关于订阅号和自定义菜单的关系问题

本文详细解析了微信订阅号自定义菜单的开发限制及其历史背景,揭示了部分订阅号拥有菜单的原因,并探讨了获取菜单资格的可能性。

关键字:订阅号 自定义菜单
作者:方倍工作室

 

一、订阅号能开发菜单吗?

目前新申请的订阅号不能申请自定义菜单资格,只有服务号才可以。没有菜单资格,就不能开发出菜单。

 

二、为什么有的订阅号又有菜单?

部分订阅号有菜单,主要是基于几种原因:
1) 和微信官方有合作关系,微信官方给他们开放的接口。例如:深圳东部华侨城
2) 在2013年3月26日的时候,微信曾经开放过一周时间的自定义菜单申请,允许政府及媒体申请自定义菜单,那一批申请到的账号有自定义菜单,后来微信公众账号在2013年8月5日分类为订阅号和服务号的时候,他们又没有申请成为服务号,就默认为订阅号,这样,这批订阅号就有了自定义菜单,比如:爱范儿,创业邦杂志。
3) 其他内部用于某种测试目的的账号,比如:骑行西藏,听说是微信员工的一个账号。

 

三、有什么办法让订阅号弄到菜单?

目前如果还想用订阅号并且又拥有自定义菜单的,常规渠道是不可能的,如果一定要的话请先衡量一下自已企业的实力,有没有和招商银行、深圳华侨城集团这样的企业平起平坐的资本。如果没有的话,就不要提这种要求。如果有,直接去找小马哥吧。

 

四、愿意付费,能开发订阅号的菜单吗?

你先付费,让公鸡下个蛋给我看看。

 

  

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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