梅耶尔欲从5方面带雅虎走向胜利!

在梅耶尔的带领下,雅虎正通过移动化、加强搜索与显示广告、寻找技术合伙人、增加小型收购及有选择性的全球扩张等五大策略进行转型。这些措施旨在使雅虎更好地适应科技行业的发展。

【编者注】截止至本周一,雅虎公布了其Q3收入报告梅耶尔也在雅虎呆了100天。面对978%的净利润同比增长,梅姐乐得High翻了天,并表示“这份工作就是为我量身定制的”。不过梅姐也没有忘记这一业绩大部分来自于阿里巴巴的股权交易,然后就开始表达自己对雅虎接下来的愿景,“我们准备迈向最好的阶段,我们准备迎接胜利。”胜利从哪来? 从以下5个方面:

雅虎的移动化:

雅虎都还没在移动上投入过多经历,但它有一个良好的移动基础,人们查看手机上的天气、体育比赛得分、股票财经知识、流视频,分享照片、浏览新闻、玩游戏……这些都是雅虎正在做的(搜索、邮件、广告、新闻、主页),所以它准备好了。

搜索与显示兼备:

也许目前还是搜索多一些,但是我们做了很多内容投资,而且根据用户趋势在显示领域的广告购买在持续上升,广告商也表示雅虎用户在雅虎上停留的方式是独特的,所以我们是很有希望的。但搜索方面我们希望雅虎会成为巨头之一,就最近雅虎和微软Bing的合作来看,确实产生了可观的营收。

找到内容和技术合伙人:

目前我们正专注于提高管理和专注已有的商业机会,努力加入主流科技公司的行列,另外雅虎不像其他大公司有那么多渠道冲突,所以我们的合作对象包括浏览器、社交网络、移动操作系统公司。而且有个优势是我们没有自己的移动操作系统,不用担心舍弃问题,而是放心地把每个产品大胆推向现成的移动操作平台。

增加小型收购:

很多小型收购低于1亿美元或者仅仅2000万美元也许对我们的业务很有帮助,因为我们需要的收购是能产生伟大集成、伟大产品的收购,而多而小的收购最有可能产生这样的结果。

世界和地方上选择性地扩张:

周五的时候公司决定从韩国退出来,因为在那里看不到增长,但我们会搜罗任何有机会的地方然后好好干,虽然这需要大量投资、许多人力、激情和时间,但我很乐意这么做。

最后,这次梅耶尔的电话会议清晰表达了雅虎现在正朝着科技公司的方向努力,之前她尝试改变雅虎的公司文化,要每个员工制定和公司一致的目标、发送新iPhone、提供免费食物、致力于提高投资者的回报的行为,似乎已经开始产生效果了,Q3雅虎股票上升3%也许就是最好的诠释。

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个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全预警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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