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。重点关注小i作为门户入口的发展潜力、两千万美元投资的价值体现、语义技术的应用前景及市场需求、竞争对手分析等方面。

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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通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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