出海浪潮下的开发者如何走对每一步?听听Google专家怎么说

Ashley0001 2022-08-11 15:30:20

开发者出海系列启航

 

该系列讲座特邀 Google 产品部门的技术专家、以及从事国际市场业务的谷歌开发者专家(Google Developer Experts,简称 GDE),全面分享 Google 产品和技术在全球市场的应用场景,深度解析国内与海外市场应用开发的差异,为企业应用出海助力。

 

直播间入口:

出海浪潮下的开发者如何走对每一步?

出海浪潮下的开发者如何走对每一步(第二期)

为什么要出海?

国内软件应用的业务创新性和市场影响力日益增长,越来越多的企业把应用出海作为商业拓展和进入全球蓝海市场的关键战略。

 

如何成功出海?

了解全球化市场的应用开发技巧,利用 Google 技术与产品将国内成熟应用模式与海外生态和市场对接,成为应用成功出海的核心。


为帮助更多从事出海相关工作、或对出海话题感兴趣的开发者提升专业技能,取得职业发展的成功,谷歌开发者社区特别推出“社区说|开发者出海 ”系列线上技术讲座。

 

系列活动安排

Day 1

时间:2022 年 8 月 13 日 下午 2 点

分享内容:

  • 和 Google Cloud 一起为海外拓展打下坚实的安全基础

  • 使用 Firebase 快速搭建一个 Android 应用

  • Android 国际化与设计

  • Google Cloud 助力出海开发者提速 Kubernetes 云原生应用的交付

Day 2

时间:2022 年 8 月 27 日 下午 2 点

分享内容:

  • Flutter:极速构建美观的跨平台应用

  • Web 对开发者出海的影响

  • 出海开发者可以关注的 Web 技术领域有哪些

  • 移动应用出海,到底难不难

 

嘉宾阵容

 

活动福利

扫描下方二维码订阅活动,有机会获得Google周边礼品哦~

👆即刻订阅,开启出海之旅

我们将从提前完成订阅的观众中,随机抽取 10 名幸运儿,送出精美礼品(中奖信息将发送至您的订阅邮箱,请注意准确填写哦)。

 

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内容概要:本文提出了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,专门针对具有未知动态模型和重复作业特征的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统,应用于无人车路径跟踪控制问题,并配套提供了完整的Matlab代码实现。该方法巧妙融合了神经网络强大的非线性逼近能力与迭代学习控制在重复任务中不断提升精度的优势,能够在缺乏精确系统数学模型的情况下,通过多次运行迭代自主优化控制输入序列,显著提高路径跟踪的准确性与鲁棒性。文章不仅展示了核心算法的设计与实现,还列举了涵盖机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研领域的技术资源,凸显其在智能控制系统仿真与科研创新中的广泛适用性和实用价值。; 适合人群:具备自动控制理论、机器人学或智能系统相关背景,正在从事科研或工程开发工作的研究生、科研人员及技术研发工程师;熟悉Matlab/Simulink编程环境者将更易于上手和深入理解。; 使用场景及目标:①应用于无人车、移动机器人等在重复轨迹任务下的高精度路径跟踪控制,特别适用于系统模型难以精确建模但任务周期性重复的实际场景;②作为数据驱动型智能控制算法的教学与实验平台,帮助研究人员深入理解神经网络与ILC的协同机制,推动先进控制策略的自主创新;③为科研工作者提供可复现的算法范例,加速控制理论研究成果的验证与转化,提升科研效率。; 阅读建议:建议结合所提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点剖析神经网络如何与ILC框架集成以实现误差补偿与控制律更新,并尝试在不同路径场景下调试参数以观察控制性能变化,同时可参考文中提及的其他技术方向拓展研究思路,实现跨领域融合创新。

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