马化腾:拥抱移动互联网 开放共赢

腾讯创始人马化腾在2012广东互联网大会上表示,预计2013年移动互联网将迎来高速增长,移动社交游戏将成为盈利最快的领域。腾讯将继续扩大开放平台,为开发者提供更多支持。

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马化腾:拥抱移动互联网 开放共赢

2012年12月20日 08:08    来源:中国企业家网   
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  腾讯公司董事局主席兼CEO马化腾(配图:中国企业家网)

  近日,2012广东互联网大会在广州琶洲国际会展中心举行。大会开幕式上,腾讯公司董事局主席兼首席执行官马化腾阐述了自己的观点,他相信,2013年将是移动互联网高速发展的一年,其中移动社交游戏将是最快盈利的方向。 

  马化腾透露,明年1月微信用户数量将破3亿,而目前腾讯云平台整体规模超过2万台服务器,明年我们将继续开放云平台,而且向所有开发商进行开放,不管它是否加入我们开放平台,都可以应用我们的云服务。今年分给开发者累计收入达到10亿元,年底分成收入将更多,单个开发者月收入超过2千万元有3家。 

  同时,马化腾认为,在过去一年移动互联网呈现爆发性增长,未来所有互联网公司都必须非常重视移动互联网。未来随着智能手机更加普及,这个产业会成为最强的移动互联网变现的商业模式。当然未来还有很多模式,包括移动电子商务等等,都是非常有前景的。 

  在谈到腾讯未来的移动互联网发展战略时,马化腾表示,腾讯将继续专注于扩大开放,专注于移动产品,“拥抱移动互联网,开放共赢。” 

  以下为演讲实录: 

  非常荣幸能够参加2012广东互联网大会,也非常高兴在这里见到来自全国各地的互联网业界的朋友。广东是中国互联网的重要发源地,也是互联网和移动互联网的超级大省,腾讯成为首批被参观企业,这是对广东互联网的重视。在16年前,广东深圳数据局是全国最早数据业务互联网开通的城市,在四年前我们在深圳创办了腾讯。互联网浪潮已经起来了,广东依然处于市场领先的位置,到今年9月份,广东移动电话用户达到1.17亿用户,总比增长11.3%,3G用户2486万户,同比增长93%。很多项目早期都是从广东开始,广东对互联网很重视,要把互联网打造成新兴产业。2013年讲是互联网高速发展的一年,尤其随着安卓手机增长速度,大大超越苹果手机,移动开发者有了更加广阔的发展空间。随着千元以下安卓智能手机发展,明年中国智能手机用户可能将达到5亿部。 

  过去两年,2011年、2012年,腾讯和所有互联网业界伙伴一起经历移动互联网浪潮的洗礼。 

  我们对移动互联网几点看法: 

  第一,腾讯在未来将继续专注于扩大开放,而且帮助开发者在创业的同时也能成就自己。我们的开放平台计划推进有一年半了,最初在PC互联网推出,未来我们会把计划推广到移动互联网。今年我们分给开发者累计收入达到10亿元,今年底我们分成收入将更多,单个开发者月收入超过2千万元有3家。腾讯云平台运营2年,在大数据方面也为众多开发平台提供了支持,我们日活跃用户数超过百万开发商超过25家,在线数超过10万开发商也超过30家,云平台整体规模超过2万台服务器,明年我们将继续开放云平台,而且向所有开发商进行开放,不管它是否加入我们开放平台,都可以应用我们的云服务。 

  在移动领域,明年将通过云平台专门为移动开发商提供各种技术支持,包括社交化内容云存储、点对点通讯、移动数据分析,我们开发的门类还有很多,比如说昨天刚刚上线的SOSO全高清的街情地图,明年将覆盖80%的二线城市,以后这些应用资源都可以提供地图给所有的开发者。有口碑的移动产品,因为功能增加和商业化的目的,往往经历从轻到重的过程,微信是腾讯第一个完全基于移动互联网开发的,并没有PC版本。我们在开发的过程中,我们也感受到一些经验,前不久我们在很热门的公众平台做了升级,目的是防骚扰,微信在过去朋友圈和公众帐号开放后,我们迅速看到很多恶意用户或者草根大号经营公司,比用户更热衷,在这个过程中我们发挥很多恶意分享的营销内容,甚至有一些非法盗号集团,利用钓鱼网站盗取微信号。我们也当机立断,立即收集我们平台,让朋友圈和我们的平台恢复了秩序。 

