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科大、月之暗面等开源对话式语音合成模型 MoonCast

开发者朋友们大家好: 这里是 「RTE 开发者日报」,每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE(Real-Time Engagement) 领域内「有话题的 技术 」、「有亮点的 产品 」、「有思考的 文章 」、「有态度的 观点 」、「有看点的 活动 」,但内容仅代表编辑的个人观点,欢迎大家留言、跟帖、讨论。 本期编辑:@赵怡岭、@鲍勃 01 有话题的技术 1、智源开源轻量级超长视频理解模型 Video-XL-2 近日,智源研究院联合上海交通大学等机构,正式发布新一代超长视频理解模型:Video-XL-2。相较于上一版本的 Video-XL,该模型在多个维度全面优化了多模态大模型对长视频内容的理解能力:模型由视觉编码器、动态 Token 合成模块和大语言模型三部分组成,采用四阶段渐进式训练方法,并引入分段式预装填策略和双粒度 KV 解码机制。 效果更佳:Video-XL-2 在长视频理解任务中表现出色,在 MLVU、Video-MME、LVBench 等主流评测基准上达到了同参数规模开源模型的领先水平。 长度更长:新模型显著扩展了可处理视频的时长,支持在单张显卡上高效处理长达万帧的视频输入。 速度更快:Video-XL-2 大幅提升了处理效率,编码 2048 帧视频仅需 12 秒,显著加速长视频理解流程。 目前,Video-XL-2 的模型权重已全面向社区开放。Video-XL-2 在主流评测基准上超越所有轻量级开源模型,编码 2048 帧视频仅需 12 秒,可应用于影视内容分析、异常行为监测等场景。 项目主页:https://unabletousegit.github.io/video-xl2.github.io/ 模型 hf 链接:https://huggingface.co/BAAI/Video-XL-2 仓库链接:https://github.com/VectorSpaceLab/Video-XL (@机器之心、@腾讯研究院) 2、谷歌的 Gemini 2.5 音频交互能力升级:支持情感化多语言语音对话及生成 谷歌的 Gemini 2.5 音频交互能力升级,其中包括 Gemini 2.5 Flash Exp Native Audio Thinking Dialog 和 Gemini 2.5 Flash Exp Native Audio Thinking Dialog 两款模型。 该系列模型支持包括自然对话、风格控制、工具集成、情境感知、多语言支持、情感对话、高级思维对话以及可控文本转语音等特性。 NotebookLM 的 Audio Overviews 和 Project Astra 就是用的这个模型驱动的,详细介绍可以看官方博客。现在可以在 AI Studio 中直接使用。 Gemini 2.5 官方博客: https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-2-5-native-audio Google AI Studio 在线体验: https://aistudio.google.com/live (@三花 AI) 3、开源播客生成 MoonCast:对话式语音合成模型,能通过几秒人声样本生成自然的中英双语 AI 播客 MoonCast 是一款开源的对话式语音合成模型,能通过几秒人声样本生成自然的中英双语 AI 播客。 它专为高质量播客内容创作量身打造,旨在将文档转化为引人入胜的播客音频。 模型依靠强大的 zero-shot text-to-speech (零样本语音合成) 技术,能仅凭数秒的参考音频,合成逼真的语音。 demo: 诺贝尔物理学奖新闻稿 (URL 链接:https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/press-release/) MoonCast 团队在剧本生成和音频建模两方面创新突破,打造更自然、高质量的 AI 播客系统。 技术突破一:利用 LLM 提炼信息生成摘要并创作具「人味」的播客剧本,添加填充词、响应词和自然卡顿等口语化细节; 技术突破二:采用 25 亿参数模型、大规模训练数据和 40k 上下文长度,通过三阶段训练和短段级自回归音频重建,实现 10 分钟以上的超长音频生成。 实验证明,MoonCast 性能较单句合成模型提升显著,尤其在中英双语长对话播客的自然度和连贯性方面表现惊艳,更接近真人播音效果。 GitHub: https://github.com/jzq2000/MoonCast 论文: https://arxiv.org/pdf/2503.14345 Demo: https://mooncastdemo.github.io/(@量子位、@腾讯研究院) 02 有亮点的产品 1、Fellou AI 浏览器推出 2.0 版本,支持多智能体协同与实时任务流调整 Fellou 浏览器宣布推出 2.0 版本,并号称「比以往更快、更惊人、更可靠」。 