用户价值的回归 - 千橡确认获软银公司约400亿日元入股

9年前,用户的价值可以直接乘以一个数值作为互联网公司的价值直接上市。那时候圈地是主要的商业模式,无所谓赚钱与否。现在随着facebook,myspace,youtube的成功,大量不赚钱的公司卖出了天价。

据千橡互动集团(下称“千橡”)确认,该公司已获日本软银公司总额约400亿日元的投资。交易完成后,软银将持有千橡约40%的股份。
  
  据陈一舟确认,软银将斥资约100亿日元(约合人民币6.75亿元)持有千橡约14%股份。加上定向增发后软银的出资总额约400亿日元,将拥有千橡约40%股份。

  不过陈一舟强调指出,软银此次是“注资”千橡,而不是“收购”千橡。他解释说,软银在持有千橡40%的股份后,确实会进入董事会并成为董事一员。但软银进入中国任何一家公司的习惯做法都是,在股权上为第一股东,但不会去控制和主导这些公司的发展。

据说,这是中国互联网目前最大的一笔收购。正是王兴一手创办的校内网,在1年半前作价200万卖给了陈一舟,而软银购买千橡的最主要动机,就是看重了校内网这个中国数一数二的SNS社区所拥有的庞大用户群体。

用户就是能带来钱,这在美国这几年极为明确的道理,所以老美公司愿意化大钱买用户。

这次的购并体现了软银的一向投资方式:投资跑道,瞄准中国的myspace/facebook。估计最难过的是社交网站wealink.com。
基于TROPOMI高光谱遥感仪器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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