神交流:纯表情社交应用,能摆到桌面?

Emoj.li是一款即将推出的社交应用,用户仅通过表情符号进行交流。该应用由马特·格雷和汤姆·斯科特创建,目前已有一万名用户注册。此趋势反映了移动即时通讯领域中表情符号和数字贴图的重要性日益增加。

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  不管你喜不喜欢,图片在我们的交流方式中正变得愈加重要。更多的智能手机用户在Snapchat上发送翘拇指的表情符号或者照片的可能性与发送纯文本的可能性一样高。这具有里程碑意义。
  马特·格雷(Matt Gray)和汤姆·斯科特(Tom Scott)认为,是时候彻底摆脱文字了。他们准备发布一款新的社交应用,名叫Emoj.li。用户将只使用那些人们有时用来表达想法或者为谈话增添趣味的卡通小符号进行交流。
  到目前为止,已经有1万人只用表情符号注册了用户名。两人的预告视频声称,他们的应用将“很快”登陆iOS平台。
  格雷和斯科特对他们自己或者他们的产品不是太过认真,但表情符号和数字贴图在移动即时通讯领域正变成更加重要的话题。
  用表情符号来聊天的趋势已经在亚洲盛行。众所周知,那里的智能手机用户喜欢只用符号或者更大的贴图来完成整段对话。有时,表情符号需要付钱购买。格雷和斯科特的新应用可能会让亚洲以外地区的智能手机用户也这样做。
  如果他们达到了可观的规模,就有了赚钱的可能性:已经有几家表情符号制作公司依靠与大公司的合作实现创收,日本即时通讯应用LINE在2013年的表情符号销售收入达到7,000万美元。
  目前,Emoj.li的缔造者们只需要让他们的应用上线。以下是他们对一些疑问的回答。自然,最后两个问答完全是表情符号,在有需要的地方用少量文字进行了阐释:
  你们在职业/编程方面有何背景?
  马特是从事广播行业的专业广播工程师,而汤姆……做些网络类的东西。他实在找不到比这更好的工作说明了。
  你们为什么决定创造一款只有表情符号的社交应用?这个想法是怎么来的?
  它来自于两个故事:充满喜剧感的社交应用Yo和Unicode联盟的新表情符号。我们两人几乎是同时有了这个想法。起初我们对此并不上心,直至我们意识到用户名也应该是表情符号。这时,我们大笑起来,并付诸实施。
  你们会不会让Emoj.li与Kik或微信等其他即时通讯应用同步,作为这些服务的某种扩充?还是你们打算独立运行?
  我们还没有考虑这么远,但我们将作为独立产品上线。
  你们自己是否已经开始使用或测试这款应用?用起来感觉如何?
  这款应用目前仍然在开发中,所以我们还没有进入全面测试阶段。
再见文字,只有表情符号的社交应用来了
  问题是问他们是否喜欢接到那么多的电话(我猜测这是因为他们接受了太多的电话采访)。似乎他们不喜欢电话,正忙着工作(如果他们把文本视为旧事物,那么语音电话可能就是老古董)。
再见文字,只有表情符号的社交应用来了
  最后两行应该很容易看懂。与Yo不同,Emoj.li尚未得到120万美元这种规模的融资,这没有关系,因为这款应用还没有发布。我们姑且拭目以待。
内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
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