官方介绍,开发团队在过去一个月里,对 Fellou 浏览器进行了深层次的架构调整和全面优化。具体来看,Fellou 2.0 将拥有以下特点: 性能突破:Online-mind2web 基准测试成功率跃升(31%→80%) 执行效率优化:平均任务处理速度提升 1.2 倍 动态协作能力:支持多智能体协同与实时任务流调整,适应复杂场景需求 测试结果显示,Fellou 2.0 基于全新 Eko 2.0 架构,在 Online-mind2web 榜单中,任务完成率从 31% 提升到了 80%,多项测试中超过 Claude Computer Use 3.7 和 OpenAI Operator。 官方还透露,Fellou 很快会推出 Windows 版本,并且将会取消邀请码机制。 目前,Fellou 2.0 已开启内测,获得资格的用户可更新至最新版 Fellou 体验。 Fellou 官方下载链接: fellou.ai/download (@APPSO、@阿星 AI 工作室) 2、微软发布 Bing Video Creator,由 OpenAI 的 Sora 提供技术支持,可通过自然语言生成多种类型视频 微软在官网发布了 Bing 搜索引擎全新功能——Bing Video Creator。 Bing Video Creator 由 OpenAI 的文生视频模型 Sora 提供技术支持,通过自然语言就能生成写实、风景、卡通、影视等各种视频。 同时会免费为用户提供该服务,生成速度分为快速和标准两种模式,初始有 10 次快速生成机会,用完后可消耗 100 微软奖励积分继续使用,或继续选择标准速度。 目前,支持生成的视频长度为 5 秒,9:16 格式(16:9 格式即将推出),用户可以同时排队生成三个视频。如果三个视频槽位均已占用,则需要等待其中一个完成后才能开始另一个。 为了防止 Bing Video Creator 被滥用,微软利用了 OpenAI 的 Sora 安全保障措施,并增加了额外的保护措施。例如,当系统检测到某个提示可能会生成有害视频时,会阻止该提示并警告用户。 此外,Bing Video Creator 还根据 C2PA 标准为每个生成的视频添加内容凭证和溯源信息,帮助用户识别 AI 生成的视频。 需要注意的是,目前国区还没有开放,要想免费使用可使用美版 Bing。(@AIGC 开放社区、@腾讯研究院) 3、李飞飞开源 Forge 渲染器,可在桌面端、低功耗移动设备、XR 等设备上实时、流畅地渲染 AI 生成的 3D 世界 李飞飞空间智能创业公司 World Labs,开源 Forge 渲染器,可在桌面端、低功耗移动设备、XR 等所有设备上实时、流畅地渲染 AI 生成的 3D 世界。 具体来说,Forge 是一款 Web 端 3D 高斯泼溅渲染器,无缝集成 three.js,实现完全动态和可编程的高斯泼溅。 Forge 底层为 GPU 优化设计,其地位相当于传统 3D 图形领域的基础组件「着色器」。 Forge 只需极少的代码即可启动和运行。它支持多个 splat 对象、多个摄像头以及实时动画/编辑。 World Labs 联创、NeRF 作者 Ben Mildenhall 称这项技术「让开发者像处理三角形网格一样轻松处理 AI 生成的 3D 世界。」 与现代 3D 图形引擎中的着色器图形系统类似,Forge 允许将函数块(称为 Dyno)组合成计算图形,可以程序化地生成、任意修改 Spalt,或执行能想到的任何其他计算,并转换为 GLSL 语言在 GPU 上运行。 World Labs 成立以来完成超过 2.3 亿美元融资,投资方包括 a16z、英特尔、AMD 等。 他们的目标是将多模态 AI 从二维像素平面提升到完整的三维世界,称将于 2025 年推出首款产品。(@量子位) 4、全球著名 CRM 平台 Salesforce 收购了 AI Agent 平台 Moonhub 全球第一 CRM 平台 Salesforce 收购了 AI Agent 平台 Moonhub。 收购完成后,Moonhub 团队会全部加入 Salesforce,一起开发其主打智能体开发平台 Agentforce。 值得一提的是,这也是 Salesforce 自上周以 80 亿美元收购 Informatica 后,连续收购来增强其 Agentforce 平台,并且会继续大力发展智能体赛道。 Salesforce 首席执行官 Marc Benioff 曾多次在公开场合表示,非常看好 AI Agent 的发展,并且立下了一个宏大的愿景:到 2025 年底,通过 Agentforce 开发十亿个智能体。 Moonhub 的招聘智能体一共由三大块组成,Qualify AI 可自动从数百万份简历中识别最符合职位要求的候选人; Engage AI 通过发送个性化消息,将大量潜在候选人从冷线索转化为准备面试的对象;Monitor AI 则实时分析候选人意图状态,并按需进行交接与升级。 目前,Salesforce 依托自研 Agentforce 平台也发布了自己的 HR 智能体 Agentforce for HR Service,功能方面更强应用范围更广。 Moonhub 表示,加入 Salesforce 后,会继续帮助扩大、增强 Agentforce 的 HR 功能,增强 Salesforce 在智能体赛道的影响力。