移动搜索在今后的路会怎么样

话说,今年移动搜索大热,原因不就是BAT追逐的缘故么?所以,建议题主换个问法:2014年,为什么BAT都选择抢滩移动搜索?

说几点我的看法,想到哪是哪哈,逻辑不对的话请指正:

1)CNIT的报告显示,截至2014年7月底,中国网民规模达6.5亿,手机网民达5.38亿。其中移动搜索用户规模达就达4.13亿,在中国手机网民中的渗透率为76.8%。从这个数据上看,就已说明移动搜索市场空间足够大,作为移动互联网的一大入口,所以BAT抢滩并不奇怪。

2)推出神马搜索的UC优视CEO俞永福曾经写过一篇文章——移动搜索是全新赛道,他认为,传统PC厂商做移动搜索还是用旧的思路和逻辑,他们所做的移动搜索并不能完全满足用户需求。例如,百度在PC互联网时代是搜索的代名词,但在移动互联网时代,百度一定不是移动搜索的代名词。

的确,传统PC搜索厂商,他们在进军移动搜索时,他们有太多的包袱。很多移动端的搜索都还只是PC搜索的无线化,并不是真正的移动搜索。以手机百度为例,“手机”、“失眠”、“医院”这样的常用搜索词,输出的结果首屏80%都是广告(下图)……这就是PC搜索无线化的后果。

 

所以,当传统PC厂商不能满足用户需求时,机会就属于新的移动搜索的产品。事实也证明了如此, CNIT-Research今日发布的《2014年7月中国移动搜索市场研究报告》显示,百度搜索虽然稳居首位,达71.3%,但神马搜索却以25.1%的渗透率位居第二,所用时间不到4个月(如下图)。

 

3)中国有句古话:肥水不流外人田。腾讯有QQ、微信、手机QQ浏览器等强势产品,阿里有手机淘宝、UC浏览器、高德地图等强势资源,都对于发力移动搜索有非常大的帮助。这些,凭什么给百度?况且,有360搜索的经验(不到2年,360搜索市场份额逼近30%),谁不想也学一把?

4)最后,同意大家说的这点:智能机的普及促使移动搜索需求增大。但是,我认为智能机催生的需求不仅仅为单纯的搜索需求,它催生的是搜索方式改进的需求。比如,以前功能机时代,我们手机搜索一般只满足于文字输入搜索。但是,智能机出现后,我们开始期待更加“人性化”的搜索。

一个很典型的例子,iPhone4S刚推出来的时候,苹果公司同时推出了一款语音服务软件——Siri。出人意料的是,Siri瞬间跑火。显然,火的背后反映的是用户需求。

所以,我认为,未来的移动搜索不仅语音搜索会更加完善,在图片、个性化定制等方面将会越来越“性感”。未来,移动搜索不只是搜索,它将是生活化服务。在这种趋势下,移动搜索将是一个巨大的入口,作为BAT巨头,当然会现在就抢了。

只想到这几点,后续还会补充。

转载于:https://www.cnblogs.com/maas/p/3910950.html

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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