小i机器人,MSNNEXT,MSNSHELL的周末聚会【帮帮俱乐部】

本文探讨了小i机器人与MSNNEXT、MSNSHELL的合作,并对其商业模式进行了深入分析。指出小i机器人需摆脱MSN依赖,探索门户入口模式,并通过开放平台吸引第三方参与。同时讨论了语义技术和市场需求的挑战。

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机器人大战1:周末去帮帮俱乐部之前,没想到居然会小i机器人、 MSNNEXT、MSNSHELL三方都到场了,真是热闹,太有技术含量了,呵呵;

2:五个问题其实我总结道:

2.1.i的入口问题:如果小i致力成为另一种变形的门户和入口的话,那么可能需要摆脱MSN的简单发展模式,因为毕竟小i是依托在MSN Messenger上的,而MSN在国内也就是几百万用户,即使加上Yahoo! Messenger,也几年之内见顶,无疑这是投资人所不愿看到的。前车之鉴就是那些依靠MSN病毒式营销迅速发家的SNS网站,比如百合,当MSN的潜在用户都被挖掘殆尽之后,如何保持高增长。

2.2.i为投资人渲染的大饼,必须很大;因为要对得起到手的那两千万美金嘛。那么,小i的故事中,一个就是智能机器人,包括平台完全开放的移动梦网模式;一个就是语义啦。MSNNEXT对于小i的机器人开放上要求向国外看起,SDK充分智能和开放,你小i能做到的,SDK也应该做到,从而最大程度地吸引第三方进入战团。对于两千万美金,其实我认为,只要做到移动梦网模式,就已经对得起这两千万了,你小i搭建平台,提供SDK,别人来唱戏,比如饭否采用小i机器人体系,比如正午的盘子采用小i订餐,比如携程通过小i订酒店,诸如此类,已经很有盈利空间啦。原来的小i可能做不到这些商务开发,但是内功深厚的投资人进来之后,这些关系应该可以打通。

2.3.于故事中的语义成分,大家的看法是,靠谱吗?这个靠谱,有两个层面,一个是语义技术是否成熟,一个是现在的小i用户是否需要语义。语义什么意思,也分成两个层面,一个就是类似于powerset研发中的自然语言搜索,即用户用平常的句子来问问题,小i给出答案或者导航到其他服务商处;一个是小i记住你的交谈历史,从而知道你是什么人,从而当你问问题的时候,它更好地理解你的意思,给出更好的答案。这些画饼,MSNNEXT的建议是,别做,做的话多少年可能也无法商用,或者干脆玩不过google、百度,徒把两千万美金打水漂,你看powerset叫嚣了多久了。

2.4.户现在对这些语义有需求吗?可能你把握住了,给出一个易用的应用,从而发掘出需求。但起码现在普通已经被百度、新浪教育过了一遍了,没有更好的解决办法之前,他们还是会习惯性地回到门户,回到传统搜索。

2.5.前小i似乎没有太强大的对手,但MSN机器人其实不难做,难做的是如何用最少的机器支撑最多的用户,也就是难在运营。但假如腾讯、百度IM做这个呢?微软是否会选择直接收购小i?

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在现代军事领域,导弹的精确打击能力至关重要,而导弹的飞行轨迹直接影响其命中精度。为了深入研究导弹的飞行特性,本文通过 MATLAB 软件中的 Simulink 工具,对导弹的六自由度三维轨迹进行仿真分析。目标在惯性坐标系下进行匀速或变速机动,导弹采用比例导引法进行追踪。通过建立运动学与动力学模型,模拟导弹的飞行过程,旨在获取导弹的运动轨迹以及与目标的距离变化规律,为导弹的制导与控制研究提供理论支持与数据参考。 目标在惯性坐标系中按照设定的匀速或变速规律进行机动。其运动状态由位置、速度和加速度等参数描述,通过数学公式精确表达其在三维空间内的运动轨迹。匀速运动时,目标的速度保持恒定,位置随时间线性变化;变速运动时,引入加速度参数,使目标的运动更具复杂性和实战性。 导弹采用比例导引法进行制导。根据比例导引法的基本原理,导弹的加速度与目标与导弹之间的相对位置和相对速度成正比。结合导弹的运动学和动力学规律,建立导弹的六自由度运动模型。该模型考虑了导弹在三维空间内的平动和转动自由度,包括导弹的俯仰、偏航和滚转运动,以及相应的速度和加速度变化。通过运动学方程描述导弹的位置和姿态变化,动力学方程则考虑了导弹的推力、气动力和重力等因素对导弹运动的影响,从而全面刻画导弹的飞行特性。 在 MATLAB 的 Simulink 环境下,搭建仿真模型。将目标运动模型和导弹运动模型以模块化的方式进行组合,通过信号连接实现目标与导弹之间的信息交互。设置不同的初始条件,如目标和导弹的初始位置、速度、加速度等,以及比例导引法中的比例系数等参数。启动仿真后,Simulink 根据模型中的方程和参数,实时计算导弹和目标的运动状态,并以图形化的方式展示导弹的三维飞行轨迹以及导弹与目标之间的距离变化曲线。通过多次仿真,调整参数,
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 图像超分辨率是一种计算机视觉技术,目的是将低分辨率图像提升为高分辨率图像,恢复其细节。近年来,深度学习的快速发展为该领域带来了显著突破。本文将探讨如何利用Python和深度学习实现图像超分辨率,并以srez-master项目为例进行实战解析。 深度学习是机器学习的一个分支,依靠多层神经网络模拟人脑学习过程。在图像超分辨率任务中,卷积神经网络(CNN)是常用架构,能够学习图像特征并生成高分辨率图像。 Python是数据科学和机器学习领域的主流语言,拥有丰富的深度学习库。对于图像超分辨率,常用库包括: TensorFlow 或 PyTorch:提供构建和训练神经网络的工具。 Keras 或 PyTorch Lightning:简化模型构建和训练。 OpenCV:用于图像处理和预处理。 Numpy:用于数值计算和矩阵操作。 PIL 或 imageio:用于处理和显示图像。 srez-master是一个开源的图像超分辨率项目,基于SRGAN(Super-Resolution Generative Adversarial Network)模型,包含生成器和判别器: 生成器:将低分辨率图像转换为高分辨率图像。 判别器:区分真实高分辨率图像与生成器生成的图像,提升生成器的细节还原能力。 数据准备:收集低分辨率和高分辨率图像对,进行缩放和归一化等预处理。 模型构建:根据srez-master代码搭建SRGAN模型,包括生成器和判别器。 训练过程:使用优化器(如Adam)和损失函数(如MSE或GAN损失)进行训练,并定期保存模型权重。 测试与评估:将模型应用于新的低分辨率图像,生成高分辨率结果,并通过PSNR和SSIM等指标评估效果。 结果展示:对比原始低分辨率图像和超分辨率图像,直观展示效果。 ESR
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