(@AIGC 开放社区) 5、OpenAI 发布两项工作流功能,还宣布用户可以使用 MCP(模型上下文协议)连接其他深度研究工具 6 月 5 日凌晨,OpenAI 发布了两项 ChatGPT 新功能:「连接器(Connectors)」与「记录模式(Record Mode)」,把更新的重点放在了如何让 ChatGPT 真正融入企业日常、参与工作流: 连接器:结合深度研究功能,让 ChatGPT 连上公司里的各种工具和文件库,可以打通 GitHub、Google Drive、SharePoint、Teams、Dropbox、Outlook 等多个企业常用平台,实现无缝对接。用户只需一句话,就能发起横跨多个系统的数据查询。 记录模式:开会点一下按钮,ChatGPT 就能自动录音、记笔记、整理重点,开完直接生成会议纪要。 结合深度研究功能,新发布的「连接器」功能将可以打通 GitHub、Google Drive、SharePoint、Teams、Dropbox、Outlook 等多个企业常用平台,实现无缝对接。 此外, OpenAI 还宣布用户可以使用 MCP(模型上下文协议)连接其他深度研究工具。企业可以把自研工具、私有数据库集成进 ChatGPT 的认知系统。 而「记录模式」中,用户不仅可以在摘要中检索关键内容,还能精准定位到对应的原始发言片段。OpenAI 表示,该功能的推出旨在解决会议内容常常「说过即忘」的痛点。 目前,「连接器」开放给 Plus、Pro、Team、企业、教育版的用户使用;「记录模式」则即将上线 Plus、Pro、企业、教育版。(@APPSO) 03 有态度的观点 1、OpenAI COO:我们想让 AI 如同空气一样 日前,OpenAI COO(首席运营官)Brad Lightcap 接受了《华尔街日报》的访谈,其在采访中谈及了 OpenAI 近期与苹果前首席设计师 Jony Ive 共同打造名为「io」的全新公司。 主持人采访中问道「65 亿美元收购 io 到底值不值?」,Lightcap 则回答表示「我们想让 AI 如同空气一样存在,并且超越屏幕交互,走进日常生活中」。对于「为何要亲自下场做硬件」这一话题,Lightcap 认为:虽然 ChatGPT 目前能力很强,但依然还需要打开 App、输入文字并按下回车,而这并非真正的 AI 体验。 Lightcap 表示,团队如今思考,要如何摒弃现有的交互方式去让人们接触到 AI。而其也透露了部分方向:用户无需再提问、操作,AI 就能够提前预判用户需要什么、用户要准备干什么,并且将会融入日常生活的每一部分。 而据多家报道透露,Altman 和 Ive 所带来的产品目标定位为「继 MacBook 和 iPhone 后,用户常用的第三款核心设备」。据悉,该设备能完全感知用户所处的生活环境,并且体积小巧,可以放置在口袋里或桌面上。 报道指出,该设备并不会以手机的形态登场。Altman 和 Ive 都希望通过这款产品,让用户降低对手机屏幕的依赖。Altman 还指出,该设备也并非眼镜类产品。 完整采访视频:https://youtu.be/CQQE1gPjUDE?feature=shared (@APPSO) 更多 Voice Agent 学习笔记: 级联vs端到端、全双工、轮次检测、方言语种、商业模式…语音 AI 开发者都在关心什么?丨Voice Agent 学习笔记 a16z 最新报告:AI 数字人应用层即将爆发,或将孕育数十亿美金市场丨 Voice Agent 学习笔记 a16z合伙人:语音交互将成为AI应用公司最强大的突破口之一,巨头们在B2C市场已落后太多丨Voice Agent 学习笔记 ElevenLabs 33 亿美元估值的秘密:技术驱动+用户导向的「小熊软糖」团队丨Voice Agent 学习笔记 端侧 AI 时代,每台家居设备都可以是一个 AI Agent丨Voice Agent 学习笔记 世界最炙手可热的语音 AI 公司,举办了一场全球黑客松,冠军作品你可能已经看过 多模态 AI 怎么玩?这里有 18 个脑洞 AI 重塑宗教体验,语音 Agent 能否成为突破点? 对话 TalktoApps 创始人:Voice AI 提高了我五倍的生产力,语音输入是人机交互的未来 a16z 最新语音 AI 报告:语音将成为关键切入点,但非最终产品本身(含最新图谱) 写在最后: 我们欢迎更多的小伙伴参与 「RTE 开发者日报」 内容的共创,感兴趣的朋友请通过开发者社区或公众号留言联系,记得报暗号「共创」。 对于任何反馈(包括但不限于内容上、形式上)我们不胜感激、并有小惊喜回馈,例如你希望从日报中看到哪些内容;自己推荐的信源、项目、话题、活动等;或者列举几个你喜欢看、平时常看的内容渠道;内容排版或呈现形式上有哪些可以改进的地方等。 素材来源官方媒体/网络新闻

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android信短信箱程序源码讲解!(推荐)

