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智能识别开启音乐应用新模式

2018-09-22
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【导读】《智能识别开启音乐应用新模式》,欢迎阅读。

六安市清理现行排除限制竞争政策措施实施方案根据《国家发展改革委、财政部、商务部关于印发〈20172018年清理现行排除限制竞争政策措施的工作方案〉的通知》(发改价监〔2017〕2091号)、《省物价局、省财政厅、省商务厅关于印发〈安徽省清理现行排除限制竞争政策措施实施方案〉的通知》(皖价法〔2018〕2号)要求,结合我市实际,现制定如下实施方案。一、清理主体各县区政府(管委)和市政府各部门、各直属机构按照谁制定、谁清理的原则,制定本地区、本部门具体清理工作方案,对现行政策措施组织清理,督促落实清理工作。各级公平竞争审查联席会议统筹协调清理工作。二、清理范围现行规章、规范性文件等政策措施中含有地方保护、指定交易、市场壁垒等内容,重点包括:(一)设置不合理和歧视性的准入和退出条件;(二)限定经营、购买、使用特定经营者提供的商品和服务;(三)对外地和进口商品、服务实行歧视性价格和歧视性补贴政策;(四)限制外地和进口商品、服务进入本地市场或者阻碍本地商品运出、服务输出;(五)排斥或者限制外地经营者参加本地招标投标活动;(六)强制经营者从事《反垄断法》规定的垄断行为。三、清理步骤清理分四个阶段推进:(一)梳理审核阶段:2018年3月底前,各级政府(管委)部门对本部门制定或由本部门起草、以本级政府(管委)或政府办公室(管委办公室)名义制发的相关政策措施,进行梳理和审核,并形成初步处理结论。

  智能识别开启音乐应用新模式而被代驾人虽然被安全快捷送回到指定目的地,看似具有一定的运行利益,但是该利益来源于被代驾人支付的对价,而非车辆运行,即被代驾人如不支付对价委托代驾人驾驶车辆则无法达成目标。故有偿代驾时,应适用侵权责任法第49条相关规定:因租赁、借用等情形机动车所有人与使用人不是同一人时,发生交通事故后属于该机动车一方责任的,由保险公司在机动车强制保险责任限额范围内予以赔偿。不足部分,由机动车使用人承担赔偿责任;机动车所有人对损害的发生有过错的,承担相应的赔偿责任。  2、代驾公司与代驾司机的法律关系与雇主责任  实践中代驾司机多为兼职,并不与代驾公司签署正式的劳动协议,也不向代驾公司领取固定工资,而通常约定以代驾次数换取报酬,如何界定两者的法律关系存在一定难度,尤其是在软件开发公司提供的代驾中尤为突出。依照劳社部发【2005】12号《关于确立劳动关系有关事项的通知》,用人单位招用劳动者未订立书面劳动合同,一般认为同时具备以下三种情形的,则劳动关系成立:(一)用人单位和劳动者符合法律、法规规定的主体资格;(二)用人单位依法制定的各项劳动规章制度适用于劳动者,劳动者受用人单位的劳动管理,从事用人单位安排的有报酬的劳动;(三)劳动者提供的劳动是用人单位业务的组成部分。

