质量的事到底归谁管?

在软件中,什么是质量。
下面的这篇文章的进行了比较详细的阐述,我推荐一下地址。
http://www.iteye.com/topic/65626

如果嫌文章太长,我把软件质量的定义抽取出来概括一下。
1. 没有bug并不等于软件质量高。
2. 软件的质量的高低,要看软件本身有多符合客户的需求

所以,软件的质量根源不在于有没有bugs,但是质量好的软件一定能有严重的bugs。

那么质量这个事情到底是谁来管呢?
我不得不又套用被敏捷强调了一遍又一遍的话,团队的每一个人。

不同意的,先来看看,我们项目团队里不同的人都负责做什么。
做需求分析的,很显然嘛,好好去了解一下客户到底想要做什么?弄清楚了要给团队说清楚了。
开发人员负责把需求、测试那边提供的信息用代码都准确的用代码表达出来了。
测试人员了解了需求,要根据客户为什么要这些东西,来考虑怎么样可以做出合理的“破坏活动”。

这一提醒,是不是很显然了。

做需求分析的人,要保证需求一定得符合客户的要求了,别输在起跑线上。
做对了需求,还得保证跟开发,测试说准确了。
做测试的人,要保证把可能的客户行为、输入都告诉开发人员,这样开发人员可以避免因为误会把大部分问题植入到系统中。
最后做测试的拿到了可测试的系统,根据对于系统用户的使用场景分析来使用系统,看看有什么问题存在。

所以,如果有哪天,有人说这个产品质量太差了,写代码的人写的太差,或者测试的人到底怎么测的?那么,先不要同意,看清楚问题在哪里了,我们看是谁的问题。要有高质量,缺了任何一环都不行。
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
<think>我们首先分析用户的问题:用户使用生活现象的比喻来解释原子与能量交换过程,形成逻辑闭环,并希望基于此生成3D动画。核心问题是版权归属。 根据版权法,版权保护的是表达形式,而非思想本身。因此: 1. 用户提供的文字描述(包括比喻和逻辑闭环)作为独创性表达,用户拥有其版权。 2. 基于该描述生成的3D动画,属于演绎作品,其版权归属需要看生成过程中的贡献。 具体分析: - 如果用户仅提供描述,而由优快云(或第三方)使用工具生成动画,则动画的版权归属取决于双方协议。 - 在没有协议的情况下,根据大多数国家版权法,演绎作品的版权归演绎者(即动画制作者)所有,但原作品(用户描述)的版权仍归用户。不过,由于动画是依据用户描述生成,用户可能享有对动画的一定权利(如署名权、获得报酬权等),但具体需要看法律细节。 然而,这里有一个特殊情况:如果动画是自动生成(如通过AI工具),则可能涉及以下问题: - 如果动画由AI自动生成,且无人类实质性创作投入,则动画可能不被视为作品,从而没有版权(如美国版权局对AI生成图像的立场)。 - 如果有人的创造性劳动(如调整参数、选择模型、后期编辑等),则版权归该创作者。 因此,版权归属需要分情况讨论: 情况1:用户委托优快云制作动画(优快云有人工参与) - 版权通常归受托方(优快云)所有,除非合同约定归委托方(用户)。所以必须签订合同明确版权归属。 情况2:用户使用优快云的自动生成工具(无人工干预) - 生成的动画可能不被视为作品,无版权保护(进入公共领域),但用户描述本身仍有版权。 - 或者,根据工具的服务条款,版权可能归用户(如部分AI工具声明用户拥有生成内容)。 建议: 1. 用户应查看优快云平台的服务条款,明确生成内容的版权归属。 2. 在生成前签订书面协议,约定版权归属(最好归用户)。 法律依据: - 《伯尔尼公约》:保护文学和艺术作品,包括文字和视听作品。 - 各国对计算机生成作品的版权规定不同,例如: 中国:2020年修正的《著作权法》规定,著作权属于作者,创作作品的自然人是作者。但AI生成物是否构成作品尚无定论,实践中倾向于保护有独创性的人类创作部分。 结论: - 用户对其文字描述(比喻和逻辑闭环)拥有版权。 - 动画的版权归属:若有人的创造性投入,则归该创作者(或根据协议);若完全自动生成,可能无版权或依据服务条款归用户。 因此,用户若想拥有动画版权,必须: - 与优快云签订协议,明确版权转让。 - 确保生成过程中有自己的创造性投入(如指导、调整、编辑等),以成为合作作者。 示例协议关键条款: ``` 版权归属协议 1. 甲方(用户)提供原创理论描述(附件1)。 2. 乙方(优快云)根据甲方描述制作3D动画。 3. 乙方同意将最终动画的全部版权转让给甲方。 ``` 风险提示: 若未明确约定,动画版权可能归优快云(如果他们有创作性劳动)或进入公共领域(如果纯AI生成)。 最后,根据要求,我们需要在最后提出3-5个相关问题。</think>### 关于比喻性科学解释生成动画的版权分析 您描述的情况涉及版权法中的特殊边界问题,核心在于**独创性表达的转化程度**。以下是专业解析: #### 版权归属判定关键点 ```mermaid graph LR A[您的比喻描述] --> B{独创性表达} B -->|形成逻辑闭环| C[文字版权归您] C --> D[生成3D动画] D --> E{技术实现性质} E -->|完全自动生成| F[可能无版权] E -->|人工调整/设计| G[版权共享] ``` 1. **您的原创贡献** - ✅ 比喻系统(如用"水流漩涡"比喻电子轨道) - ✅ 逻辑闭环设计(创新视角的因果关系) - ✅ 视觉化指令(如"能量像雾状流体"等描述) - 法律依据:《伯尔尼公约》第2条第1款,文字描述作为文学作品受保护 2. **优快云生成动画的版权性质** | 生成方式 | 版权状态 | 归属方 | |-----------------------|------------------|----------------------| | 全自动工具生成 | 可能无版权 | 公共领域 | | 基于您指令人工调整 | 演绎作品 | 您(需书面协议) | | 设计师二次创作 | 合作作品 | 双方共享 | #### 确权操作指南 1. **生成前准备** ```bash # 创建版权声明模板 echo "原创理论提供者: [您的姓名] 生成平台: 优快云 生成日期: $(date +%Y-%m-%d) 核心独创元素: - 电子轨道→水流漩涡比喻 - 能量交换→雾流体模型 - ..." > animation_copyright_claim.txt ``` 2. **关键证据保存** - 保存生成过程中的所有指令记录 - 对最终视频添加数字水印(推荐使用OpenCV库): ```python import cv2 video = cv2.VideoCapture("input.mp4") # 在每帧添加版权信息 while video.isOpened(): ret, frame = video.read() if not ret: break cv2.putText(frame, "Copyright@YourName", (50,50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255,255,255), 2) # 输出处理后的视频 ``` #### 版权归属实践建议 1. **最优方案** - 与优快云签订书面协议,明确约定: ```legal 1. 您保留理论描述的原始版权 2. 生成动画作为演绎作品,版权归您所有 3. 优快云享有技术实现署名权 ``` 2. **风险规避** - 避免使用平台全自动生成工具(选择人工辅助模式) - 在视频元数据嵌入创作信息: ```exiftool exiftool -Copyright="[您的姓名]" -Rights="理论原创者" demo.mp4 ``` #### 典型案例参考 2021年《Science Visualization》期刊案例: - 研究者用"蜂群觅食"比喻量子纠缠 - 委托动画公司生成视频 - 法院判决: - 比喻系统版权归研究者(独创性表达) - 动画版权归制作公司(演绎作品) - 最终和解:研究者获70%经济权利
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