据天水日报报道，7月10日，甘肃移动第二大数据中心项目在天水成纪新城开工奠基。市人大常委会主任蒋晓强宣布甘肃移动第二大数据中心项目开工。副市长郝文杰主持奠基仪式。 市委副书记、市长王军，市政协主席张明泰，市委常委、常务副市长赵四辈，中国移动甘肃公司党委书记、董事长、总经理彭晓川出席奠基仪式并为项目培土奠基。 王军代表市四大组织对项目的开工表示祝贺，他说，项目建成后，不仅将对加快天水传统产业转型升级、促进工业化和信息化深度融合、推动智慧城市建设注入新的活力，而且将极大提升天水区域信息中心和通信网络枢纽地位，为新一代移动通信、下一代互联网、物联网等新兴信息产业发展提供强有力支撑，同时还将有效发挥“筑巢引凤”作用，不断培育壮大新动能，构筑竞争新优势，助力天水经济社会创新发展、高质量发展。希望甘肃移动能够充分发挥技术、人才和经营管理等方面的优势，组织得力团队，高质量、高标准加快项目建设，努力把甘肃移动第二大数据中心建成设施先进、功能完善、服务一流的大数据产业高地。 彭晓川表示，甘肃移动将加快项目落地建设，努力建成人民满意的高标准的大数据产业园，带动天水大数据产业发展，为天水经济社会转型发展作出新的更大的贡献。 据了解，甘肃移动第二大数据中心项目，投资额3.5亿元，占地面积20亩，机架规模1000个，达到国际数据中心通信基础设施“Tire4+”标准、国家信息安全三级等标准。

简介 使用excel的条件格式功能，可以预制一种单元格格式，并在指定的某种条件被满足时自动应用于目标单元格。可以对同一组单元格设置一组条件格式，根据单元格数据的改变而自动选择应用于不同的单元格格式。可以预制的格式有字形，字体，下划线，字体颜色，边框，填充颜色等。 作用 1、使茫茫的数据显得直观； 2、直观反映数据中的最值（最大值，最小值，以及你自定义的数值）； 3、直观反映特定值（工作日，双休日）； 4、标记各类特殊数据； 5、预设条件格式，防止数据错误输入（比如工号重复输入，银行卡号、身份证号错误输入等）。 其他 1、条件格式转换为单元格格式。 对于预设的条件格式，只有当单元格满足相关条件时，单元格才会出现对应的格式，但是一旦单元格的值改变，单元格的格式又会恢复原样，那么如何将我们的条件格式直接转换为普通的单元格格式呢？直接使用剪切板。例如下图： 条件格式的要求是，对应C列，如果没有出现在A列中，绿色填充。如果我们把C列数据删除，那么伴随着C列存在的条件格式也会在A列出现错误，如图： 那么我们如何在删除C列的情况，又保存A列的格式呢？ 步骤如下： 1）恢复C列数据； 2）复制带有格式的A列数据； 3）打开剪切板； 4）指定目标单元格（A1)，点击剪切板，复制即可（覆盖了带有条件格式的源数据）； 5）删除C列数据，完成操作。 2、清除条件格式。 对于单元格内多余的条件格式，或者是已经不需要条件格式，我们可以清除，并且我建议大伙没事还是清除掉这些，会影响表格的速度。 直接清除 通过管理器清除 结语条件格式告一段落了，但是条件格式的内容远远不止这些。我们平时需要的是先把基础的东西都做好，到用的时候，我们就可以把基础的东西联合起来，做成一个牛B的东西。 本文为专栏文章，来自：Excelky，内容观点不代表本站立场，如若转载请联系专栏作者，本文链接：https://www.afenxi.com/19058.html 。

近日，埃森哲（纽交所代码：ACN）在国际数据公司（IDC）首度发布的《IDC MarketScape：2019年全球人工智能服务提供商评估》报告中被评选为领军者。 IDC MarketScape评估了12家人工智能服务提供商的能力和战略水平，涵盖人工智能服务的诸多方面，包括评估、规划、设计、实施和运行人工智能软件平台、应用程序以及基于规则的任务和流程自动化等。 凭借着深厚的行业与技术专长，埃森哲帮助客户充分利用 数据分析 、人工智能和自动化实现规模化的智能应用，同时，埃森哲围绕着“创新与研发、技能和通过联盟合作推动渠道改善”实施公司战略，得到了该报告的高度评价。 IDC数据分析与智能自动化服务研究经理詹妮弗·哈梅尔（Jennifer Hamel）指出：“埃森哲明智地投资于技能和技术两方面解决方案，建立起应用智能服务，并已经在人工智能服务市场上占据了优势地位。