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4 信息,关键就是信息

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    在本猫的解释下,Muse和老陈逐渐明白了这两个参数的意义。

    在新用户得到“平台”后,其必须不断地将身边的各种信息借由扫描功能,扫描存储进“平台”当中,才能够加以利用。因此,用户在“平台”上存储信息的动作越频繁,其一定是扫描功能使用得越密集,放大来说,即是对“平台”的使用越密集。

    “平台”有了足够的用户信息的存储后,就能够为用户带来各种各样的服务,这很自然。但若用户只是单纯的扫描,却不把这些信息拿出来使用,那这些信息就没有价值体现。这时候就需要一个使用率来约束用户,在他们没能够经常使用原有存储的数据之前,不要着急去扫描新的数据。

    两个参数条件都达到了,用户就能解锁新的功能。

    在用户的权限较低的时候,咱要求的使用率限制很高,达到90%,这可以让他们慎重选择适合自己经常使用的信息进行扫描;随着权限的逐渐提高、功能的解锁,用户需要扫描更多新的信息以扩充“平台”的信息存储,这个使用率限制会逐步下调——毕竟每一天只用24小时,用户不可能超过这个时间界限来使用“平台”,功能变多了以后,使用每个功能的平均时间就变少了,能够利用上的信息总数也随之降低了,这就必须下调使用率的限制,才能够让用户达到接着解锁更强悍的新功能的预期使用率。

    达到使用率要求的同时,扫描信息的总数也必须跟上。这方面本猫设置了一个隐藏分体系:单纯信息的分数要比混杂信息要高,每增加一个混杂度,信息总分复合减少1%,即打个99折。

    怎么样算是单纯信息呢。。?就拿之前的烤翅来说吧,扫描了烤翅以后,咱可看到该烤翅的尺寸、质量、温度、颜色等信息,但对“平台”来说,是要把鸡皮、鸡骨、鸡肉、鸡筋、骨髓、油脂、水分全部分开来对待的。每个类别的物质,其质量、体积、热量、温度、湿度、热稳定性、溶解度、挥发性都不一样,那么每一个类别的每一个属性,就是一个单纯信息——放在一块儿就是混杂信息了。

    而所谓混杂度,即将多个不同物质的类别性质放在一起,每增加一个性质,计算公式上就增加一个混杂度。比如说一张红色的纸,它的颜色、材质、厚度、质量、触感,每一个都是一个单纯信息。假设“平台”从这张纸上扫描得到的单纯信息有10个,那么复合计算来看,就有9个0.99连乘,得到的0.9135即是这张纸的信息总分。

    当然,在实际扫描中,颜色、度量衡等都是“平台”自带的信息,不在用户扫描得到的新信息之列,也就不参与到信息总分的计算当中。

    解释完后,Muse若有所思,提出一个好玩的问题:“照这样来看,用户应该是可以选择扫描信息的节奏的吧,比如说一个篮球,咱可以先扫描一半,然后再扫描另一半。”看到本猫点头赞同,他继续道:“那如果要扫描手机,手机里的信息是非常多的,按照你说的信息... -->>
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