【新媒体观察】AOL、CNN、USA today、CNet等旧势力卷土重来

传统媒体如AOL、CNN、USAtoday等通过引入Web2.0元素进行革新,例如加强图片和视频内容,增加个性化推荐功能。

【新媒体观察】AOL/CNN/USA today/CNet等旧势力卷土重来

郑昀 20070710

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这些日子,不单单注意到那些新锐网站,比如MyLifeBrand Throof、很像大众点评网的Yelp,还看到那些人们曾经认为不够酷的旧势力们卷土重来,比如AOL的一系列动作,CNNredesigned versionUSA today的三月份重构,News.com.comBig Picture,都大量地吸收了流行的、酷的元素。

STILL around after all these years and STILL thriving,这句话准确描述了人们看到这些重构动作的感受。他们终于都回来了!

AOL今天(710)Beta版发布的三个产品myPage”“Mgnet”“Favorites,我更喜欢号称“图片驱动的内容发现和推荐引擎,Image-driven Content Discovery and Recommendation Engine”的Mgnet,一个阅读新闻和关联新闻的工具,有点类似于Google最近发布的那个“玩具”(《读图看世界 Google(谷歌)推出了谷歌资讯图片版本》),再加上从CNNUSA Today的变化所反映出来的,看来不仅仅是谷歌“发现许多人偏爱以更加直观的方式来阅读最新资讯”,其他人也在动手实施。

Mgnet还是一个个性化推荐阅读体系,据说马上加入社会化的一些元素,无非就是“collaborative filtering”。不过个性化推荐的前辈SearchfoxFindory这两个未完成很久前介绍过)、Spotback似乎状态也并不是太好。

Favorites则更像是抓虾、BloglinesGoogle Reader的东西,阅读体验还不错。

CNN的改版重点放在了视频、图片,加入了很多Web2.0的元素,并且更强调了他们的博客播客

USA Today毫不例外,也重点强调图片,并且象Web2.0网站一样把超链接的文字放得很大,同时把评论和投票这两个社会化元素发挥得不错。

就像网易新闻搜狐新闻都变得更简化、网易掘世新闻使用了digg概念、甚至网易还把译言的模式复制一样,中国的传统新闻门户们也许有一天会放弃那些超链接堆砌的新闻超市模式,而把新闻阅读变得更酷更养眼。 

模仿lome的口气,可以这么说:虽然有人讽刺AOL的三个产品只是在模仿其他成功的家伙,但话说回来,伸头是一刀,缩头也是一刀。每个牛叉网站的一生,难免遭遇一两次被遗弃的处境。此等尴尬情境下,光不服是没用的。就好比,一个用户嫌弃你过于严肃活泼没大脑不成熟,不理他,他会甩了你。理他,听他的话使劲搂住那些成功的Web2.0/3.0特色不撒手培养内涵顺便装优雅,你若装得不象,他会笑话你人不人猴不猴;若装得象,他又觉得老处女太沉闷还是啦啦队女队长青春逼人。最后的结果,他还是会甩了你。他绝尘撂蹶子就跑,只剩下你在原地满拧着,摆什么姿势都觉得怪,最后只好顺拐前进。

满拧着,也还是要前进。




基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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