
2015年1月1日,蓝汛ChinaCache,推出专为无线通信网流量提供优化的产品:MPlus。
该解决方案面向移动互联网终端用户、内容提供商的B2B2C商务模式、访问加速技术,帮助企业获得高于正常基础60%的通信速率,减免终端用户无线流量费,并辅以全新流量综合解决方案。
MPlus移动互联网感知服务,实现了无线传输优化技术上的重大突破,通过智能缓存、终端识别、动态数据缩减、应用协议优化、传输协议优化等技术手段,在尽可能短时间里动态的发送高质量的数据内容,将移动网络的传输效率提升60%。此外,MPlus通过整合运营商的后置流量资源,将流量池及移动加速产品结合,形成可定制的综合流量包,移动加速解决方案性能提升。
MPlus解决方案可应用于电商、金融、资讯、社交、O2O线上到线下等诸多移动互联网领域。

MPlus一站式服务通过智能整合移动流量管道内的冗余流量,构建出可灵活对接移动互联网内容提供商的创新营销与运营模式的服务产品。该服务将带给移动终端用户便捷快速的访问体验,以及大幅下降甚至免费的流量费用支出。改善用户使用体验,降低用户流量成本,能有效激发大量用户关注,提升用户活跃度和粘性,刺激相关产品消费,达成产品创收。从而形成移动互联网商业生态圈的正向发展。

现如今,由于“流量焦虑”的原因,很多用户会刻意在Wifi环境下载安装App,这无疑使互联网内容服务提供商损失部分潜在用户。MPlus一站式服务可为客户打包定制下载免流量及一系列免流量升级服务,让用户在非Wifi环境下也能零费用下载升级体验产品,下载App无障碍,流量焦虑瞬间全无,提升App变现能力。

MPlus产品的优势更体现在大流量的移动电商、移动游戏、移动社交、移动视频类型客户端。不畅的网络访问体验导致低迷的访问量和成交量,这是大流量App内容提供商的普遍痛点。MPlus一站式服务从解决终端用户网络使用体验出发,为App内容提供商提供可定制的综合流量包,让终端用户随心所欲的快速下载App客户端,畅游多彩移动应用。
同时,App内容提供商更可以为用户提供免流量访问包,持续保障高用户访问率。让网民和“网络太贵”“舍不得用”“用不起”等流量问题说再见。该服务让用户不再担心流量损耗,让价值用户的流量需求得到了充分释放。为App内容提供商的营收能力带来了有效支撑。
除此以外,面对用户访问网络资源存在跨区域、跨运营商或跨国等情况,或者用户通过移动无线网络上传文件时,糟糕的广域网状况往往会使终端用户的体验变得很差,上网效率大幅下降。如何高效利用移动信息系统,优化员工生产率成为保障投资回报率与工作效率的关键点。MPlus通过先进的TCP优化技术与无损压缩算法,能够非常显著的减少在无线链路中传输的数据量。并且有效提升广域网内数据传输效率,实现更快的上传时间、更高的吞吐量、更短的反应时间和更大的带宽效率。从而保障用户上传资料的速度,降低企业运营成本,提高员工工作效率。为移动办公的员工与公司的数据交互提供良好体验。
蓝汛ChinaCache MPlus移动互联网感知服务拥有跨越复杂网络、融合复杂内容、优化传输内容等核心优势。在2G/3G/LTE/WiFi的多种接入网络中,利用连接探测、连接优化、路径优化和传输优化,为终端用户创造跨越复杂网络环境的高可用业务链接,让内容无障碍地传输至用户终端;无论是上行还是下行,无论是静态还是动态,无需用户一一介入,系统自动对访问内容进行智能的融合、分离、改变,结合不同的网络路径和链接优化,提升资源利用率;在复杂的用户网络环境和终端使用环境,通过内容优化算法,以最短时间加载访问页面,为内容的传递加速。
好文章,需要你的鼓励
Adobe研究院与UCLA合作开发的Sparse-LaViDa技术通过创新的"稀疏表示"方法,成功将AI图像生成速度提升一倍。该技术巧妙地让AI只处理必要的图像区域,使用特殊"寄存器令牌"管理其余部分,在文本到图像生成、图像编辑和数学推理等任务中实现显著加速,同时完全保持了输出质量。
香港科技大学团队开发出A4-Agent智能系统,无需训练即可让AI理解物品的可操作性。该系统通过"想象-思考-定位"三步法模仿人类认知过程,在多个测试中超越了需要专门训练的传统方法。这项技术为智能机器人发展提供了新思路,使其能够像人类一样举一反三地处理未见过的新物品和任务。
韩国KAIST开发的Vector Prism系统通过多视角观察和统计推理,解决了AI无法理解SVG图形语义结构的难题。该系统能将用户的自然语言描述自动转换为精美的矢量动画,生成的动画文件比传统视频小54倍,在多项评估中超越顶级竞争对手,为数字创意产业带来重大突破。
华为诺亚方舟实验室提出VersatileFFN创新架构,通过模仿人类双重思维模式,设计了宽度和深度两条并行通道,在不增加参数的情况下显著提升大语言模型性能。该方法将单一神经网络分割为虚拟专家并支持循环计算,实现了参数重用和自适应计算分配,为解决AI模型内存成本高、部署难的问题提供了全新思路。