  第一部分产业发展分析第一章产业发展现状与趋势第一节国际大型连锁超市产业发展现状与趋势一、国际大型连锁超市产业发展现状二、国际大型连锁超市产业发展趋势三、国际大型连锁超市产业面临的形势第二节国内大型连锁超市产业发展现状与趋势一、国内大型连锁超市产业发展现状二、国内大型连锁超市产业发展趋势三、国内大型连锁超市产业面临的形势第二章当地产业发展现状与基础第一节当地产业发展概况一、行业发展现状二、重点企业发展现状第二节当地产业发展条件一、区位条件二、资源条件三、产业配套条件四、其他条件第三节当地产业发展环境现状一、政策环境二、市场环境三、融资环境四、人才环境第四节当地产业发展存在的问题第三章区域产业发展现状与趋势分析第一节当地大型连锁超市产业发展现状与趋势一、当地大型连锁超市产业发展现状二、当地大型连锁超市产业发展趋势三、当地大型连锁超市产业面临的形势第二节当地大型连锁超市产业发展能力一、区域自身产业发展能力分析二、区域外部产业发展竞争环境分析三、区域范围内重点/主导产业分析第四章产业结构调整分析第一节大型连锁超市产业结构分析一、市场细分充分程度分析二、各细分市场领先企业排名三、各细分市场占总市场的结构比例四、领先企业的结构分析(所有制结构)第二节产业价值链条的结构分析及产业链条的整体竞争优势分析一、产业价值链条的构成二、产业链条的竞争优势与劣势分析第三节“十三五”产业结构发展预测一、产业结构调整指导政策分析二、产业结构调整中消费者需求的引导因素三、大型连锁超市行业参与国内外竞争的战略市场定位四、“十三五”产业结构调整方向分析第二部分政府战略规划第五章市场环境及影响分析(PEST)第一节大型连锁超市行业政治法律环境(P)一、行业管理体制分析二、行业主要法律法规三、大型连锁超市行业标准四、行业相关发展规划1、大型连锁超市行业国家发展规划2、大型连锁超市行业地方发展规划五、政策环境对行业的影响第二节行业经济环境分析(E)一、宏观经济形势分析1、国际宏观经济形势分析2、国内宏观经济形势分析3、当地宏观经济环境分析二、宏观经济环境对行业的影响分析第三节行业社会环境分析(S)一、大型连锁超市产业社会环境1、人口环境分析2、教育环境分析3、文化环境分析4、中国城镇化率二、社会环境对行业的影响三、大型连锁超市产业发展对社会发展的影响第四节行业技术环境分析(T)一、大型连锁超市技术分析1、技术水平总体发展情况2、我国大型连锁超市行业新技术研究二、大型连锁超市技术发展水平1、我国大型连锁超市行业技术水平所处阶段2、与国外大型连锁超市行业的技术差距三、2014年大型连锁超市技术发展分析四、行业主要技术发展趋势五、技术环境对行业的影响第六章大型连锁超市产业政府战略定位第一节当地产业发展思路和目标一、指导思想二、产业定位三、发展目标第二节区域主导产业定位一、区域主导产业的选择原则与方法分析二、区域主导产业的筛选及其可行性分析三、区域主导产业及其关联性产业组合分析四、区域辅助性产业发展定位第七章大型连锁超市产业政府战略规划第一节区域产业发展目标定位第二节区域产业发展策略制定及其实施路径分析第三节区域产业发展布局规划第三部分政府战略实施第八章区域产业发展战略实施第一节区域产业发展配套政策设计第二节区域产业发展功能型配套措施的设计第三节区域产业发展服务型公共平台的设计与搭建第九章产业发展导向和产业链设计第一节核心产业链及产品第二节配套产业链和产品第三节相关产业链与产品第十章产业发展空间布局第一节产业发展的核心产业基地第二节产业发展的重要拓展区第十一章产业发展的政策保障第一节组织保障第二节招商引资第三节政策扶持第四节需要注意的问题第十二章产业发展的重大培育工程第一节产业基地的创建工程第二节龙头企业的培育工程第三节创新能力的提升工程第四节合作平台的搭建工程第五节推广运用的示范工程附录附录一当地现有企业基本状况附录二主产业链概述附录三产业发展目录图表目录:图表:大型连锁超市行业生命周期图表:大型连锁超市行业产业链结构图表:2014年全球大型连锁超市行业市场规模图表:2014年中国大型连锁超市行业市场规模图表:2014年当地大型连锁超市行业市场规模图表:2014年大型连锁超市行业销售收入图表:2014年大型连锁超市行业利润总额图表:2014年大型连锁超市行业资产总计图表:2014年大型连锁超市行业负债总计图表:2014年大型连锁超市行业竞争力分析图表:2014年大型连锁超市市场价格走势图表:2014年大型连锁超市行业主营业务收入图表:2014年大型连锁超市行业主营业务成本图表:2014年大型连锁超市行业销售费用分析图表:2014年大型连锁超市行业管理费用分析图表:2014年大型连锁超市行业财务费用分析图表:2014年大型连锁超市行业销售毛利率分析图表:2014年大型连锁超市行业销售利润率分析图表:2014年大型连锁超市行业成本费用利润率分析图表:2014年大型连锁超市行业总资产利润率分析