一、程序演示图1.进入程序后的第1页面,头部的新消息提示在任意页面都会弹出。 图2.未读消息数量提示,任意页面。 图3.点击新建短信,(或者会话中的转发选项)需要输入接收者手机号码 图4.点击上图接收者输入框右侧的“+”按钮,弹出联系人选择列表,选择一个联系人后,该联系人的手机号码就会自动添在新建短信的输入框内。 图5.点击清空全部短信的menu后的2次确认,所有删除操作都有2次确认,包括清空该人,清空该条等选项。 图6.长按短信列表上的某条记录弹出的选项。查看对话直接进入短信会话页面,呼叫是直接拨打该联系人的电话,呼叫前编辑是到系统拨号盘页面,清空该人即删除该联系人全部短信。 图7.从系统通知栏查看新短信通知,点击后可进入短信会话页面。 图8.短信会话页面,头部为对方信息。 图9.长按某条短信弹出的信息选项,提取号码,回拨电话,浏览网址,是根据当前短信是否含有电话号码,和URL而自动显示的。 图10.点击提取号码,回拨电话,浏览网址而弹出的电话,URL的选项。 图11.短信会话页面的menu。 图12.插入表情MENU,的表情选项 图13.常用短语的选项。 图14.插入表情,常用短语选择后会自动添加到对话框中。 二、程序框架讲解 三、图15.程序包,类视图 1.activity 包:页面的类。 1.1AbstractBaseActivity 页面对象的父类 1.2ConversationActivity 会话页面 1.3SMSListActivity 短信主列表页面 2.adapter包:列表的数据适配器。 2.1ContactsListAdapter 联系人列表数据适配器 2.2ConversationAdapter 短信会话 数据适配器 2.3SimpleListAdapter 一种简单的列表形式的数据适配器 2.4SmileyListAdapter 表情列表数据适配器 2.5SMSListAdapter 短信列表数据适配器 3.common包:常量及工具。 3.1Constants 数值常量 3.2PhoneBookOperate 手机通讯录操作方法集 3.3RichTextParser 富文本显示方法 3.4SMSOperate 短信操作方法集 3.5Utility 公用方法集 4.core包:核心方法,主要用于异步处理。 4.1LogicSet 核心方法调用入口 4.2Request 异步处理线程 4.3RequestContent 异步处理方法接口 5.GIF包:解析GIF动画 5.1GIFDecode gif动画解析类 6.interfaces包:接口类 6.1DataViewListener 核心回调页面的数据接口 6.2DialogListener 对话框接口 6.3SimpleListViewDrawable简单数据列表的显示接口 7.model包: 数据实体类 7.1Contact 手机通讯录数据 7.2SMS 短信数据 7.3SMSGroup 短信组数据 8.services包:系统消息处理类 8.1SMSreceiver_bak 监听系统短信箱 8.2SMSreceiver 截获系统短信 9.textParsing包:富文本解析类 9.1AutoMachine 9.2DefineRichText 9.3ModeString 9.4Node 9.5RichText 9.6RichTextMark 9.7TestMain 三、数据库操作 1.增加数据 m_context.getContentResolver() .insert(Uriurl,ContentValuesvalues) 2.删除数据 m_context.getContentResolver() .delete(Uriurl,Stringwhere,String[]selectionArgs); 3.修改数据 m_context.getContentResolver() .update(Uriuri,ContentValuesvalues, Stringwhere,String[]selectionArgs); 4.查询数据 m_context.getContentResolver() .query(Uriuri,String[]projection, Stringselection,String[]selectionArgs, StringsortOrder); 代码示例: 1.写短信箱操作 2.删除短信操作 3.修改短信为已读 4.根据手机号码查找联系人 四、数据库字段介绍 1.短信数据库,URI = "content://sms" 字段 值 意义 _id 48 短消息在短信数据库里的序号 thread_id 16 对话的序号 address +8613411884805 对方手机号 person null 对方在联系人数据库里的ID,null为不在联系人数据库里 date 1256539465022 日期 long型,想得到具体日期自己转换吧! protocol 0 协议 read 1 已读状态 status -1 状态 type 1 类型 1是接收到的,2是发出的,0是编辑好,尚未发出的 reply_path_present 0 subject null 会话主题 body 您好 消息内容 service_center +8613800755500 短信服务中心号码编号,可以得知该短信是从哪里发过来的 2.