MSN 停止向古巴、叙利亚、伊朗、苏丹和朝鲜5个国家服务

微软确认已停止向古巴等五个国家提供Windows Live Messenger服务,以遵守美国政府的经济与贸易制裁协定。此举也被视为微软降低成本及推进正版软件使用的一部分。

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微软上周五证实,它已停止向古巴、叙利亚、伊朗、苏丹和北韩等5个国家提供Windows Live Messenger(终端简称MSN)服务。

  已披露的官方消息称,微软将遵守美国政府推进的经济与贸易制裁协定,暂停与这5个国家做生意。

  根据美国政府的定义,以上5个国家均为敌对或对美国利益有所危害的国家,近年正通过各种政治、经济、贸易手段对其进行封锁。

  不过不解释还好,一解释倒让不少观众糊涂了:这些制裁推行都已近10年,怎么微软现在才想起来遵守国家规定?早干吗去了?

  简单点以果断因,很容易将这起事件跟微软正面临和已持续推进中的两件大事联系起来:

1)成本减压

  今年1月,在微软发布季度财报的同时,面对下跌的业绩,宣布将在2010年6月前完成全球裁员5000人的目标,这也是被媒体认为的微软历史上首次大规模裁员。

  在经济危机大环境下,美化短期业绩报表最有效的方法是压缩需要持续投入的运营成本,以降低市场冲击的影响,而其中最直接最快速见效的方式就是裁员。

  不过可惜,微软的摊子太大,仅仅裁员5000人恐怕最多也只是降低跌幅,需要从其他运营角度中获得更多支撑。

  那是哪儿?消减采购预算、收缩不良市场!

  从包括经济状况、人口数量、信息化等多方面考虑,以上包括古巴在内的5国对微软的业绩恐怕贡献有限,微软如果停止向以上5国提供MSN服务,至少在年度运营成本里将相关市场的基础网络、设备的持续采购费用和人力、行政、推广、渠道等整体投入直接删除(当然,如果有需要,可以来年直接恢复)。  

2)正版警示

  盗版的猖獗不是一两天,不过近些年,各大小IT系统与软件行业(包括安全)都在积极推进正版验证的类似计划,维权行动还是普遍取得不小的成绩。不过,这件事在微软身上似乎没看到。

  为什么?难道微软的技术实力需要怀疑?微软的财力还需要怀疑?微软的渠道拓展还需要怀疑……

  不用!关键是微软用户的基数实在太大,如果悍然推动正版,舍弃全球范围内如此庞大的盗版用户群,恐怕马上就要诞生出许多新的竞争对手了。

  好嘛,既然市场商品正版快推不了,那就先拿别的免费产品和对业绩贡献不大的区域试试水,根据反映结果评估商业产品推进的可能性,同时给所有用户提个醒吧。

  要说成熟的免费产品,MSN是首选,选哪片区域玩玩合适?嗯,就选这5个美国政府利益敌对国吧!

  如果不幸5国MSN停用真是微软正版推进的前期调查,那么,覆盖全球大范围盗版Windows、Office用户的微软维权大事件已经从新的方向有步骤地展开了
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用技术四大架构的内容关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级专业级价值流,细化业务能力、流程对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦服务化的设计原则,以提高灵活性响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理应用开发,确保数据的一致性应用的高效性;③为技术选型系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解实践,重点关注各架构模块之间的关联协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪信号分离等方面具有广泛的潜力应用前景。
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