当荧幕上、广播里频频充斥着各种形式的音乐节目,当我们在沿途用移动设备播放音乐,在消遣娱乐时不经意间哼唱旋律,音乐的基因或多或少已植入在每个人的心里。 在享受音乐的同时,我们也会依据个人喜好建立属于自己的音乐天地。

但是由于大同小异的搜寻方式及千篇一律的应用程序,我们获取音乐信息的路径和方式也慢慢固定,久而久之便形成一种惯性,形成“理所当然”的程序化,即便这种程序大众化、同质化,即便寻找的路径缺乏个性化、移动应用化,缺少互动化。

随着智能时代的日益临近,我们的生态模式也在悄然发生着转变。

在大家争相打造开放、融合的平台时,网易亦有其独到的移动战略部署。 据悉,网易创始人丁磊将资讯、教育、工具及娱乐四大矩阵视为移动互联网领域的战略核心,而音乐无疑是当下娱乐的重要组成部分之一,因此以人为主导的社会化发现与分享机制的网易云音乐在这样的大环境中应运而生。

“2012年8月网易云音乐项目正式启动,2013年1月网易云音乐Bata版低调上线,2013年4月网易云音乐正式对外发布,6月网页版上线,8月网易云音乐PC端上线。 其定位是通过人(包括名人歌手、DJ和熟人朋友)来发现和分享音乐。 ”网易云音乐产品总监朱一闻介绍道。

网易云音乐的诞生从本质上改变了人们欣赏音乐的惯性,将传统的搜索音乐模式加入LBS、社交等元素,实现以用户为中心的简单、快捷的个性化音乐生态社交圈,从而逐渐取代网站编辑推荐、排行榜等传统分类方式,将产品运营“媒体化”,重新定义音乐体验,为用户带来更多发现音乐的途径和可能。

据介绍,网易云音乐初期将用户群体锁定在中等及深度音乐爱好者,主要覆盖一二线城市的学生及白领,但随着网易云音乐Web版和PC版的陆续推出,其服务对象逐渐扩展至广义的音乐爱好者,为日后的发展奠定了坚实的基础。

与“时”俱进的技术支撑日益智能的便捷应用之所以可以有效落地,满足用户需求、创造诸多新形态应用功能,这与科技的不断进步密不可分。 正因在技术上有了一定的储备和突破,让海量存储、实时分析匹配反馈成为可能。

朱一闻认为,读懂用户首先要基于用户在产品中的行为分析和数据挖掘,以及建立一套完善的用户反馈体系。 在此基础上,与用户进行面对面的沟通交流,发掘其真正、深层次的需求,通过快速迭代的方式,将搜集到的用户意见融合到产品中去。

其次在内容推荐上,需要根据用户的听歌行为和属性,持续挖掘用户、内容之间的关系,尽可能为不同需求的用户,提供高质量的个性化内容服务。 以网易云音乐的体系为例,其主要技术支撑来源于网易自建的一系列基础技术及平台体系,主要包括分布式存储、分布式计算、实时分析/计算、数据挖掘/机器学习算法等技术分支,在基础的分布式大数据存储与计算平台之上进行数据收集与管理工作,综合网易云音乐的业务进行各种数据统计与分析;同时基于数据进行深度价值与关系的挖掘。 其中网易云音乐的数据统计分析层面,则主要由网易自建的Web统计分析平台和移动统计分析平台提供技术保障,这些内建平台兼顾通用性与定制性,与网易的产品业务紧密结合,将大部分数据进行增量统计分析,根据产品的不同需求,进行每天、每小时或实时的新增数据统计或数据相关性挖掘分析;其统计分析项几乎覆盖所有云音乐相关数据与指标,如用户活跃、用户浏览、用户操作、内容展示、目标转化等。 目前,网易云音乐约有几十个统计类别,上千个细分子类别,并且正在陆续加入新的统计分析指标,“通过这种基于数据的统计分析,可以发现用户使用的热点功能(使用量高),或发现一些用户使用中特别不满意的功能(转化率低,跳出率高),或在比较的过程中发现用户对不同类型内容的兴趣(转化率比较)。 在此基础上,深入挖掘不同类型的用户行为关联性,以此作为用户行为分析的重要参考因素,更充分地分析和理解用户行为,进而为决策层分析判断提供的有力事实依据,从而为用户提供更为贴心的智能服务。

