小米VS华为:水军?黑稿?到底是谁黑了谁?

小米与华为就手机芯片点胶工艺展开激烈争论,点胶工艺用于增强产品稳定性,但业界对其必要性看法不一。这场争论背后反映了中国智能手机市场竞争压力加剧。
小米叫板华为背后:点胶存争议 舆论是关键

  那边罗永浩和黄章互相吐槽还没结束,雷军又向华为开炮。雷军发微博称,其被华为水军黑了。

  事情的起因其实很简单。一位微博名为“IT华少”的网友称,小米手机4的芯片没有进行点胶处理,所以认定其“做工粗糙”,不如华为的荣耀6。雷军在看到华强电子产业研究所分析师潘九堂的转发后,截图评论称该网友所发为“黑稿”,并认定是“友商的杰作”。

  在这之后,华为荣耀多位高层参与转发和反击。业务部总裁刘江峰称,“质量就是荣耀人的自尊心”,并反问“感觉有点贼喊捉贼”,首席聆听官张晓云也表示,这是“妄自猜疑和做贼心虚的举动?”

  雷军选择更为直接的回击方式,即告家长。他截图并喊话余承东,“我们对华为终端一些做法一直容忍。华为终端本质上不等于华为”,并称“强烈建议余总拿出世界五百强的胸怀”。

  与罗永浩和黄章仅针对水军不同,华为和小米的争论从一些高层的言论中可以看出还涉及了工艺上的争论,但从本质上来说仍然是一场以营销为主的口水战。

  何为“点胶”

  点胶是一种用途广泛的工艺,是把电子胶水或其他液体涂抹、灌封、点滴到产品上,让产品起到黏贴、灌封、绝缘、固定、表面光滑的作用。

  针对电子产品,主板和芯片的链接往往通过Surface Mount Device(表面组装技术)进行装配,通过对芯片进行点胶,可以对元器件进行预固定,有利于自动化生产。但是这对拆装维修,就提升了难度。

  有行业人士告诉腾讯科技,真正使其增加强度是通过芯片的固定引脚来实现的,而固定引脚是的必须用焊锡,并非仅仅依靠点胶,后者只是一种生产辅助措施。如果不点胶,只是会降低良品率。

  “在产品品质相近的情况下,理论上,制造时肯为用户多付出一道工艺的,,总是诚意多一些。”

  不过,从微博上的讨论来看,产业各方对这一工艺是否需要并没有相同的观点。

  认证信息为三星手机硬件工程师的网友“戈蓝V”称,“三星手机AP(应用处理器)、PM(电源管理)和RF(射频)部分的大芯片是必须有树脂的。”

  而具有摩托罗拉背景的网友“工头Jeff”则表示,“点胶从来就是为补设计不足的,我在摩托就是坚决反对点胶工艺。”

  但是,“戈蓝V”随后表示,点胶是各家手机厂商的利弊权衡下的产物。“只要能通过可靠性标准,让消费者用起来放心就行。”这也代表了一些业界人士的普遍观点。

  竞争压力转移

  在这番争吵的背后的主要原因是技术参数竞争遭遇天花板。

  中国手机厂商对处理器的争论,从双核一直争到了八核。期间,高通、联发科等芯片厂商也纷纷出来背书,证明多核和少核哪一个更好。但是这样的竞争终归将受制于整体技术的演进,因此在能耗等问题没有解决之前,核数战争就此休战。

  除了处理器,屏幕、电池、摄像头像素、价格等一切能够比较的数字都曾被中国手机厂商用来与竞争对手进行比较。在竞争激烈的当下,有些厂商改变了以往抹去其竞争对手品牌的行为,甚至直接点名进行PK。

  回归这样的争论,其并不只是对工艺的讨论。最明显的例子就是雷军的回应,其更在意的是舆论的威胁。

  “中国智能手机市场正在从增量时代步入存量替换时代。”这句来自第三方机构GfK的观点已经被多次引用,但实际上产业的竞争本质就是如此。

  这一趋势在今年变得更加明显。9月底,IDC发布月度跟踪报告称,2014年7月中国智能手机出货量环比下降14.1%。对比去年底下降的百分比已经增加了10%。

  有业内人士曾分析,在未来的几年内,中国手机市场将面临洗牌,而能够“幸存”的厂商将仅有几个。

  一方面,可以看到的是创维、长虹等此前尝试进入手机市场的企业已经消声遗迹;而小辣椒、大可乐等第一批所谓互联网思维下的手机厂商虽然仍有铺货,因出货量较低对市场已没有了影响。

  另一方面,华为、中兴、酷派等传统手机厂商,推出了相对独立的互联网品牌运作,后者对性价比等细分市场的强势挤入,使得原本就竞争激烈的市场变得更加白热化。事实上,重新推出新品牌是需要消费者进行重新认知,然而这些传统厂商不得不做出转变,因为其希望以更年轻形象吸引主流消费人群的目光。

  值得反思的是小米,在利用联发科参考设计推出红米后,其红米销售能力明显强于其旗舰系列小米手机。这不得不说是对它此前进入手机市场时所构想的商业策略的有力反驳。小米官方数据显示,2014上半年,小米3售出1050万台,而红米售出1800万台,后者尚未包括红米Note的356万台。作为一个已经发展近4年的厂商来说,用户对它新品的期待正逐渐降低。

  因此,如何吸引用户的注意,如何避免被市场淘汰,成为了这些厂商当前最大的压力。从最近几次的口水战就可以看到,官方微博和高层管理纷纷出马,其出位的言论并非是希望能够将对方驳倒,而是告诉消费者,“我还活着”。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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