硅谷Web 2.0时代即将结束? 实用型公司更受关注

TechCrunch Disrupt大会在旧金山举行,重点关注移动、大数据和云技术,表明硅谷可能正结束Web2.0时代。大会讨论了教育技术、企业吸引力和新千年路线等议题,众多与社交业务无关的年轻创业者参与其中。Facebook CEO马克·扎克伯格在会上讨论了公司IPO的表现和未来策略。
北京时间9月17日消息,据国外媒体报道,自2005年上线以来,科技博客TechCrunch便与Web 2.0时代的兴起休戚相关。作为见证Facebook、Yelp、YouTube、Twitter等社交超级明星发展的首席编著者,TechCrunch在Web 2.0领域拥有极大的影响力。

  TechCrunch Disrupt大会通常是硅谷新兴技术趋势的晴雨表,它一直受到业界的关注。今年,TechCrunch Disrupt大会在旧金山举行如期举行。

  但是,今年的Disrupt大会尤其值得注意,社交媒体和社交网络公司几乎集体消失。除了移动社交网络公司Path这样的后起之秀,今年的Disrupt大会充满了移动、大数据和云技术公司。

  在为期3天的交流中,这样的观点逐步深入人心:硅谷似乎已经准备结束Web 2.0时代。

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  我们不妨来看下今年Disrupt大会的小组讨论主题:“教育+技术:变革在何方?”;“如何让企业更具吸引力?”;“挣脱昨日的束缚:为新千年铺平道路”,针对后面的议题,众多与社交业务毫不相关的年轻创业者参与了讨论。

  自埃里克•艾尔登(Eric Eldon)去年成为TechCrunch联合主编,Disrupt大会还是首次在旧金山召开。人们不禁会产生一个疑问:这种现象是否预示着一种新的发展趋势?

  艾尔登表示:“当然是。这种趋势早在数月前开始筹划会议时就已经显现。”

  “在过去的一年半,当我们组织会议时,我就已经听说很多风投和企业家更愿意关注企业市场。人们也开始更加关注硬件。”艾尔登说道。

  当然,TechCrunch自身也在不断壮大,它已不再仅仅关注社交初创。被创始人迈克尔-阿灵顿(Michael Arrington)出售之后,TechCrunch在新东家AOL的领导之下招募了新的员工。

  在此次大会上,我们还是看到了一些社交网络公司。Facebook联合传世人马克-扎克伯格(Mark Zuckerberg)在IPO之后首次登台或许是本次会议的一大亮点。备受质疑的上市表现让很多与会者疑问重重,很多关注就问Facebook IPO 意义何在,问题出在哪里以及公司现在要如何应对。

  事实上,对Facebook的讨论更像是一次事后剖析,汲取失败经验,警示后来者。

  艾尔登表示,Zynga、Groupon、Pandora、LinkedIn等社交公司的IPO好坏参半,结果虽然有些令人失望,但我们还是可以看出一些迹象:即使它们从未达到很多人的预期,这些公司仍然可以拥有真正的业务。

  艾尔登称:“ IPO为这些公司的真正价值设置了一个底线。它们并非一文不值,也不是无所不能。”

  社交网络没能成为硅谷的推动力,它似乎注定只能是幕后的一部分,作为一项功能存在于所有服务。例如,移动电子商务应用如今就内置社交网络功能。

  作为曾经的Web 2.0标志性人物,凯文-罗斯(Kevin Rose)的一番话更让我记忆犹新。前社交新闻聚合网站Digg.com联合创始人目前是风投机构Google Ventures的合伙人。

  罗斯表示:“我认为社交将一直位于内容的上层。我认为新型社交网络不会有太多的拥趸。新式应用总是在重新定义我们的社交图谱,我们已经对此厌倦。”

  或许没有什么比参加Disrupt决赛的7家公司更有说服力。今年,入围Disrupt决赛阶段的产品包括实时会话分析应用MindMeld,礼物卡存储移动应用Gyft,Lit Motors的陀螺仪稳定两轮电动车C-1,面向应用开发者的智能数据库Veritable,以及面向新兴市场的信息应用Saya Mobile等。

  最终的胜者是YourMechanic.com,该服务可以帮助用户联系汽车修理师。

  对于对硅谷的发展方向,艾尔登认为应当关注解决实际问题的公司。这一点与Disrupt的选择似乎不谋而合。(Edward)

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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