联系人数据库 strColumnName = _sync_id strColumnValue=null strColumnName = primary_organization strColumnValue=null strColumnName = notes strColumnValue=null strColumnName = primary_phone strColumnValue=1 strColumnName = status strColumnValue=null strColumnName = im_handle strColumnValue=null strColumnName = _sync_local_id strColumnValue=null strColumnName = im_account strColumnValue=null strColumnName = _sync_time strColumnValue=null strColumnName = im_protocol strColumnValue=null strColumnName = mode strColumnValue=null strColumnName = label strColumnValue=null strColumnName = times_contacted strColumnValue=0 strColumnName = name strColumnValue=é??è?3 strColumnName = send_to_voicemail strColumnValue=null strColumnName = primary_email strColumnValue=null strColumnName = custom_ringtone strColumnValue=null strColumnName = sort_string strColumnValue=í?¤í2?í??ío3à? strColumnName = _sync_version strColumnValue=null strColumnName = last_time_contacted strColumnValue=null strColumnName = _sync_account strColumnValue=null strColumnName = display_name strColumnValue=é??è?3 strColumnName = number_key strColumnValue=77681111831 strColumnName = number strColumnValue=13811118677 strColumnName = phonetic_name strColumnValue=null strColumnName = _id strColumnValue=1 strColumnName = type strColumnValue=2 strColumnName = _sync_dirty strColumnValue=1 strColumnName = starred strColumnValue=0 4.其他数据库 //Available Uri string content://contacts/people //本地联系人列表信息 content://contacts/phones //本地联系人列表信息 content://call_log/calls/ //本地通话记录 content://mms 彩信 content://mms-sms/threadID content://mms-sms/conversations content://mms-sms/messages/byphone content://mms-sms/undelivered content://mms-sms/draft String strUriInbox = "content://sms/inbox"; //SMS_INBOX:1 String strUriFailed = "content://sms/failed"; //SMS_FAILED:2 String strUriQueued = "content://sms/queued"; //SMS_QUEUED:3 String strUriSent = "content://sms/sent"; //SMS_SENT:4 String strUriDraft = "content://sms/draft"; //SMS_DRAFT:5 String strUriOutbox = "content://sms/outbox"; //SMS_OUTBOX:6 String strUriUndelivered = "content://sms/undelivered"; //SMS_UNDELIVERED String strUriAll = "content://sms/all"; //SMS_ALL String strUriConversations= "content://sms/conversations";//you can delete one conversation by thread_id String strUriAll = "content://sms" //you can delete one message by _id 五、其他方法 1.