或禁令"法案,随后延续到2025年,期间经历了多次执法延期,最终在特朗普第二届政府的推动下达成出售框架。


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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