广电总局清理BT网站 国家网络电视台上线

广电总局清理BT网站后,国家网络电视台(CNTV)宣布启动,预计元旦前后正式亮相。此举被视为“国家队”进入互联网视频市场,可能影响现有行业格局。
广电总局清理BT网站 国家网络电视台上线

核心提示:广电总局清理BT网站的行业整治重锤刚落下不久,27日有消息称,国家网络电视台(简称“CNTV”)将于下周一正式启动, 绗架 碳硫分析仪 竹地板 大众搬场 医用纱布 预计在明年元旦前后正式亮相。早在今年2月下旬,国家广电总局网站曾发布消息称,央视网正在筹备建设国家网络电视台。
海峡都市报12月28日报道 广电总局清理BT网站的行业整治重锤刚落下不久,互联网市场就传出网络电视“国家队”登场的消息。昨日有消息称,国家网络电视台(简称“CNTV”)将于下周一正式启动, 过滤器 光盘制作 抛丸机 红酒柜 桁架预计在明年元旦前后正式亮相。
早在今年2月下旬,国家广电总局网站曾发布消息称,央视网正在筹备建设国家网络电视台。央视网已经建成“爱布谷”和“爱西柚”两个平台,分别定位于在线直播和视频分享。央视网总经理汪文斌此前表示,国家网络电视台将和这两个平台一同在明年元旦前后正式亮相。消息一出,立即引起了业内的高度关注,被视为“国家队”进场。
奥运分销成功经验促成央视狠砸2亿
此前央视网的盈利模式主要是依靠网络广告。
北京卫星天线安装 山特UPS 甩棍 保温被 混合器 carbon brush 2007年,央视网以2000万元的代价从国际奥运会获得了3800小时奥运节目的中国内地和澳门地区的独家视频转播权,然后再向门户网站和10多家视频网络出售转播权,从中获得了将近6亿元的收益。业内人士认为,正是奥运转播权分销的成功,让央视网看到了视频网站的前途。
2008年上半年,央视网收购了成都TVkoo公司,以TVkoo团队为基础,在成都设立了国家网络电视台封闭研发基地。央视方面为打造网络视频“国家队”狠砸超过2亿元。据悉,国家网络电视台的定位为:经过批准设立的国家综合网络视频公共平台,以视听互动为核心, 脱脂棉 肝癌黄疸 羽毛粉 导热油 铜钟集网络特色与电视特色于一体的全球化、多语种、多终端的立体化传播平台。
“国家队”进场将影响行业格局
相关人士分析,目前互联网视频行业以民营资本为主导,“国家队”进场将影响整个格局。国家网络电视台的目标是抢占视频资源、新媒体、手机电视和“三网合一 香炉 牛皮癣症状 轧花机 精益生产 真空滤油机 北京卫星电视安装 ”等制高点,其冲击力显然不仅波及民营视频网站,还会影响手机电视乃至整个新媒体领域。
一些业内人士对“国家队”存在的必要性提出了疑问:网上视频分享是“草根”文化,这本身就与国家电视台的定位不符。如果国家电视台一方面拿着财政的钱,一方面借助国家力量参与市场竞争,这对民营视频网站显然不公平。
民营视频网站目前普遍持观望态度,公开的表态都是“欢迎”。有“国内最大的网络视频站点”之称的优酷网CEO古永锵此前向记者表示: 滤油机 地毯 质量流量计 烟花 加密狗 “国家队”进场无法垄断整个市场,差异化是未来的发展方向。他认为,央视网在资讯、体育、财经等领域有优势,而优酷的重点发展领域在影视剧和娱乐等。[@more@]

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内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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