埃森哲的行业专长、战略方法和端到端服务能力，可以不断助力客户运用人工智能实现预期业务成果。” 埃森哲大中华区应用智能业务主管、董事总经理袁虹说：“我们很高兴被IDC评定为全球人工智能服务领域的领军者。在大中华区，我们拥有一支强大的咨询服务和人工智能专家队伍，结合埃森哲丰富的行业经验和全球领先的最佳实践，构建了从业务运营到业务创新各个环节的智能应用场景和解决方案，实现数据平台、分析、预测、决策到行动的全方位部署，和客户共同创造数据的价值，积极推进企业转型。” 埃森哲在人工智能服务领域已经获得多项殊荣。在研究机构HfS之前发布的两篇评估报告中，埃森哲在2019年“微软人工智能服务”和“谷歌人工智能服务”中同时排名榜首。 关于埃森哲 埃森哲公司注册成立于爱尔兰，是一家全球领先的专业服务公司，为客户提供战略、咨询、数字、技术和运营服务及解决方案。我们立足商业与技术的前沿，业务涵盖40多个行业，以及企业日常运营部门各个职能。凭借业内独特的经验与专业技能，以及翘楚全球的交付网络，我们帮助客户提升绩效，并为利益相关方持续创造价值。埃森哲是《财富》全球500强企业之一，目前拥有超过48.2万名员工，服务于120多个国家的客户。我们致力驱动创新，从而改善人们工作和生活的方式。 埃森哲在大中华区开展业务逾30年，拥有一支约1.5万人的员工队伍，分布于北京、上海、大连、成都、广州、深圳、香港和台北。在新常态时代，我们将更创新地参与商业和技术生态圈的建设，帮助中国企业和政府把握数字化力量，通过制定战略、优化流程、集成系统、部署 云计算 等实现转型，提升全球竞争力，从而立足中国、赢在全球。 埃森哲应用智能业务 隶属于埃森哲数字服务，通过将人工智能和人类智慧应用于企业核心，帮助客户解决最为复杂的业务难题，使之成为智能企业。我们以负责任的方式部署人工智能，并将其与我们深厚的行业洞见和分析专长相结合，从而支持企业实现数字化转型、拓展员工能力，成功打造出智能产品与服务。 关于IDC MarketScape IDC MarketScape评估模型旨在总体展现特定市场中各家信息与通信技术（ICT）提供商的竞争实力。该分析模型同时采用基于定性和定量标准的严谨评分系统，通过图例标明每家提供商在某一特定市场中的地位。IDC MarketScape提供了一个清晰的框架，对信息技术和电信服务提供商的产品与服务、能力和战略、以及当前和未来的市场成功因素进行有效的比较。该框架还为技术购买者提供了关于现有和潜在供应商优势与劣势的全方位评估。

摘要：阿里巴巴一直倡导未来是数据时代(DT)，而为了解决数据时代里大量数据展示、分析的需求，蚂蚁金服今天正式发布了可视分析解决方案”G2″。 G2(The Grammar Of Graphics/图形语法)是一个强大的语义化图表生成工具，由纯JavaScript编写，基于蚂蚁金服 数据可视化 规范AntV。 它提供了一整套图形语法，通过简单的语法即可搭建出无数种图表，并且集成了大量的统计工具和函数，支持多种坐标系绘制，可以自由定制图表。 与传统的图表系统不同，这是一个基于统计分析的语义化 数据可视化 系统，让数据驱动图形：用户在使用时，无需关心绘图细节，只需关注待分析的数据。 根据教程，用户只需编写数十行代码，就能实现对大量数据的多维度展示、分析，比如修改图形坐标系、直角坐标和极坐标相互转换等。 G2此前仅供蚂蚁金服及旗下支付宝等业务板块内部使用，而经过内测和多次迭代后已经功能齐全，可拓展性强，现在对外公开，主要面向 数据分析师 、 数据新闻 工作者等。 开发团队表示，对于那些拥有数据，但不知道该用何种可视化方法展示，以及不知道如何进行进一步分析的用户，G2尤其适用。 为方便用户上手，开发团队还总结了比较类、趋势类、地图类等常用的30多种图表的特性，并详细介绍了各类图表的应用场景及扩展。 G2官网地址(含介绍和教程)：http://g2.alipay.com 本文采用「CC BY-SA 4.0 CN」协议转载自互联网、仅供学习交流，内容版权归原作者所有，如涉作品、版权和其他问题请给「 我们 」留言处理。

