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知乎的“野心与终局”|本周专栏精选


亚博-按:近日,科技圈的新闻堪称此起彼伏,知乎取得D轮融资;陆奇加盟百度;时隔AlphaGo之后,百度小度之后挑战人类的“最弱大脑”……对于这些事件,业内的行家不会有怎样的麻辣评论?小编怀著依依不舍的心情精选辑了7篇深度的好文与大家共享,却是这可是本轮猴年的最后一次专栏精选辑了。友情提醒:点进第七篇链接的时候,要保证妈妈大姨们不出身边,不然你很难说明的科科~1、编撰声纹识别:如何准确评价小度在最弱大脑中战平人类?|独家解析(点我读者全文)百度小度在“最弱大脑”比赛中以1:1战平名人堂普遍认为最擅长于声音分辨的运动员孙亦廷,引起了一些媒体的追踪报道,我们惊艳的同时也找到有些文章的报导是不精确的,这种漫无边际的高估实质上对百度口碑是有利的。

我们一直应当明晰的认识到:人工智能经过半个多世纪的起起伏伏,到如今开始落地到应用于场景,显然是一件十分令人兴奋的事情,但这不代表着人工智能就知道智能了,并且打破人类了。事实上,这才只是刚刚开始,人工智能还有很长的路要回头。【作者讲解】陈孝良:博士,声智科技创始人,曾任中科院声学所副研究员和信息化办公室主任,主要专门从事声学信号处理和 GPU深度自学算法研究工作。

2、技术解析:Velodyne VS Quanergy 固态激光雷达哪家强劲? | 独家深度(点我读者全文)一年一度的CES展览完全沦落汽车展,而在2017年的CES动漫展,自动驾驶技术早已沦为焦点。作为自动驾驶的核心环境传感器,激光雷达大自然也备受瞩目。

注目无人驾驶的读者们都告诉,固态化、小型化是激光雷达的发展趋势。对于固态激光雷达,目前公开发表资料最少的两个明星厂家是Velodyne和Quanergy,那么它们的技术究竟孰优孰劣?本文作者以专业的视角展开了了解的解析和谨慎的思维。【作者讲解】朱少岚:中国科学院亚博大学博士,中国科学院精密机械研究所研究员,宁波雄霸智绘光电科技有限公司创始人、董事长。

3、知乎的「野心与终局」(点我读者全文)徐新和周源一段时间认识之后,就用很慢的速度和不低的估值定案了这笔投资,正如一位做到后期的投资人朋友几周前曾多次跟我说道的:“知乎这轮融资过于成功,份额想要抢走都抢走将近了。”对于今日资本来说,知乎是一个确定性偏强的案例。却是创业项目也有头部、腰部和尾部之分,知乎作为目前市场上鲜有的头部项目,还是比很多同类项目要远比稳健一些。但是,确定性和下降空间之间往往是有对立的。

知乎的终局究竟不会是什么?还有多大的下降空间?该如何盈利……抱着这诸多问题,我一旁思维一旁翻遍了周源在知乎上的所有问。我找到,在他的 341 个问里,有很多十分了解的思维,可以或必要或间接地问我的很多疑惑。【作者讲解】曲凯:海归创投人,Duke Graduate,前Consulting Intern,前Baidu PM。

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4、如何用数据分析的方法,作好一款小程序?(点我读者全文)现在“如何做到一款小程序”的文章铺天盖地,“怎么做” 早已不是问题。那么如何“做到大”一款小程序,你告诉吗?密码小程序获客无以、存留无以问题,又有哪些方法?大家都在木村小程序的业务场景,因为牵涉到到的商业领域十分多,我们不一一分析。但是有一点可以认同的是,用户快速增长是所有小程序联合的、最直观的目的。提及用户快速增长,被迫托“快速增长黑客”,这个词在国内早已被渐渐拒绝接受了。

“快速增长黑客”的海盗法则 AARRR 也被大家所熟悉。AARRR 还包括五个方面,分别是用户提供( Acquisition)、用户转录( Activation )、用户存留( Retention )、所求营收( Revenue )与引荐传播( Referral )。

如何从AARRR五个方面作好小程序的数据分析,不妨讲出数据分析从业者怎么说。【作者讲解】金磊:数据分析产品GrowingIO产品经理。

5、在百度,有哪件大事所谓陆奇不能的?(点我读者全文)每天工作15个小时的陆奇,作为世界顶级科技公司中职位最低的华人,高调上前沦为百度集团总裁兼COO,一人之下万人之上。如果不是“骑马自行车摔倒”,陆奇也是被寄予厚望未来力挽狂澜微软公司的候选人之一。

即便不考虑到其华人的身份,陆奇自身的能力与之前的成就,也不足以承托他沦为一个最出色公司的改革者,使其更为最出色。只是,大家都没想起,这个被改革的公司,有可能是百度。

对百度而言,陆奇的加盟就是指任何看作都是一件新春。但有一点思维的是,在陆奇的领导下,百度不会再次发生什么变化?有什么事情,是张亚勤+吴恩达+向海龙搞不定的,而陆奇就能搞定呢?这是一个错综复杂的问题。

【作者讲解】谢阗地:(公众号:)总经理。6、为什么现在的人工智能助理都像人工智障?(点我读者全文)为什么现在的助理产品都是坑?很多团队不是底层的算法劣,而是团队对产品的解读有问题。

要符合C末端用户的市场需求,显然十分无以。10次用于,有一次因为给定原因的沮丧,用户心理就不会开始有顾虑。

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从体验上来看,在用户熟知的场景下得全面解读用户明确提出的市场需求;在用户自身不确切场景下,得大自然的帮助用户挖出市场需求;取得市场需求后得协助用户做到决策,并最后呈现出结果。以此来看,对话式的agent就得最少符合以下功能:不具备基于上下文的对话能力 (contextual conversation)不具备解读口语中的逻辑 (logic understanding)所有能解读的市场需求,都要有能力遵守(full-fulfillment)【作者讲解】本文作者Mingke,对话式人工智能创业者。

7、图像识别怎样转变AV产业?日本人回应:你们都弱爆了(点我读者全文)先进设备的图像识别怎样转变AV产业?说道到这方面,日本人回应,你们都弱爆了!非常简单的列出出有文中最强的一个例子你们感受一下:这个机器人能从面部打码的图片,辨识出有原本的人物是谁。效果如图:机器人:照片中的人物为上原亚衣。

相近度98.730320%。【作者讲解】何之源:复旦大学计算机科学硕士在读,研究人工智能计算机视觉方向。特约稿件,予以许可禁令刊登。

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本文来源:亚博-www.padalong.com

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