擬教練，正確指導(dǎo)用戶完成鍛煉。Altis 的每一端都有兩個攝像頭，可以在用戶鍛煉時為用戶提供立體視圖，從而衡量用戶的速度、姿勢和狀態(tài)。此外，它會實時指導(dǎo)用戶，在用戶鍛煉動作錯誤時提醒用戶，并在用戶以正確方式鍛煉時獎勵、鼓勵用戶。

季度B站月均活躍用戶同比增70%，達到1.72億，移動端月均活躍用戶同比增長77%達到1.56億。從付費用戶來看，第一季度B站月均付費用戶數(shù)增至1340萬，同比上漲134%。用戶日均使用時長達到87分鐘，環(huán)比增長10分鐘。同時，B站正在從原先的UGC（用戶生產(chǎn)內(nèi)容）視頻平臺，轉(zhuǎn)向囊括直播、PUGC（專業(yè)用戶生產(chǎn)內(nèi)容）和知識付費等多元化泛娛樂平臺。

博信息推薦，根據(jù)用戶的興趣取向，從微博網(wǎng)絡(luò)海量的信息中挖掘出用戶感興趣的內(nèi)容推薦給用戶，避免了用戶在微博網(wǎng)絡(luò)上漫無目的地查詢信息，比如高明等人[1]基于LDA主題模型推斷微博的主題分布和用戶的興趣取向，提出了微博網(wǎng)絡(luò)上用戶感興趣微博的實時推薦方法，Chen等人[2]綜合微博的主題分布因子、用戶在社交網(wǎng)絡(luò)中的影響力特征、微博的內(nèi)容特征以及微博的受歡迎程度等特征為用戶提供個性化搜索結(jié)果；(2)用戶推薦，根據(jù)用戶的背景、興趣愛好、關(guān)注領(lǐng)域，為用戶推薦志同道合的朋

據(jù)打交道。如何讓用戶快速找到自己想要的信息，在此背景下，推薦系統(tǒng)應(yīng)運而生，推薦系統(tǒng)是根據(jù)用戶的歷史行為，例如購買過哪些商品來學(xué)習(xí)該用戶的興趣和愛好，然后根據(jù)興趣和愛好給用戶推薦相應(yīng)的商品。推薦系統(tǒng)（Recommender System）,作為一種有效的信息過濾系統(tǒng)，它能夠幫助用戶在大量數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確地找到其感興趣的信息，成為研究者們廣泛關(guān)注的對象[1]。目前推薦系統(tǒng)分為以下幾類：基于內(nèi)容（Content-based）的推薦系統(tǒng)、協(xié)同過濾（Collaborati

布將吸引超過5億用戶，但由于至今未達目標(biāo)，因此被控在用戶總數(shù)和用戶互動性等關(guān)鍵增長指標(biāo)上誤導(dǎo)投資者，并遭到股東起訴。這起訴訟正值Twitter難以與Snapchat和Instagram等競爭對手爭搶用戶之際。2106年4月的移動應(yīng)用月活躍用戶超過5 000萬，首次超過Twitter。根據(jù)官方數(shù)據(jù)，截至6月30日，Twitter的月活躍用戶僅為3.13億。

本月凈增固定電話用戶合計 萬戶 26 828.6 -986.7 -104.3公用電話用戶 萬部 2 243.6 -103.5 -6.2城市電話用戶 萬戶 18 563.8 -329.7 5.7住宅電話用戶 萬戶 10 549.4 -463.8 -4.4農(nóng)村電話用戶 萬戶 8 264.8 -657.0 -110.0住宅電話用戶 萬戶 6 670.6 -645.2 -92.1移動電話用戶合計 萬戶 122 329.7 11 114.2 750.6其中：3G用戶

信朋友圈廣告觸達用戶近 800萬精準(zhǔn)目標(biāo)用戶，且用戶在廣告落地的小程序購買頁面平均停留超過一分鐘。The routine check-up as well as blood test was done and the interesting observation was the increased SGOT (125 U/ L) and SGPT (130 U/L) level indicating the hepatitis. In this case

場中對1000位用戶進行了調(diào)查,結(jié)果顯示,約44%的用戶都忽視了面向移動設(shè)備的惡意軟件和其他潛在威脅。有1/3的用戶認(rèn)為,他們不大可能會通過手機而感染電郵病毒。但現(xiàn)實中,超過20%的用戶遇到過網(wǎng)絡(luò)釣魚; 大約一半的用戶曾經(jīng)接到過垃圾郵件; 另有3%的用戶在過去的3個月里曾遭受過惡意軟件的攻擊,其中一半的用戶成為受害者。