消费引导经营 移动APP 个性定制化 应用偏好 消费习惯 职住特征 家庭状况 活动参与感 全媒体整合 产品融入式 PC商城 微店/商户 WI-FI服务 实体店 顾客价值挖掘 精准营销投放 01 社会背景 懒文化衍生出高效益的懒人广告媒体 经2015年的调查显示，电影院和楼宇广告都是最受懒人欢迎的懒媒体。2015年影院广告增长达到67%，而楼宇广告，目标 人群聚焦度高，以年轻都市白领为主， 角色。懒媒体在这种无需选择的地方连续投放广告，广告商最容易收到短期爆破的效果。 02 市场背景 市场背景 02 懒人媒体价值日益凸显 2016年Q1各媒体广告刊例花费同比变化 传统媒体整体同比 -3.8% 分众媒体整体同比 +46% 2016年，传统媒体崩盘，收入同比15年持续下降 ，与之相反的是，分众媒体仍呈先逆势快速增长 态势。从数据中不难得出，以影院、电梯媒体为 代表的必经的封闭的生活场景分众媒体（懒人媒 代表的必经的封闭的生活场景分众媒体（懒人媒 体）价值日益凸显，其强制性、无干扰、高频的 特性，能够使受众的注意力更加集中。这样的承 载环境，促使传播能高效到达,成为了帮助品牌高 效直达主流消费者的最快速的通道。 *分众媒体：媒体传播的信息是面对于某特定受众，并且这部分受众群体能够被清晰的描述或定义的媒体。相对于大众媒体而言，这类媒体被为分众媒体。 电视 -1.9% -2.5% 92.6%

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椅等 ECU； 动力 CAN 总线：整车控制器、换挡操纵机构、发动机管理等 ECU； 底盘 CAN 总线：电子助力转向（EPS）、电子稳定控制系统（ESC）等 ECU； 信息 CAN 总线：多媒体系统、远程通信终端（T-BOX）、抬头显示模块、行车记录仪等 ECU； 诊断 CAN 总线：外接车载诊断系统（OBD）接口。 图 4.1 分布式汽车电子电气架构 随着汽车自动驾驶需求的不断提高 中央集成的电子电气架构，是目前车联网行业广泛认可的未来的电子电气架构，国外以特斯拉 为代表，国内以蔚小理为代表。由于车端电子电气架构的升级，车端攻击面也逐渐集中到域控制器 中。基于功能的域控制器中，最容易受到黑客攻击的，是集成了多媒体系统和 T-BOX 的座舱域控制 器，负责自动驾驶的自动驾驶域控制器，以及负责防盗、开关车门的整车控制器和车身域控制器。 车联网安全研究报告（第六期） 31 从攻击的角度看，可以从远程、近场 基于当前汽车的电子电气架构，我们梳理了汽车的攻击入口，发现关键的零部件分别为多媒体 系统、T-BOX、网关、ADAS 域控制器、钥匙、车身控制器这 6 个，具体如图 4.3 所示。每个零部 件内功能表示其暴露的攻击入口。 图 4.3 汽车资产关键组件 从软件的角度看，通常运行攻击者熟知的 Linux 操作系统的零部件有多媒体系统、T-BOX、ADAS 域控制器，某些以太网网关也具备 Linux

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· · 3）HarmonyOS 应用开发核心概念· · · · · · · · · · · 4）HarmonyOS 应用开发全景生态套件· · · · · · · · · O2 3）媒体 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 4）图形 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 接口对 HAP、HSP、 App 等文件进行解析。 - 拆包所用的 app_unpacking_tool.jar，可以在本地下载的 HarmonyOS 的 SDK 库中找到。 2.3 媒体 2.3.1Audio Kit（音频服务） 针对提供场景化的音频播放、录制、通话接口，帮助开发者快速构建音频高清采集及沉 浸式播放能力，并提供低时延播放、低功耗播放、音效模式、空间音频、音振协同等特征。 Codec Kit，音视频编解码，封装解封装原子能力）是 媒体系统中的音视频的编解码、媒体文件的解析、封装、媒体数据输入等原子能力。 音视频编解码能力范围包括： ⚫ 媒体数据输入：媒体应用可以传入文件 fd、或者流媒体 url，进行后续的媒体信息解 析等处理。 ⚫ 媒体基础能力（Media Foundation）：提供媒体数据处理的公共基础类型，包括 AVBuffer、AVFormat

........................................................................................60 图 35 多媒体统一调度系统设备组网 ........................................................................................ 键任务，包括加强自然灾害监测预警能力建设、加强自然灾害应急处置与恢复重建能力建设、建设国家自然灾 害应急救助指挥系统等。华为公司结合自己在通信领域的多年积累，通过深入研究客户痛点与需求，结合业界 发展趋势，依托对网络、多媒体、存储、安全、云协作等技术的深刻理解，与合作伙伴一起，面向灾害类应急 管理各个层次的使用者推出完善的应急通信解决方案。 华为防灾减灾应急指挥解决方案可以使政府应急部门从传统的人海战术、人工调度、粗放指挥、各自为战 获取渠道出现恐慌，纽奥良市甚至出现烧 杀抢掠的无政府状态混乱局面。政府在飓风灾害中的表现备受国内民众的质疑和批评。 随着近年来信息发布系统的不断完善，2012 年桑迪飓风袭击美国过程中，多家新媒体和网站扮演了 重要信息发布角色。谷歌专门制作了飓风版“风暴危机地图”，让人们可以直观地在地图上查阅相关信息。 Twitter 和 Facebook 几乎变成了全国性的广播系统，实时更新桑迪飓风信息、本地化的详细天气预报和救

全球用电量。 “4 这个错误不是一个孤立的事件。许多头条新闻 多年来出现的预测数字经济的能源 脚印会失控。5 例如 ， 作为流媒体战争 2019 年开始 - 苹果 ， 迪士尼 ， HBO 和其他宣布视频 流媒体订阅服务 ， 与 Netflix 、亚马逊和 YouTube - 多家媒体重复声称来自法国智囊团 “观看 Netflix 30 分钟产生的排放是 就像开车 4 英里一样。 "6 但同样 ， 估计是完全 几乎所有流行媒体的头条新闻都集中在 尽管它的用例狭窄 ， 但在后一种估计上。13 即使受到尊重 科学新闻媒体 ， 如麻省理工学院技术评论这样的头条新闻 作为 “训练一个单一的人工智能模型可以排放与五辆汽车一样多的碳 lifetimes. "14 这些文章表明 ， 需要大量的能源 训练这个特定的 AI 模型是正常的 ， 尽管这个估计很清楚 指的是一个非典型的例子。这就像一个汽车新闻媒体 发表一篇文章 年研究的回应 ， 参与 NAS 模型的研究人员 提供了能源使用和碳排放的详细摘要 他们的工作 ， 指出为什么外部研究人员的估计是错误的。 实际排放量比先前研究的估计值小 88 倍。17 不幸的是 ， 大众媒体很少注意纠正 记录或注意新的发现 ， 所以最初的印象 住在。 研究人员在随后的几年中发表了多项研究 估算训练许多知名 AI 模型所需的能量 作为他们的碳排放量。如表 1,虽然更大的模型 通常需要比较小的能源使用更多的能源

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