还在用Google+的请举手

当Google+推出时,被寄予挑战Facebook和Twitter的厚望,然而,随着时间推移,用户群体逐渐减少。文章引用数据指出,从2011年7月到9月,Google+上人均发布公开帖数大幅下降,降幅达到41%。尽管Google+通过增强功能和推广认证账户,仍未能留住用户。

当Google+数月前推出的时候,所有人都认为Google+将挑战Facebook和Twitter在社交网络中的地位,无他,Google的用户基数太大了。不过,在经历过了最初的新鲜劲后,许多用户似乎已经遗忘了Google+的存在。

网站89n发表文章称,一家名为ManageFlitter的数据服务表明,Google+正在呈现下降。从2011年7月19日到8月19日的一个月间,Google+上的人均用户所发布的公开帖数为0.68,而从8月19日到9月14日,这个数字下降到了0.40。也就是说,在一个月内下降了41%,所有人看到这个数据都会感觉到,用户正在离开Google+。

尽管Google+增强了“+1”按钮功能,建立了一个像Twitter一样的“推荐用户”列表,还大力推进了认证账户,但这仍不能阻止用户的离开。

89n称,目前有7,280名用户将他们的Google+账号关联到Twitter上以使用ManageFlitter服务。该公司每隔10分钟对这些用户所发布的公开信息进行检测。

严格意义上讲89n不是一家市场调查公司,他们在对社交网络的数据收集和分析上也有一定不足,但以笔者自己的经验来看,得出这样的结论并非偶然。

PS: 以上数据并不包含Google+用户发布的私人信息,也没有人说Google+没有前途,只是说明在Google+上的公开信息正在减少这么一个事实。

ViaTC

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内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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