移动支付总额到2015年超9000亿美金

移动支付总额到2015年超9000亿美金来自KPMG的一份调查显示,到2015年,移动支付总额将超过9000亿美金,也就是说,在接下来的三年,移动支付每年呈双倍增长。报告称:增长的动力主要来源于对NFC设备需求的增加以及消费者对那些总是在线,反应及时,随时能联系的商店需求的增加。

KPMG消费者及渠道顾问部高级经理David Hodgkinson报告中声明:

“移动支付市场将会随着消费者对便捷性日益增加的需求以及大量掌上商务应用的发展而推进。无需接触的,基于云的服务将会主导未来占移动支付领域,到2015年,无需接触的移动支付将占整个移动支付的37%。”

报告认为,人们选择移动支付作为可行方案之一,是因为智能手机使用率的增加以及零售商意识到它们对消费者越来越重要。报告还称,去年全球智能手机的销售带来了将近30%的移动交易,是前一年的两倍。另外,有1/5的商人认为移动支付能力重要到足够成为他们的主要交易方式,至少,是一种关键方式。

KPMG风险顾问部合作伙伴Gerry Penfold说:

“智能手机生产商与电信公司及零售商极有可能合作,但一个未解决的大问题就是,消费者会相信谁?今后的战线将会围绕安全,基础设施及设备互通性等类似问题而展开。消费者追求速度及安全性,而科技及电信公司会考虑到这一点。当然,赢家就是那些能为消费者带来最大便捷,提供最丰富体验的一方”。

ViaMBT

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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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