获取联系人头像代码 //获取联系人头像 UripeopleUri=Uri.parse("content://contacts/people/"+contactItem.getId()); Bitmapbitmap=People.loadContactPhoto(m_Context,peopleUri,R.drawable.ic_contact_picture,null); 2.编辑已经存在的联系人跳转到系统编辑界面 publicbooleaneditExitedContact(Contextcontext,StringcontactId) { try { UrieditContact=null; editContact=ContentUris.withAppendedId(People.CONTENT_URI,Integer.parseInt(contactId)); IntentinsertIntent=newIntent(Intent.ACTION_EDIT,editContact); Activityactivity=(Activity)context; activity.startActivityForResult(insertIntent,Constants.REQUEST_GET_CONTACT_INFO); } catch(Exceptione) { returnfalse; } returntrue; } 3.跳转到浏览器 publicstaticvoidskipUrl(Contextfrom,Stringurl) { Uriuri=Uri.parse(url); Intentintent=newIntent(Intent.ACTION_VIEW,uri); from.startActivity(intent); } 4.拨打电话 *直接拨打一个电话,号码为callNumber *isActiontrue=直接播出,false=调用拨打界面 if(isAction) { action=Intent.ACTION_CALL;//直接播出 } else { action=Intent.ACTION_DIAL;//调用界面 } Intentintent=newIntent(action,Uri.parse("tel://"+callNumber)); intent.setFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK); context.startActivity(intent); 5.复制文本 privatevoidcopy2ClipboardManager(Stringtext) { ClipboardManagerclipboard=(ClipboardManager)getSystemService(Context.CLIPBOARD_SERVICE); clipboard.setText(text); } 本文转自 kome2000 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/kome2000/578722

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物联网风口至,运营商怎么

冷眼旁观最近全球顶级设备商、互联网企业的发布会,几乎都会提及IoT(物联网)。全球的ICT市场也呈现出一个“如果不谈论IoT,都不好意思跟人打招呼”的有趣现象。显然,今天的IoT已经不再是昔日的概念炒作,而是看得见摸得着的“金矿”。换言之,IoT的风口已经来了,这无疑给ICT产业上下游提供了新的机会。那么,在IoT市场上稍显落后的电信运营商面对你追我赶式的竞争态势,又该怎么办呢? 创新“利旧”之法 IoT引发的商业模式快速推陈出新,离不开通信网络、IT基础设施以及系统的支持。在这个层面上来看,早已拥有了许多基础设施的电信运营商无疑是“富有”的,利用已有资源(简称为“利旧”),远比建设新的基础设施重要得多。运营商更需要寻找到创新的“利旧”之法。 说起来容易做起来难。伴随着运营商大规模地部署LTE网络,“利旧”变得更不容易了。客观来看,LTE网络的建设为M2M数据流量的猛增,带来了更为高效与宽广的“道路”。但是,LTE网络与仍然承载着语音和短消息类业务的2G/3G网络的长期共存,致使网络环境更为复杂,致使数字信息处理量不断增长,无疑为管理带来了严峻挑战。而唯一的应对办法就是寻找全新的、更高效率的跨不同网络和系统的协同管理。 值得注意的是,“利旧”往往会让电信运营商陷入两难境地——需求凸显但却无力满足。电信运营商内部的CIO以及他们的团队,一方面需要在网络演进中继续优化和维护那些继承下来的基础设施,如计费系统,又如订单管理系统、网管系统等;另一方面又必须努力进行业务创新,让新服务产生新的现金流。当同时面对这两方面的需求时,CIO们能否应对自如呢?答案是否定的,因为无法增加的预算乃至捉襟见肘的IT内部资源成为双重挑战。 