乐檬:我们和fiil主题词相同是撞车!汪峰信吗?

  前些日子,乐檬在发布主打hifi音效的手机产品乐檬X3手机的时候,使用了“与声俱来”一词作为该手机的品牌slogan,无独有偶,知名音乐人汪峰此前发布fiil耳机的时候,也将该词作为其产品宣传口号。两家不一样的科技公司在选取不同的产品宣传用语方面,不约而同地选择了同一个词语的小概率事件顿时炸开了锅——这种极度巧合的事件虽然听起来有些让人难以置信,但它确确实实地发生了。


  一些汪峰的粉丝于是纷纷站出来指责乐檬,认为乐檬抄袭了汪峰的slogan。在这些粉丝的理念中,因为汪峰先较之乐檬发布这个词语,所以就一定是“乐檬抄袭了汪峰”。之后,有网民在微博上指出,此次“撞车”事件并不是乐檬抄袭汪峰,而是汪峰抄袭乐檬,这位网友还列举了汪峰此前的多起“抄袭”事件。

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  有网友爆出此次撞车事件是“汪峰”抄袭乐檬


  是撞车不是抄袭:汪峰一方有否证据是关键


  因为网友爆出此次撞车事件是因为汪峰抄袭乐檬,因此一部分汪峰的粉丝便炸开了锅。


  按照这些粉丝的理解来看,这次汪峰先较之乐檬发布这个词,所以就认定了乐檬抄袭汪峰。不过,也有知乎网友指出,如果汪峰无法证明“与声俱来”这个词是其独家原创并且享有版权保护,那么汪峰一方单方面指责乐檬抄袭的说法是站不住脚的。


  这就像A喜欢吃削了皮的苹果,而B也喜欢,那么说B抄袭了A显然是不恰当的。


  汪峰和乐檬两款产品都主打声音,因此在选择具备声音属性的slogan的情况下,双方共同基于声音出发点寻找关键词进行改变,这样的举动在撞车几率面前自然情理之中。但如果仅仅因为发布会时间先后判定谁抄袭的话,那么显然这样的判定结果缺乏理性思考。


  另外,大多情况下早在品牌立项之初就规划好了产品功能和营销策略,从乐檬与汪峰耳机产品的间隔时间情况来看,乐檬不可能单纯为了这个词语而在如此之短时间内重新更换定位策略。因此总的来说,此次2家公司撞车的几率更大,而揪住汪峰先发发布会这一点来说事则属于典型流氓行为。


  “抄袭”说不成立:汪峰的抄袭史更甚


  汪峰的粉丝在微博上向乐檬撕逼,指责乐檬是“罪大恶极者”,那么,作为当事的另一方汪峰呢?


  这位网友整理的汪峰成名作品中,大多都有抄袭纠纷,比如下图所示:


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  在这件事情中个,汪峰一方诉乐檬抄袭,可是事实的关键在于汪峰一方不仅没有拿出确切的证据的情况下,汪峰本人还需要面临社会的诚信拷问。如果汪峰本身在没有证据支撑的情况下,汪峰本身在自己作品纠纷方面的形象,就显然无法让媒体为之佐证。


  因此,一个全身背负抄袭案例的人说别人抄袭自己,这种背景下的“维权”恐怕更不容易得到公众支持。如果汪峰一方目前想要扭转官司局面,那么汪峰本人的“抄袭史”无疑也将为汪峰带来双面拷问。


  而纵观证件事情,汪峰一方的悲剧在于其无法证明对这个词语享有独家原创版权,另外其本身作为原创型音乐人,在多起作品“抄袭”别人作品的基础上反而说别人的slogan抄袭自己的思路,也使得汪峰一方发起的口水战更趋于毫无意义。


  微博撕逼:粉丝之举or官方炒作?


  在目前的微博上,汪峰的一些粉丝开始通过人身***、诋毁的方式进行偶像维护。但是在缺乏更充分的证据支撑面前,汪峰一方显然无法通过发布会事件达到自己可以取胜这起危机公关的胜算。


  汪峰本人自出道以来,在社会形象方面给媒体的印象就有所欠缺,而加之其在作品方面的多首作品也备受媒体拷问,同时随着越来越多的年轻用户开始发生关注力转移的情况下,汪峰的音乐之路还有多长?在这种情况下,如果发生一场吸引行业内外的公众事件,或许能将双方拉近到现实面前。从这个层面来说,这起“抄袭”事件,也极有可能是汪峰一方自导自演的炒作事件。


  众所周知的Facebok并不是由马克·扎克伯格独自创造,而是由他的大学推出了社交创意之后,马克·扎克伯格才将该创意落实到实践。在今天,Facebook已经获得世界性成功,但鲜有人知道它当时诞生的背景情况和成长历程。相对于汪峰和乐檬的口水战之事,如果这种事情的爆发正是因为恶意推动的事件炒作,那么这对于汪峰一方来说更为不利。


  不过,估计汪峰本人也都不愿意相信这是撞车的结果,但是,事实无法辩驳。


  (完)


作者:朱翊,科技自媒体、知名意见领袖。
微信:izhuyi 
微信公号:zhuyiweixin

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内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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