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网络无人机市场前景
网络无人机:在可自动吞吐无人机、为无人机充电和提供500米内无线网络支持的无人机机库服务覆盖范围内可为本地用户亦可为远程用户服务的无人机。
计划定价:每分钟一毛钱,起步价1元。
支付方式:微信或支付宝,每账号可赖账一次。
调查反馈:所有接受调查的人听说一分钟一毛钱,起步价一块钱,都愿意尝试。
获客成本=媒体成本/((媒体到达次数×转化率)×(1 主动传播率)×转化率)
所有调查对象听说服务描述和价格后都表示愿意尝试,即服务充足情况下首次转化率可接近100%,后面一个转化率可认为与第一个相同,也是接近100%,,简化下:
获客成本=媒体成本/(媒体到达次数×(1 主动传播率))
降低获客成本关键在于提高主动传播率,主动传播率依赖用户对服务的满意度和分享的便利性。
网络无人机能提供哪些服务?
为什么无人机就非要是航拍、撒药、携带导弹打人?为什么不能是简简单单的比赛谁最快把地图上几十个信标都连一遍点亮地图?
无负载网络无人机首先是被控制移动,然后是图文声像传输,能做什么?
目前
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先说两个段子:
一个段子说“NASA用计算机将人送到了月球,而你却用具有同等计算能力的智能手机发射愤怒的小鸟”,阿波罗飞船预置的不通过数码控制的硬件流程被段子手华丽丽地忽略了?这些工作流程需要地面
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物联时代的权力架构
先说两个段子:
一个段子说“NASA
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引文
云界面
设备人机交互界面托管云端,通过云端维系通信链路,达到远程控制、联动编组、减小设备体积目的。云界面核心在于每个设备内置ID用于网络通信身份识别。
自然界面
不需要对人、物内置ID,系统即可识别并响应人的控制,核心要义在于使用人、物本身外观、音频等特征或原生ID(比如车牌号)来作为新ID,并让人可以不触摸操作就发起指令(有的确认时候可能涉及设备操作比如车牌识别用于支付)。
一个典型场景:用户部署了居室物品视频追踪管理系统,整理衣服时,系统自动为没保存过的衣服创建ID和保存,并跟踪衣服轨迹,识别衣服落点(存放位置),然后用户可以在手机或电脑上查看、分类,找不到某件衣服时候通过系统查看存放位置。全过程无需用户主动向系统注册每件衣服的ID,衣服不用内置任何追踪装置,系统完全通过视频来主动分析。也就是说,用户传统的自然过程无需改变。
实际上,指纹考勤和刷脸考勤都可以看作早期的自然界面。
从云界面到自然界面
云界面是把设备都联网,自然界面是通过传感器对音频、视频等信号识别需要分析的人、物,并匹配相应策略,从而把各种现实活动导入虚拟
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目前的一个趋势是科技重心从单纯追求长寿向提高生存质量改变,很多方面会有机会,以下是三组例子:
第一组:硬件-传感器
1.智能调压运动服:传统服装除少数品种(比如文胸、塑身衣、袜套、压缩裤等)外对人体不仅没有支撑、分压作用,还形成负担,未来会有智能调压运动服(或内衣),根据不同运动强度智能改变压力(兼顾保护和舒适性所以需要调压),让人体运动负载分布合理,可能的运动损伤减到最低,且增加人运动耐力。
2.多通道倦意识别,有人问,自己不知道疲倦么?自然的方法高效就不会有泰勒管理方法产生的土壤了。这个是提高生存质量的,自己设定阈值并按执行效果调整优化,一段时间后可以让人更轻松、高效工作和学习,保持健康。多通道包括光学(主要是眼动识别)、脑电、运动姿态等,不同场景方案适用不同。
3.通过式水质监测芯片,管网老化问题在很长一段时间里还得不到解决,管线末端水质监测对公共卫生安全很重要,而且即使管线老化问题得到解决,终端的监测可以防范一些突发情况引起的事故。这个,看好电离阱技术。
4.深度睡眠舱,通过新鲜空气供应、温度控制(头凉脚暖,其他部位亦自动调整到最适宜温度
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這是一場慘痛的災難。一場大火,奪去了這個家庭女主人的生命,吞噬了這個家庭所有的財產,男主人和他那個叫翔子的小孩在消防人員的幫助下,險險逃生出來。 電視上,那個中年男子哀傷的表情和翔子呼喚哭聲打動了我。我是在災難後的第二天去看望他們的,帶去了一點點錢,算是對他們的捐贈。他們家所有的東西都化成了灰燼,已不能再進去居住,小區的物業在一樓騰出了一間車庫,讓這對可憐的父子暫時安身。我去的時候,車庫門口已有好些人。 在這些人中,有一對母女引起了我的注意,她倆顯然也是來捐贈的,卻呆在人群的外圍,那個母親蹲在地上,絮絮叨叨地向她那隻有四五歲的女兒說著什麼,而那小女孩撅著嘴,一臉的不情願。在她倆身邊的地上,堆著好些東西,嶄新的被褥、折疊得方方正正的衣物,最上面,放著一隻開了縫的玩具熊。 我猜測,可能是這位母親拿了女兒不願意拿出的東西來捐贈,才引得了小女孩的不高興。我走過去,才發現自己的猜測錯了,那位母親正在指著地上的那堆東西對女兒說話:“你瞧,這被褥,是媽媽最好的被褥。你再瞧這件衣服,這是你爸爸剛買的,最好的一件衣服。我們都能將自己最好的東西拿來捐給翔子家,你為什麼就不能拿最好的呢?你有那
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这是我从教生涯以来处理的最离奇的一个学生作弊案,所涉的课程是一字头的基础课,每个班有一百五十人左右,一共有六个班,也就是说同一学期共有近千的学生选修同一门课程,作弊涉及的是课后作业。
这是再普通不过的一个下午,处理完案头杂务的我开始判作业,判到一半我突然感觉有几个人第一题的回答有点蹊跷,过程没什么问题,表述几乎一致,都是到了最后一步犯了同样的计算错误,而这个计算错误只要按过计算器就不会发生,而且更不可能几个人同时得到一样错误的计算结果,就像全部少按了小数点后第二位的一个“7”,很显然这其中有作弊的可能。我出于好奇把这个问题拿到谷歌搜索,发现某网站有这道题的解答,正确的推导过程和错误的计算结果和这些学生的一致,作弊的来源清楚了,我把情况详细地记录了下来,然后用邮件发给了每个同课的任教老师,看看其他班级里有没有同样的问题,结果统计出来一共有约二十几个学生有同样的问题。
如同美国的大多数大学一样,我们学校也有荣誉行为守则(Honor Codes),学生在入学时要和学校签下遵从这个守则的契约,即在“在作业、报告和考试等中不给予别人帮助,也不接受任何未经允许的帮助”。在学期间,