从360和瑞星最近交锋的声明说说体验问题

       上周,360与瑞星又开始了新一轮的交锋,这里不谈其中的是非曲直,而是从双方的声明,小谈一些用户体验问题。

    首先是“360紧急发布瑞星漏洞临时补丁”,而且时间选在当日凌晨,这样的时间发布的用意想必大家都能体会。

    瑞星对于对手给自己“打补丁”的做法怎能看下去,于是也发布了声明,《针对奇虎360声称瑞星产品存在重大漏洞声明

 

    好了,首先看看内容:

       360的声明很注意用语,没有过多纠缠在技术细节上,因为大部分用户不懂技术,倒是如“瑞星公司发表声明称......但是,南京大学计算机系软件小组发现这两个漏洞仍然存在”,“考虑到瑞星未给用户提供修复工具”,一方面以第三方来表明客观性,另一方面潜移默化的给人对方公司对用户不负责的印象。

 

 

    而瑞星的声明则存在问题,首先第一段后面几个四字排比显得生硬,其次,“本地提权”这样的描述实在让一般用户很难感知。

   关键还有一个微妙的地方大大影响了两个声明的用户体验:

 

       比较下两篇声明的底部,注意到了什么,看似很简单,就是360的声明有评论!而且也没有锁定,开放式让用户评价,当然,有人会说这个可以人工操作之类,但是给更多用户的体验却是,360的声明下面评论很多,姿态开放,好似人民呼声。而反观瑞星的声明,只是一则声明,显得太“官方”,让人很难产生亲切感和认同感。

   所以,小小的一个评论设计,就可能产生不同的用户体验,细节之处彰显体验功力啊。

 

 

 

 

数据集介绍:神经元细胞核检测数据集 一、基础信息 数据集名称:神经元细胞核检测数据集 图片数量: - 训练集:16,353张 - 测试集:963张 分类类别: - Neuron(神经元细胞核):中枢神经系统的基本功能单位,检测其形态特征对神经科学研究具有重要意义。 标注格式: - YOLO格式,包含边界框坐标及类别标签,适用于目标检测任务 - 数据来源于显微镜成像,覆盖多种细胞分布形态成像条件 二、适用场景 神经科学研究: 支持构建神经元定位分析工具,助力脑科学研究神经系统疾病机理探索 医学影像分析: 适用于开发自动化细胞核检测系统,辅助病理诊断细胞计数任务 AI辅助诊断工具开发: 可用于训练检测神经元退行性病变的模型,支持阿尔茨海默症等神经疾病的早期筛查 生物教育及研究: 提供标准化的神经元检测数据,适用于高校生物学实验室科研机构的教学实验 三、数据集优势 大规模训练样本: 包含超1.6万张训练图像,充分覆盖细胞核的多样分布状态,支持模型深度学习 精准定位标注: 所有标注框均严格贴合细胞核边缘,确保目标检测模型的训练精度 任务适配性强: 原生YOLO格式可直接应用于主流检测框架(YOLOv5/v7/v8等),支持快速模型迭代 生物学特性突出: 专注神经元细胞核的形态特征,包含密集分布、重叠细胞等真实生物场景样本 跨领域应用潜力: 检测结果可延伸应用于细胞计数、病理分析、药物研发等多个生物医学领域
数据集介绍:多环境动物及人类活动目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:多环境动物及人类活动目标检测数据集 图片数量: - 训练集:12,599张图片 - 验证集:1,214张图片 - 测试集:607张图片 总计:14,420张图片 分类类别: - bear(熊): 森林生态系统的顶级掠食者 - bird(鸟类): 涵盖多种飞行及陆栖鸟类 - cougar(美洲狮): 山地生态关键物种 - person(人类): 自然环境与人类活动交互场景 - truck(卡车): 工业及运输场景的车辆目标 - ungulate(有蹄类动物): 包括鹿、羊等草食性哺乳动物 - wolf(狼): 群体性捕食动物代表 标注格式: YOLO格式标注,包含归一化坐标的边界框及类别标签,可直接适配YOLOv5/v7/v8等主流检测框架。 数据特性: 涵盖航拍、地面监控等多视角数据,包含昼夜不同光照条件及复杂背景场景。 二、适用场景 野生动物保护监测: 支持构建自动识别森林/草原生态系统中濒危物种的监测系统,用于种群数量统计栖息地研究。 农业与畜牧业管理: 检测农场周边的捕食动物(如狼、美洲狮),及时预警牲畜安全风险。 智能交通系统: 识别道路周边野生动物与运输车辆,为自动驾驶系统提供碰撞预警数据支持。 生态研究数据库: 提供7类典型生物与人类活动目标的标注数据,支撑生物多样性分析与人类活动影响研究。 安防监控增强: 适用于自然保护区监控系统,同时检测可疑人员(person)与车辆(truck)的非法闯入。 三、数据集优势 多场景覆盖: 包含森林、公路、山地等多类型场景,覆盖从独居动物(cougar)到群体生物(wolf)的检测需求。 类别平衡设计: 7个类别经专业数据采样,避免长尾分布问题,包含: - 3类哺乳动物捕食者(bear/cougar/wolf) - 2类环境指示物种(bird/ung
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