在创新“利旧”之法的驱动下,业界的关注点也开始发生转变——在充分利用已有网络投资、降低成本以及提高服务交付的效率等领域寻找革新之路。此时,那些在技术和业务流程领域均具有专业能力的服务提供商便脱颖而出,在升级为管理服务提供商的转型之路上成为先锋。 事实上,在M2M领域,管理服务扮演的角色越来越重要。管理服务的价值在于,一方面能够帮助服务提供商更快速地提供商业支持系统;另一方面是让更专业的、更具商业智能的受信合作伙伴,帮助服务提供商在使能创新的M2M业务时变得更加从容。显然,这为服务提供商提供了新的商机。 挖掘数据金矿 过去,M2M服务中真正有价值的东西仅在于数据本身;现在,伴随着IoT以及M2M产业的日渐成熟,以在平台与设备之间传输的海量数据为基础,新一轮的价值挖掘浪潮将聚焦于数据分析而产生的新收入。 在M2M领域,数据的价值将远远大于数据本身。来自Jupiter Research的最新研究报告显示,到2019年,M2M在全球产生的服务收入将超过400亿美元,几乎是目前市场规模的两倍。而值得注意的是,收入增长的主要动力,将来自于数以十亿计连接所产生的数据。 事实上,M2M数据的再利用已经形成了许多成功的案例。例如,在水、电等公共基础设施的服务领域,国外已经开始利用联网的水表、电表产生的数据,让用户深入了解自己的使用特征,例如洗澡用水过多、家中无人时多个电器仍处在工作状态等,从而通过养成更加合理、节约的使用习惯以减少水费、电费开支。又如在汽车保险行业,已开始通过在汽车中安装联网设备,提醒司机启动安全保护装置、绕开道路上具有潜在危险性的障碍物等。显然,数据分析既能够让汽车保险公司评估驾驶风险,又可以帮助消费者降低危险状况发生的概率。 数据分析必然产生新的商业模式。此时,电信运营商要想“掘金”M2M产业,就需要改变原先的组织架构,进行技术和流程的升级转型。而为了创新数字服务、降低运营成本和提升运行效率,运营商必须同时兼顾规模效益和灵活性。同时,为了更好地管理不断增多、趋向海量的M2M应用,管理服务合作伙伴的重要性也日益凸显。 敞开合作之门 对于电信运营商而言,正如同开展数据漫游服务以及内容合作计划需要与合作伙伴进行利润分成一样,IoT产业同样也需要依靠紧密合作与利益共享。 例如,通过与设备制造商的合作,电信运营商可以提供给用户最优化、价值提升的服务。过去,将智能手机与流量套餐捆绑在一起的合约计划,帮助电信运营商成功地激发了用户的数据流量使用热情;今天,如果将WiFi服务与M2M连网设备捆绑在一起,就能够提供给消费者更优化的连接服务以及使用体验,从而有效驱动IoT产业的蓬勃发展。 Verizon Wireless可谓拓展IoT市场的先锋,而与专业服务提供商的合作正是其关键策略所在。目前,Verizon Wireless已经与专业服务提供商携手挖掘垂直市场的潜力,如健康、安全、运输以及零售业等。Verizon Wireless向其合作伙伴开放了4G LTE网络的测试床,在实验室里复制了现实生活中的真实网络覆盖情况,从而加快了应用走向市场的步伐。 Orange也是在IoT领域敞开合作之门的典范。早在2002年,Orange就通过与比利时运营商Mobistar的合作,正式进军IoT市场。目前,Orange的M2M解决方案的种类已经变得五花八门——从车辆跟踪、在线监控与预警,到资产管理、无线闭路电视安全摄像、卫星导航系统等。而且,Orange还在M2M解决方案上不断创新,进一步挖掘了数据的价值。以酒水、饮料监控系统为例,Orange的M2M解决方案不仅能够监控温度,而且还能够给出容器清理频次、剩余酒水饮料的体积以及容器全部倒空所需时间等细致入微的数据。 值得注意的是,为了支持多方合作,运营商还需要构建好M2M统一的支撑平台。事实上,美国电信运营商Verizon Wireless和AT&T,均在改造M2M支撑平台上加大了力度。客观来看,M2M统一支撑平台作为物联网运营的起点,既是M2M、行业应用的支撑平台,也是内外部资源统一的管理平台。该平台对于产业链合作至关重要,担负起整合物联网产业链上下游各环节的责任。 作者:何妍 来源:51CTO

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深度学习鼻祖Geoffrey Hinton帮你入门带你

本文联合编译:Blake、高斐 雷锋网注:Geoffrey Everest Hinton(杰弗里·埃弗里斯特·辛顿)是一位英国出生的计算机学家和心理学家,以其在神经网络方面的贡献闻名。辛顿是反向传播算法和对比散度算法的发明人之一,也是深度学习的积极推动者,目前任职于多伦多大学与Google。作为人工智能领域的三位奠基人之一,早在30年前,辛顿就已经在深度学习领域留下了自己的烙印。然而,直到计算机的性能达到深度学习的要求,辛顿才开始在学术界以外得到自己应得的广泛认可,本文是他对于深度学习介绍的演讲PPT。 深度学习 Geoffrey Hinton 多伦多大学&Google 机器学习任务的频谱 典型的统计学方法 低维度数据(例如,低于1000个维度) 数据中存在大量的噪音

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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