用戶

擬教練，正確指導用戶完成鍛煉。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。此外，它會實時指導用戶，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站月均付費用戶數增至1340萬，同比上漲134%。用戶日均使用時長達到87分鐘，環比增長10分鐘。同時，B站正在從原先的UGC（用戶生產內容）視頻平臺，轉向囊括直播、PUGC（專業用戶生產內容）和知識付費等多元化泛娛樂平臺。

博信息推薦，根據用戶的興趣取向，從微博網絡海量的信息中挖掘出用戶感興趣的內容推薦給用戶，避免了用戶在微博網絡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，提出了微博網絡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、用戶在社交網絡中的影響力特征、微博的內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果；(2)用戶推薦，根據用戶的背景、興趣愛好、關注領域，為用戶推薦志同道合的朋

據打交道。如何讓用戶快速找到自己想要的信息，在此背景下，推薦系統應運而生，推薦系統是根據用戶的歷史行為，例如購買過哪些商品來學習該用戶的興趣和愛好，然后根據興趣和愛好給用戶推薦相應的商品。推薦系統（Recommender System）,作為一種有效的信息過濾系統，它能夠幫助用戶在大量數據中準確地找到其感興趣的信息，成為研究者們廣泛關注的對象[1]。目前推薦系統分為以下幾類：基于內容（Content-based）的推薦系統、協同過濾（Collaborati

布將吸引超過5億用戶，但由于至今未達目標，因此被控在用戶總數和用戶互動性等關鍵增長指標上誤導投資者，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月的移動應用月活躍用戶超過5 000萬，首次超過Twitter。根據官方數據，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 800萬精準目標用戶，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位用戶進行了調查,結果顯示,約44%的用戶都忽視了面向移動設備的惡意軟件和其他潛在威脅。有1/3的用戶認為,他們不大可能會通過手機而感染電郵病毒。但現實中,超過20%的用戶遇到過網絡釣魚; 大約一半的用戶曾經接到過垃圾郵件; 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。