Visa和Master加入数字钱包大战 跟Paypal直接竞争

Visa和MasterCard推出了各自的在线数字钱包服务V.me和PayPassWalletServices,这两项服务将与PayPal、Square和Dwolla等在线支付服务展开竞争。V.me和PayPassWalletServices允许用户关联多种信用卡信息,并简化在线购物流程。

上周,Visa 和 MasterCard 各自发布了它们的在线数字钱包服务,分别称为V.me (Visa) 和 PayPass Wallet Services (MasterCard) 。TC本不关注这些非创业公司,但这个服务将会跟PayPalSquareDwolla 在线支付服务直接竞争,因此我们有必要看看这两家发布服务的详情。

Visa 的V.me:

V.me 旨在让网上购物更容易,不管是Web,移动电话或平板电脑。除了 Visa 卡信息,还可关联 MasterCard, American Express 及Discover cards 信息。如果你在Visa 合作的商家购买东西,你只需键入V.me 邮件地址和Visa 卡密码,商家可通过Visa网络收到你的支付,但16位的卡密码不会显示在网上,等于是设了两重防护。

将来 Visa 准备把 NFC, QR添加到他们的移动版服务里面。你通过在在手机上点击把它发给合作销售点的卖家来完成购买后支付。

目前 PacSun.com 和 Buy.com 已经加入了 Visa 的合作商家,两个网站已经有了V.me 标识,V.me 要走的第一部是打开美国市场,接下来才会全球发布。

MasterCard 的 PayPass Wallet Services:

PayPass Wallet是MasterCard 已有品牌PayPass 的延伸;提供tap-and-go, NFC-enabled (近距离无线通讯)支付。用户可以通过近距离无线通讯电话,key fobs(电子钥匙链),或者移动设备端进行支付。 你可以登陆PayPass Wallet 网站进入你的信用卡信息也可以用近距离无线通讯电话上的应用进入。

PayPass Wallet 也允许关联Visa, American Express 及 Discover cards 等,它会快速存档你的购买信息以方便你更快速地结账。

目前它和American Airlines 和 Barnes & Noble 展开了就合作,两家公司会在它们官网上添加PayPass在线结账按钮,其中American Airlines 会把 PayPass Wallet 内置到它们的移动电话应用里去。其他有合作意向的公司还包括Jagex, JB Hi-Fi, MLB Advanced Media (MLB.com), Newegg 等。

PayPass Wallet 还没有透露其移动版应用具体面市时间,但声明会很快支持 NFC(近距离无线通讯)和非NFC的移动电话进入PayPass平台。这两家公司本身实力雄厚,此后他们的直接竞争对手将是Square 和 PayPal;而Google 也准备发布Google Wallet 主打移动用户,American Express 之前已经发布了Serve platform 。

小结: 你以后会用什么呢, V.me,PayPass,Serve 或者 PayPal?还是新晋的Google Wallet? 接下来这些信用卡公司会对我们大幅度宣传他它们提供的在线服务的新特点,让我们清楚地知道用它的服务能干什么,同时也意味着相互竞争的帷幕拉开了。 传统的大信用卡公司Visa,MasterCard 碰到在线支付发家的 PayPal,Square, 会对在线支付格局有什么改变呢?小编着实为 PayPal,Square 它们捏一把汗。

VIa TC

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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