新浪微博上市好故事难讲

据《金融时报》报道,知情人士透露,新浪微博计划赴美上市募集 5 亿美元,估值可能超过40亿美元。上市预计在今年第二季度完成。这是新浪微博在美股窗口大开时的成功抢滩,也在为阿里上市打前哨。

新浪微博错失社交,移动堪忧。

09年底开始内测的新浪微博,凭借着名人大V策略以及新浪的资源优势,迅速盖过饭否,嘀嗒,嘀咕,叽歪,飞信说客等产品的风头成长起来,最终一家独大,就要成为中国的Twitter。一切都怕但是——但是,微信在11年初横空杀出。

真正属于微博的好日子就2010。我在09年便注册了微博,一度也是一个微博迷,发动身边的同事开通了微博。最初我在上面分享生活,将其作为社交工具。我的社交分享去到了微信朋友圈。而现在我将其作为一个媒体订阅和发布工具。作为一名非典型用户,我个人的转变实际上也显示了微博定位的摇摆:从社交网络走向社会化媒体。

正是这一转变,让微博的空间和价值比微信这一社交之王小了数十倍。得益于微信腾讯在过去12个月股价上涨超过1倍进入千亿美金俱乐部。微信估值或已高达数百亿美元。

新浪微博移动进程仍旧不够理想。在装机量、活跃度、打开次数方面,微博已经全面让位于微信。它的移动流量占比高达60%,但移动收入比例却不及20%。而Twitter对应的数字已超过51%。互联网的未来是得移动者得天下。

截止笔者发稿时,微博的母体新浪股价并未出现大规模上涨。在去年5月1日曹国伟在微博宣布阿里战略投资新浪微博时,后者估值约为33亿美金。如果真能以40亿美金估值上市,算一个不错的结果。

受益于阿里,财报美极了

阿里投资新浪微博的同时,还带着约为3.8亿美元的三年营销KPI给它。也就是说,新浪微博帮助阿里导入流量,阿里向其支付广告费。说到做到,没过多久新浪微博便提供更多广告位,在信息流里植入广告等方式来增加用户向大淘宝的转化。

新浪微博的回报很快在财报上得到体现:新浪微博 2013 年第三季度的广告营收达 4370 万美元,同比增长 125%;增值业务营收为 970 万美元,同比增长 121%。新浪将在纽约周一收盘后公布去年四季度盈利报告,得益于阿里营销资源的输送,数字应该不错。

微博急了,不想错过这个最好的时间窗口,此时大量中国互联网公司正在上路。包括尚未盈利的京东。在业绩漂亮的两个季报之后,它冲向了资本市场。

简单地讲故事是这样的:马云拿出5.86亿美金获得新浪微博18%的股份后,三年内将为其输送市场价为3.8亿美元的广告费。这些广告费是阿里获取外部流量的必要支出,为卖家所贡献。通过这笔广告费来支撑新浪微博财报上漂亮的数字,快速将新浪微博以2高额估值推向资本市场,获得投资回报的同时,新浪微博反过来又可以反哺阿里,帮助其获得高额估值。

马云是中国最精明的商人。

如何讲好故事是个问题

微博现在已经没有好的故事。

其他中国巨头角逐的移动支付、电商、O2O以及智能硬件这些战争,新浪微博缺席。

它难以用中国的Twitter去说服资本市场,且Twitter表现也不好。据知微的报告,新浪微博活跃度已经下降到2011年初水平,下滑超过30%;另一家更老牌的调研机构中国互联网络信息中心的数据则显示其用户规模在2013年下降了9%。用户数据和活跃度或多或少受到微信等新应用的影响。

数据有多少水分仍是未知。因为开放性以及注册门槛设计,新浪微博充斥着“僵尸粉”。部分所谓的大V也有。所谓僵尸粉,它们有着看上去真实的资料,它们模拟转发,模拟发微博,有着一套利益链条在成熟运作,让人真假难辨。通过僵死粉侦测工具便可查看任何一个微博号的粉丝真实情况。数据质量的降低,影响用户体验的同时,实质是在破坏整个微博生态。

新一届政府的管理方式将是微博的一大政策风险。目前,微博发家所依赖的许多大V们已经不再发言了。少了大V,微博对用户的吸引力又将大打折扣。

还有,腾讯微博仍是一个不可忽视的敌人,与新浪微博加强广告盈利不同,腾讯微博接受来自腾讯的供给,更加重视用户体验。腾讯微博在移动端可以与手机QQ、微信等协作。

利好是,马云给新浪微博的3.8亿美元营销KPI为期3年,应该尚未花完。2年之后如若微博还可以承担阿里营销平台的重任,将可以继续获得营销资源。

根据阿里此前投资微博的约定,此后对微博将可以增持到30%。一个1500亿美金的大手拉着一个40亿美金的小手并不吃力。小手再拉着10来亿美金的老手(新浪),三者共进退。既然认阿里,便可认微博。

新浪微博除了当好了营销平台,在资本运作上也在继续协助阿里完成它的商业梦想。它正在为阿里贡献每一分价值。

【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
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:4,524张图片 分类类别: - Gloves(手套):工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet(安全帽):头部防护装备。 - No-Gloves(未戴手套):未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet(未戴安全帽):未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes(未穿安全鞋):未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest(未穿安全背心):未佩戴身体防护的状态。 - Shoes(安全鞋):足部防护装备。 - Vest(安全背心):身体防护装备。 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标和类别标签,适用于实例分割任务。 数据格式:来源于实际场景图像,适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型,提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查:集成至监控系统,实时检测PPE穿戴情况,预防安全事故,确保合规性。 学术研究与创新:支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究,促进AI与安全工程的结合。 培训与教育:可用于安全培训课程,演示PPE识别技术,增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性:每个实例均用多边形精确标注,确保分割边界准确;覆盖多种PPE物品及未穿戴状态,增加模型鲁棒性。 场景丰富:数据来源于多样环境,提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于实例分割模型开发,支持目标检测和分割任务。 实用价值高:专注于工作场所安全,为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑,有助于减少工伤事故。
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