视讯会议业务由需求向综合性方向发展

视频会议市场目前主要集中在政府、金融及大型企业等高端用户群体。这些用户追求高质量、稳定的视频通信服务,并逐渐与其他业务融合,如远程教育、协同工作等。尽管专网市场占据主导地位,但互联网平台也在快速发展,未来有望普及到更广泛的用户群体。

虽然多媒体业务市场一直呼声很高,包括视频监控、可视电话、IPTV等不同的多媒体业务形式在过去几年都有发展,但视频会议的应用目前主要还是局限在高端的商务市场,更高端的产品、更稳定的质量和更方便的使用模式,是主要的发展目标和市场需求,至于电信界向广大普通用户普及的目标,目前看来依然是任重道远。

专网是视讯会议在近两年主要的市场,在公用电信网和互联网上虽然都有了一定的推进,但进步远低于预期。在没有特殊事件影响的情况下,视讯会议业务市场将会受到其他多媒体业务的影响,和整个产业共同互动发展。

现在的视讯会议专网市场主要用户依然是政府、金融、大型企业等。他们构成了视频通信领域的高端用户群体,也是视讯会议业务的主要消费群体。这些用户可以负担起高昂的设备费用,需要足够的通信信道资源满足视频通信的需求。同时这些用户对业务质量的要求也相对较高,希望能够得到比较好的图像、声音质量,系统能够稳定可靠地运行。这类用户通常都不关心技术层面的问题,新的技术对他们来说也不具有吸引力。目前来说,H.320系统正在逐步退出市场,H.323系统因为其相对便宜的设备价格和使用费用,在经历了四五年的发展后,正进入成熟阶段。当前市场的主要需求是在网络带宽有限、网络服务质量保证也有限的情况下,提供稳定可靠的系统和尽量好的图像声音质量,因此就视讯会议业务本身来说,目前可以认为是处于完善和稳定的阶段。

对于综合性业务的需求是近年来高端市场的重要发展方向。随着视频会议业务系统在越来越多的行业中被应用,除了远程会议、培训等典型应用,在这些不同行业的应用中,也拓展了视频会议的应用范围,使得视讯会议业务系统逐步和其他业务交叉融合。由于IP网络带来的灵活性,视讯会议终端不再仅限于会议室专用的高端产品,办公桌面的可视电话终端,安装于计算机上的软件终端等更为灵活的终端形式,使得会议业务的形式、应用范围大为扩展。借由这些灵活的终端,用户对业务提出了更高的要求。利用视讯会议业务系统实现实时交流、协同工作、远程教学、简单监控等增强业务,也是高端市场在近几年体现出来的需求。实时交流要求系统能够自动安排调度,无需人工参与;协同工作要求系统能够支持电子白板、文档、应用程序等多种数据形式;远程教学要求系统能够提供内容的存储检索和回放的功能;监控则要求图像实时清晰。这方面的需求和中小企业市场的需求又不谋而合,这部分用户数量巨大,一般对于设备终端的要求较低,而且连接点数较少,但要求业务形式灵活、丰富,能够满足多种情况的需要。无论高端市场还是中小企业,在集成综合的业务方面都要求厂商能够提供价格相对低廉的产品、全套的解决方案。

虽然专网市场目前仍然是视讯会议业务的主要收入来源,但公用电信网和互联网发展的脚步也没有停止,尤其是互联网在过去两三年中,MSN、QQ等即时通信软件提供了可视通信的业务,而如GLANCENET-WORK等则提供文本会议的服务,互联网充分发挥了其灵活简便的特点,将视讯会议及其他多媒体通信业务按照用户需求进行细分,虽然目前由互联网提供的视讯会议及其他多媒体通信业务依然处于免费使用阶段,但是将多媒体通信推广到普通用户并进行盈利,互联网目前看来最有可能。

本文转自d1net(原创)

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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和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,提供多种数据处理和建模功能。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和测试集,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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