”朱一闻解释道。 信号识别助力智能检索正因有了强大的技术体系为依托,在智能时代某种程度上我们才得以“智能”的识别用户需求,尽可能进行精准推介,提供符合用户需求的内容,从而扮演该领域的“读心神探”。 对于音乐发烧友而言不难发现,传统的音乐应用通常过分依赖搜索引擎,当用户遇到想要收听或者下载的歌曲时,下意识的第一时间寻找搜索引擎,通过在搜索引擎中输入歌曲名、歌手名或歌词等信息进行歌曲检索,找到匹配选项,进而实现收藏或分享。

这样的做法在很多及其偶然情境下(在广播中、在视频里、在大街小巷或充满时尚气息的商场中)由于没有该段旋律的任何标签信息,无法通过搜索引擎获取相关信息,最终只能与心动的旋律擦肩而过。 针对上述需求,通过“听歌曲”实现“找歌曲”的“基于信号特征的音乐检索”的音乐识别系统应运而生。

这种识别系统预先对曲库所有歌曲进行扫描分析,提取歌曲中包含的音乐信号特征,然后将这些特征按照一定的数据结构存储在歌曲特征库中。

当进行在线识别时,从查询片段中提取音乐信号特征,然后在歌曲特征库中进行实时查找,获取片段特征最相似的歌曲。

当相似度高于判决阈值时,则认为成功匹配,返回匹配结果。 这种“基于信号特征的音乐检索”颠覆了传统音乐产品的识别、运营模式,进入更智能的应用时代。

运用音乐识别功能,用户可以在听到心仪的旋律时,随即用手机录制数秒音频片段,然后将信息传递到音乐识别系统,分析片段中包含的信号特征,进而在预先建立好的歌曲特征库中进行查找比对,最终将匹配的歌曲信息反馈给用户。 不仅如此,“音乐识别技术亦可协助整理音乐文件,对缺乏标签信息的音乐文件进行标签补充。 以网易云音乐客户端为例,通过扫描本地音乐,可以自动识别出本地音乐,获取更详细的歌曲标签(歌手名、歌曲名、专辑名、专辑封面等信息)。

此外,用户还可选择用网易云音乐中的高音质文件替换本地文件,实现音质自动升级。

”朱一闻补充道。 这种看似简洁的功能展示实际上需要克服强大的技术挑战,比如音乐识别功能在查询片段期间受到的噪音干扰(用户在嘈杂环境中录制片段,音乐信号被噪声污染),亦或在海量曲库(数百万)中实时进行信息查找、比对、以及反馈。 面对这些问题,朱一闻一一回应道:“在网易云音乐的音乐识别功能里,我们提取了一些抗噪性能强的音乐信号特征,对于受污染的查询片段仍能够提取出足够的音乐信号特征完成匹配。 此外,我们对歌曲特征库的数据结构也进行了特别的设计,使得特征库能够随时添加新歌,以保证音乐识别和新歌发行同步。

不仅如此,特征库特殊的数据结构使得检索过程符合实时要求,因此能够在极短时间内计算查询片段和海量曲库中每首歌曲的特征相似度,进而满足用户的识别需求。

”虽然移动智能的各种应用已逐渐渗透到我们日常生活中,但面对即将爆发的智能时代,颠覆传统模式的技术架构及应用体系才刚刚开始。 从的提出到移动互联的逐步落地,从传统的“主动“搜索到智能分析、匹配、反馈信息,独特的社会化发现与分享机制开启了移动互联网应用新模式,更好的满足了用户在移动互联网时代的特定需求。

朱一闻表示,中国的数字音乐市场虽是一片红海,但随着产业结构的不断调整以及时代的发展,未来仍有进一步深挖的潜力。

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