  移动领域的安全,安卓出货量在今年是大大爆发,明年是更快速度的成长。这里面会产生像过去十几年PC、Windows市场一样,安全问题将越来越严重。没有安全就像空中楼阁一样,手机上有大量的各种资讯,包括通讯录、照片、邮件,如果遭遇病毒、木马损失,会比在PC上更惨重,我们对手机安全更重视,手机安全管家在10月份突破2亿的用户,我们做安全纯粹是为安全而考虑,更多考虑如何为运营商、厂商以及应用商店的开发商以及众多开发者共同建造安全产业链。我们也将把这些安全领域对外开放,把安全模块对所有开发者开放,接入我们云安全平台。 

  移动互联网盈利前景。在过去一年,十几年来网民红利已经过去了,爆发性增长在移动互联网,未来所有互联网公司都必须非常重视移动互联网,在商业模式中是如何考虑的?我们也摸索了一段时间,过去传统广告在移动互联网中有相当大的难度,因为屏幕小,网站没有完全为手机设计,这些广告主还没有特别关注这个领域。比如说增值服务,我们目前看未来互联网众多商业模式中,会最先达到规模化数字盈利变现方向,所以我们也看到像国内外的一些移动互联网开发商已经行动起来了,而且已经投入了大量资源开始研发移动社交游戏、移动游戏等产品。我相信未来随着智能手机更加普及,这个产业会成为最强的移动互联网变现的商业模式。当然未来还有很多模式,包括移动电子商务等等,都是非常有前景的。虽说现在看移动互联网模式还不清晰,还属于早期,我们回想在PC互联网时候也是一样,早年QQ创立时也有相当长的时间找不到盈利模式,更关键的时候还是要全力以赴把产品做好,更到时机成熟的时候,自然会浮现出来。 

  移动互联网的服务和运营商的关系。我们跟运营商的关系其实有很多沟通,比如说运营商从未来以语音为主专项数据业务后,网络记载和容量,在移动互联网浪潮中,需要适应和升级。在过去几年,尤其是5-6年前时,我们主要移动产品是手机QQ,不像现在智能手机,比如说苹果IOS和安卓4.0以上,有移动操作系统内置通道,应用APP对网络的占用,所以过去用APP直接访问网络,过去我们和运营商做了大量沟通和合作,进行网络优化,降低信用包的损耗,已经取得很大的成果。如果我们不做优化,很多网络可能会瘫痪,幸好我们做了大量优化。尤其是新一代操作系统上来后,已经不需要应用层做信用,保持在线数据包的压力,会大大减少这个环节。未来我们还有很多工作会和运营商一起合作,运营商和互联网开发商很多的关系,我们理解是共赢的关系,并不是对立或者是并列的,是上下产业链承载的关系,好像高速公路和上面的车一样,或者商业地产和商店一样,如果商店经营越好,人流越多商业地产的价值、租金、物业也会升值,这是合作共赢的方向。 

  我也希望在未来能和在座的运营商尤其是广东的运营商有更多的合作。包括广东移动、联通、电信的老总,我们也都有沟通,我希望先从广东做起,尝试创新,在全球也看到像韩国、日本包括中国香港的一些运营商,已经开始迈出和互联网服务商做更多的合作,这都是很好的例子,希望在未来一年有更多的创新。 

  以下就是我对互联网尤其是移动互联网的看法,总结来说,拥抱移动互联网,开放共赢。

来源: http://www.ce.cn/cysc/newmain/pplm/czrw/xw/201212/20/t20121220_21305188.shtml
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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