通过信息化手段解决城镇化进程中带来的现实问题；大数据正在从根本上消除城市运行效率的阻碍因素；新兴技术驱动的“智能+”时代已然到来；5G正在开启智慧城市新纪元……毫无疑问，今天的城市，正在以一种更高效的方式改变着产业分工和生活形态，对经济社会的创新驱动、融合带动的作用越来越强，并且以一种更被感知的状态让老百姓倾听到智慧城市概念落地的声音。 智慧城市的建设正逐渐成为城市发展的刚需，智慧城市运营服务商如何“一统天下”，建立起相应的产业生态与服务体系?又如何“分而治之”，做好智慧城市大课题下的细分课题?软通智慧在2019年全面升级 “云-管-端”战略，全面推进智慧城市云转型，通过“云+技术平台+服务运营”，协同生态等要素，击破智慧城市建设的“运营”难题。 软通智慧的“云-管-端” 战略 聚焦 “云”，软通智慧更强调“云+数”的结合。2019年，软通智慧重新定义其旗下软通云网——致力于为我国智慧城市建设提供城市+产业的云应用服务和大数据运营服务。打造可信赖的城市云，是软通智慧支撑“管”和“端”、并在未来智慧城市领域占领技术制高点的强有力保障。 聚焦“管”，软通智慧针对城市刚需，在政务服务、城市治理、公共安全、产业服务、数字生活领域打造五条核心业务线，基于“一城一策”的建设原则，为城市提供精准的行业管理和服务解决方案体系。以城市社区治理为例，软通智慧多“管”齐下，将公安、环境、物业、消防、城管、工商、医疗进行数据整合，让数据再造，把数据用活，通过把上“云”下“端”拉通，为社区服务提供了有力依据。 “云”有数据，“端”有设备。聚焦“端”，结合城市落地需求，以政务服务为例，软通智慧基于政务服务终端一体机的落地建设，打造“一门式”服务平台，提高了政府与市民的双向办事效率。“端”作为数据的载体，其价值也越来越为政府和城市运营商所重视。2018年，软通智慧与华为在湖南益阳建立的智能终端研发与生产基地——软通智造，无疑是软通智慧在智慧城市领域终获得新发展的又一巨大战略机会。 “云-管-端”融合了所有新型信息技术手段，解决的不仅仅是过往“分包式”的智慧城市建设造成的各自为政、信息孤岛、条块分割的城市痛点，还有被政府和市民所诟病的因重复建设造成的资源浪费。如果说“云-管-端”战略让智慧城市建设走得更高，那么运营服务，则一定会让智慧城市建设走得更远、更可持续，。 运营是智慧城市落地的关键 如今，智慧城市的发展已经跨过了从0到1的初始建设阶段，如何实现从1到100的深化与可持续发展?大量实践证明：做好运营服务才是智慧城市落地的关键所在。 作为中国新型智慧城市运营服务商，软通智慧率先在行业提出“全栈全场景，一切皆可服务”的理念，而做好服务的前提是要夯实城市本地化业务、拓展、交付与运营，满足客户差异化的需求，高效解决智慧城市建设过程中，城市管理者所面临的实际问题。 为此，软通智慧在组织架构上成立城市业务部，聚合全国十个大区的技术资源、人才资源、生态资源，不仅提供规划和建设，更重视管理和运营，为城市管理者提供全流程、全生命周期的城市运营服务，实现城市的本地化和精细化管理。 独行快，众行远。在当下全球数字化浪潮下，携手合作才能共创价值。2019年下半年伊始，软通智慧正式向全国范围内发起合作伙伴招募，以自身为平台，链接点和面，进一步打造更为完整的产业生态链。而软通智慧辐射全国超20余城市创新中心的落地、上千家入驻企业和近万名业务伙伴，恰恰为软通智慧城市的本地化运营提供了人才、技术、资源等保障。 纵向致力数据融合平台建设，积累数据应用；横向拓展业务场景的创新运营，深耕城市本地化服务，这也是软通智慧经过多年的实践和发展，从客户需求角度更进一步地理解智慧城市。 识别上方二维码报名参会 为此，软通智慧全国合作伙伴首站招募启动大会将于7月25日-27日在内蒙古呼和浩特拉开序幕。立足西北望苍穹，围绕政务服务、城市治理、公共安全、创新中心、融媒体、智慧县域等与智慧城市相关的重点业务板块，软通智慧将充分集合自身资源与优势，与城市伙伴共同开拓智慧城市业务，并将围绕销售、实施、运维运营三个重要维度对合作伙伴提供全周期项目支持，通过不断赋能合作伙伴、助力客户及合作伙伴转型升级。 顺势有为，聚智前行!软通智慧将携手合作伙伴共创、共建美好的智慧城市!

