和 Google Play 一起展望未来

作者 / Purnima Kochikar, Google Play 应用与游戏商务拓展总监

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周一 (美国时间 8 月 6 日) 我们发布了 Android 9 Pie。在持续推动 Android 平台发展的同时,我们也一直在寻求新的方法,帮助您提高应用的分发效率,让更多用户发现和喜爱上您的作品,并提升我们生态系统的整体安全性。Google Play 今年取得了一系列重要的里程碑,助力开发者获得更多用户:

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Google Play 致力于帮助您构建和拓展优质应用业务,让您的应用能够覆盖全球超过 20 亿台的 ?Android 设备,同时为您的用户带去更好的体验。我们计划在今年重点发展以下几个方面:

 

 

打造更好的分发方式

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很多开发者都会使用到 Play Console,我们会在其中添加更多测试工具,让开发者能够利用多条内部和外部测试渠道,降低应用在发布时的风险,此外开发者还可以通过分阶段发布 (Staged Rollout) 机制以获取富有价值的早期反馈。今年,我们在全球范围内进一步扩展了 Start on Android 计划,为新进入 Android 平台的开发者提供更多指导和帮助,以便他们在发布前优化应用。此外,我们对 Google Play Instant 寄予厚望 ?,它让用户免于安装的等待,直接进入到体验中,从而改善应用发现体验并提升转化率。已经有不少早期开发者利用 Instant 功能取得了不俗的成绩,目前,我们正在展开相关工作,希望把 Instant 体验应用至更多场景中 (如广告),与此同时,我们也在努力简化 Instant 的开发流程,帮助开发者轻松打造 Instant 体验。。

 

>> 了解 Start on Android 计划

https://developer.android.google.cn/google-play/guides/startups/

 

 

提高应用品质

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Google Play ?在帮助开发者了解和解决质量和性能问题方面发挥着重要作用。今年的 I / O 开发者大会期间,我们在 Android vitals 报告中继电池、稳定性和呈现等内容之后,又加入了应用启动时间和授权遭拒等板块,帮助开发者减少高达 95% 的应用无响应错误。我们还在预发行报告 (pre-launch report) 中扩展了自动设备测试的功能,添加游戏测试的支持。最近,商店在向用户提供搜索和发现建议时,更加注重应用的质量问题,这让用户体验和满意度都有了显著的提升。

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△?预启动报告现在内容更加丰富,如检测点击区域的尺寸是否过小

 

>> 了解我们如何帮助用户发现更优质的应用与游戏

https://android-developers.googleblog.com/2018/06/improving-discovery-of-quality-apps-and.html

 

 

更丰富的发现体验

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在过去的一年中,我们推出了更加丰富的编辑精选内容,并改进了机器学习算法以便为用户提供更好的应用和游戏个性化推荐。由于大多数游戏下载来自于应用商店内浏览 (而不是通过搜索或深链接跳转至应用页面) ,所以我们着重改进了游戏的发现体验:制作了全新的游戏主页,开设付费专区和新游戏专区,打造了沉浸式视频预告片和截图,并允许用户通过 Instant 功能,免下载试玩游戏。另外,我们还推出了多个新计划,力图打造更精彩的发现体验,帮助开发者增加应用下载量。例如,自 2016 年应用预注册活动推出以来,已经有近 2.5 亿个应用进行了预注册。今后,我们会对已有计划进行拓展,同时在新的发现方式上进行投入,比如 LiveOps 卡片,以帮助开发者进一步拉近与用户的距离。

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△?Play Store 现在有更丰富的编辑推荐内容,让优秀的游戏更加耀眼

 

>> 造访 Play Store 的编辑推荐内容

https://play.google.com/store/apps/topic?id=editors_choice

 

 

拓展业务平台

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Google Play 目前在 150 个市场中支持信用卡、运营商代扣 (Direct Carrier Billing)、Paypal 和礼品卡等多种付费方式。现在,64 个市场中的 167 家运营商已经实现了运营商代扣。2018 年,我们将业务扩展置非洲和拉美地区,在加纳、肯尼亚、坦桑尼亚、尼日利亚、秘鲁和哥伦比亚等地推行支付业务。用户现在可以通过礼品卡或其他方式在全球超过 80 万个的零售点购买 Google Play 上的内容和服务。今年,我们还在 18 个新市场推出了卖家支持服务,现在全球一共有 98 个市场提供此项服务。在机器学习驱动的欺诈检测服务的支持下,我们的订阅服务一直在改进,并为订户和开发者提供了更多控制权限。Google Play 的风险建模可以自动检测欺诈交易,付费行为相关的 API 则可以帮助您更好地分析退款数据,以识别可疑活动。

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△?订阅服务现在拥有更多的控制和反馈选项

 

>> 了解卖家支持服务

https://support.google.com/googleplay/android-developer/table/3539140

 

 

维护安全可靠的生态系统

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Google Play Protect 等系统每天扫描和分析超过 500 亿个应用,为用户和开发者打造安全的生态圈环境。从 Google Play 中下载到潜在恶意应用 (PHA) 的几率仅为其他应用获取渠道的 1/9。我们借助全新的机器学习模型和技术,显著提升了平台检测不良行为的能力,如假冒、不当内容、欺诈或恶意软件等。结果是,在任何人安装之前,99% 内含不良内容的应用就已经被识别并拒绝。此外,我们还将与 Hacker One 携手合作,gpa是什么继续推进 Google Play 漏洞奖励计划,发现更多其他漏洞。

 

>> 了解我们如何通过机器学习保护超过 20 亿 Android 设备的安全

https://android-developers.googleblog.com/2018/05/keeping-2-billion-android-devices-safe.html

 

>> 2017 年 Android 安全报告

https://source.android.com/security/reports/Google_Android_Security_2017_Report_Final.pdf

 

>> 了解我们如何检测不良和恶意应用

https://android-developers.googleblog.com/2018/01/how-we-fought-bad-apps-and-malicious.html

 

我们不断从开发者们的作品中获得启发,我们今年推出了 #IMakeApps 系列开发者故事,让更多人了解优秀的开发者和他们的作品。我们希望每个开发者都能借助我们的工具获得成功,并期待您在开发旅程中踏出坚实的下一步!

 

 

?点击屏末?|?阅读原文?|?查看 "Looking forward with Google Play" 详细内容及获取更多相关信息链接

 



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文章来源:https://blog.youkuaiyun.com/jILRvRTrc/article/details/81611595

转载于:https://www.cnblogs.com/yujingyua/p/9639732.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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