22、软件创业公司的转型与移动游戏化应用策略

软件创业公司的转型与移动游戏化应用策略

软件创业公司的转型之路

软件创业公司常常处于极度不确定的环境中,在创业初期,他们往往并不清楚自己的客户是谁。即便他们试图解决某个问题,但最初所认为的目标客户可能对该问题并不感兴趣。因此,创业公司需要不断尝试新想法,从失败中学习,并向客户的真正需求和正确的细分市场进行转型。

技术转型案例

早期,由于安卓和 iPhone 尚未普及,某创业公司在 2008 或 2009 年智能手机和平板电脑配备了合适的网络浏览器后,决定开发基于网络的客户端,重新打造整个平台。然而,早期的网络技术存在速度慢、延迟大的问题,客户端只能不断向服务器拉取数据,性能十分糟糕。为了解决这些问题,在 3.0 版本中,他们推倒重来。新版本的主要区别在于拥有了美观的用户界面、基于 Java 并带有图形引擎的服务器,还增加了创建测验的编辑器。

不同创业公司的转型类型及触发因素
案例名称 转型类型 触发因素 产品开发阶段
Dicy 客户需求 负面客户反馈 有有限用户的功能产品
DocMine 全面转型 无法与竞争对手竞争 有有限用户的功能产品
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动、电力系统及其自动等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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