摘要：2015年中国 移动互联网 市场正在发生深刻的变化 Trustdata权威移动互联网 大数据 监测平台，于2016年3月28日在北京发布《2015年中国移动互联网行业发展分析报告》, 报告从手机品牌、网络接入市场、头部应用、新闻、社交、视频、电商、游戏、O2O和金融等移动互联网领域，通过移动大数据解读2015年移动互联网用户及行业趋势发展变化，Trustada监测数据表明，2015年中国移动互联网市场正在发生深刻的变化。 WiFi接入占比近7成，4G网络涨幅近3倍。Trustdata《2015年中国移动互联网行业发展分析报告》数据统计显示，2015年WiFi接入占比持续扩大，占比68.1%。4G网络迅速普及, 2015年底占比为15%，超越2G及3G成为排名第二的移动上网方式。 手机市场正在酝酿变局，国产手机品牌发展迅猛，三星移动终端保有量迅速下滑降幅近三成。Trustada监测数据发现，在移动智能终端品牌方面，国产手机品牌迅速崛起，小米超越三星排名安卓移动终端首位，占比11.4%。值得关注的是，华为集团旗下互联网手机品牌荣耀终端保有量强劲增长6倍，占比达2.4%。随着国产手机品牌的崛起,2015年三星移动终端保有量迅速下滑，降幅近三成。 值得警惕，2015年移动互联网用户平均每日使用时长逐步降低，降幅近三成。Trustada监测数据发现，，移动互联网用户平均每人每日使用时长从2015年1月的272分钟线性下滑至2015年的195.9分钟。 尽管腾讯、阿里、百度及360囊括TOP20移动应用的绝大多数，但TOP21~40移动应用呈现百花齐放的态势。Trustada监测数据发现，美团、快手、美图秀秀、今日头条等各路强手入围TOP21~40榜单，中国的移动互联网市场格局依然充满了变数。 移动新闻用户规模增长约4成，一、二线城市贡献超60%的用户，移动新闻城市下沉趋势明显。Trustada监测数据发现，2015年随着移动互联网用户获取新闻资讯渠道的多样化，新闻类应用用户关注度持续增长，新闻市场用户规模增长约4成，在年底达到峰值，行业DAU覆盖率为15.5%。一、二线城市贡献逾六成新闻用户，近四成新闻用户来自三/四线城市，移动新闻城市下沉趋势明显。 虽然移动电商领域淘宝一超独大，但2015年京东DAU稳步上升，涨幅近一倍数。Trustada监测数据发现，移动电商领域淘宝依然领跑市场，第一名的淘宝和第二名的京东虽然还有较大差距，但2015年京东的增长呈现乐观态势，京东DAU稳步上升，涨幅近一倍数，京东正在奋力追赶。   更多移动互联网数据详情，请下载完整版报告，点击进入Trustdata官网：www.itrustdata.cn; 感谢一直以来对Trustdata的关注。 本文采用「CC BY-SA 4.0 CN」协议转载自互联网、仅供学习交流，内容版权归原作者所有，如涉作品、版权和其他问题请给「 我们 」留言处理。

人们心中的人工智能（AI），应该是会72变的孙悟空，但悟空“破石而出”的时机到了吗？ 　　科幻元素里，AI被描述成心思缜密的电子人。实际上，考虑人工智能的实现程度，通常需精准地用强人工智能和弱人工智能来划分。“强”是指计算机不仅作为一种工具，只要运行适当程序，其本身就是有思维的。这样的机器有知觉、有自我意识。 　　而“弱”则是认为不可能制造出真正进行推理和解决问题的机器，其终是没有自主意识的工具。近年的主流研究正是围绕“工具”展开的，成就还算可观。因此我们所说的AI，指的就是这个囊括了信息收集、分析、决策、传输直至执行的完整系统。 　　AI近年大热，但它的技术并非一夜爆红，而是新世纪以来，IT技术在运算、存储、传输、安全等几大核心环节上的量变积累，让AI开始得到产业化的现实基础。 　　运算能力的提升，表现在芯片技术（CPU\GPU）的突破，芯片的发展大大提升了数据的收集、抓取、整理等能力，加上存储设备等硬件成本的降低，实现了大数据的获得与存储。而5G时代的到来，更让数据的传输与反馈速度得到了质的跃升，执行更加高效快速，AI生态的构建也完成了最后一步的闭环。 　　但我们需要看到，AI大热背后也有以手机为代表的硬件领域的发展降速，互联网创新进入瓶颈期，资本、产业需要找寻新题材的利益驱动与炒作。 　　