三星开创App Store模式第三招

三星通过建立SMI平台连接开发者与用户,创新AppStore模式。SMI提供技术支持、测试服务并帮助开发者将创意转化为实际应用。

三星开创App Store模式第三招

文/项有建

09年可以说是世界3G领域中的App Store模式爆发年, 3G商用以来,对3G领域产生最大影响的首推App Store模式,自苹果的App Store开店伊始,世界级的各类公司对App Store模式是蜂拥而至,这一盛况,在整个数字领域,虽不敢说是绝后,但绝对是空前的。

在笔者于08年9月提出App Store模式的概念后,App Store模式的概念已经得到了业界的普遍认同,就本质而主,这个由苹果和Google所创建的App Store模式,其基本原型为:以手机操作系统作为平台,而手机软件(产品)承载于这个手机操作系统平台之上,并通过这个平台以下载店的方式将产品辐射出去,这种模式由于用操作系统作为平台,所以不妨将其移为操作系统型App Store模式。

运营商一般来说并没有自己的操作系统,中国移动虽说有了一个来自Google内核的操作系统OPhone,但就总体而言,采用OPhone的手机占整个移动用户总数几乎可以忽略不计,所以,可以认为,运营商的App Store模式不具备以操作系统作为平台的条件,否则这个App Store模式就不具备普遍性,无法面向其所有的用户,因此,运营商的App Store模式必须另外找到一个对App Store模式进行支撑的平台。

结果,中国移动率先建立了App Store模式的第一种变型,通过对手机制造商的干预和影响,实现了对手机用户上网去向在一定程度的引导,从而获得了一个手机用户上网的渠道,继而将这个上网的渠道作为平台进行承载与辐射,而下载店的店面,只是他的表现形式,在此,我们将这个模式称为运营商型App Store模式。

日前,中国三星通信研究院举办了三星移动创新者园地上线发布会暨Core会员见面会,正式宣布三星移动创新者园地(SMI)上线。SMI在中国三星的规划中,将是一个连接三星与各专业及非专业开发者的桥梁、平台和通道。

三星宣称,在三星移动创新者园地中,开发者不仅可以寻求三星资深工程师的技术支持,还可通过真机远程在线测试功能来运行和测试应用程序,这将比采用模拟机进行测试更为精准,并节省一大笔购买样机的费用。同时,开发者还可将自己的创意或软件提交到三星,由三星专业合作团队进行考评后提出修改和完善意见。方案一经采纳,三星将与开发者协商确定销售方式,最终把创意或应用程序演化为三星手机的实际功能,推广给众多的三星手机用户。

App Store模式的诱惑,使得三星跃跃欲试,作为三星,由于没有自己的操作系统,显然,照搬App Store模式原型是不可能的,于是,如何寻找App Store模式的支撑平台,成为了三星App Store模式能否成功的关键,在App Store模式产业链的两端,一端是开发者,另一端是用户,作为手机的生产者,通过手机预设的管道向用户辐射,而对于开发者,则建立了SMI。

随着SMI的上线,三星App Store模式浮出水面。

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【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能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用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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