与当前很多“讨论热、应用冷”的新技术一样，AI的全面产业化、实用化尚未进入倒计时阶段。翻译、答题、下棋软件的出现，目前，并不能意味着AI可以回答经济、社会、法律、伦理乃至国际关系等方方面面的深层次问题。 严格地说，就AI当前的发展态势而言，不存在绝对领先的垄断者。这缘于整个行业的基础，即实现应用闭环的各环节还不牢靠。比如，一个“环境感知与系统反应的效率”问题，就让无人驾驶长年处于“实验不断、上路没谱”的尴尬之中。 一般而言，新技术的成长发展，军事、工业都是最先投入实践的领域，企业则作为创新的主要载体。AI的发展路径同样如此。 正在召开的“Transform 2019”大会以企业为主体，在高度市场化的美国并不令人意外。数十年的前瞻性探索和试错后，各环节具备一定基础的美国各界，正在就技术产业化的问题与出路，寻找新的共识和协作。按照惯例，承担主要职责的，自然是企业。 不过，在这一波AI浪潮中，美国企业并没有将其他国家甩出太远。他们的领先，更多建立在IT产业上一个发展阶段的成功惯性之上。包括中国企业在内的他国同行，同样有着异军突起的机会。华为5G的胜出，就是例证。 “人工智能是未来所向”的判断，无可置疑，但过热和泡沫化的风险，存在于各国。发展AI，始终要剥掉新事物的时髦外衣，从基础与本质出发，充分考虑到新技术的局限性及其发展的长期性和艰巨性，理性分析需求，理性设定目标，理性选择路径，务实推进AI发展举措，只有这样，才能确保AI健康可持续发展。

针对企业和个人风控征信平台 星桥数据 技术有限公司已于2015年9月完成2000万pre-A轮融资，本轮由中科招商成长股权投资基金主投。 作为一家跨越了 大数据 和金融行业的创新公司，星桥数据一直以来有着优良的“数据处理和建模”基因，拥有强大的科研能力，是国内领先的中小企业、个人信用与风险评估、 数据分析 、综合征信解决方案的 大数据 金融服务公司。 当前已进入互联网金融2.0时代，做好风控是重中之重。星桥数据针对当前金融机构面临的需求多样、信用缺失、过度杠杆、监管困难、欺诈盛行、信息孤岛等信用困局，自主知识产权研发出的“壹贰信用”风控系统已经上线，提出贷前、贷中、贷后等综合风控解决方案。 星桥数据的核心团队主要来自于海归博士及国内外名校的多领域资深专业人才，技术背景强大，目前已有10多项发明专利和超过50项的软件著作权。创始人丁卓博士表示，公司将会继续研发精准大数据金融风控产品，在本轮融资之后，将会不断地渗透国内市场。 据了解，此次投资星桥数据的中科招商集团是中国首家经政府批准设立的大型人民币创业投资基金专业管理机构，受托管理的基金超过100支，现金投资能力超过600亿元，在我国投资市场、融资市场和产业市场三大领域获得较大成就。 关于星桥数据 星桥数据技术有限公司（以下简称“星桥数据”）是国内领先的、专注于金融领域的大数据公司。 公司于2014年夺得“中国创业之星“比赛第3名， 并获得国内顶级风投的投资入股。 公司管理团队由5位资深计算机和金融博士专家领衔，他们分别专注于大数据风险控制、机器学习、 人工智能 、高频交易、量化风险模型等领域。 公司目前有蜂鸟金融搜索系统和鹰眼大数据风控系统等若干个创新产品，这些产品通过大数据搜索、扫描、建模、推荐算法、语义分析、大数据精准画像、程序化交易计算、人工智能、机器学习等复杂技术构造出我们独有的 金融大数据 产品，在紧抓客户痛点的同时，实现数据分析、预测、征信交易、信用评估、风险评估、专业化匹配等大数据金融服务一体化，产品在众多金融机构有很好的应用和口碑。 作为一家跨越了大数据和金融行业的创新公司，星桥数据一直以来有着优良的“数据处理和建模”基因，拥有强大的科研能力。 公司已获得人民银行颁布的数据征信牌照，公安部、信息产业部颁布的信息安全产品销售许可证，100多项发明专利和超过50项的软件著作权。我们整合了14000数据来源、700000个数据变量，人才方面有多名海归博士以及国内外名校的多领域资深专业人才，同时我们还和香港城市大学、香港中文大学、华中科技大学、中山大学、南京大学及中国科学院计算所等10家国家一流高校和研发机构组成了大数据研发战略联盟。这些都是我们坚实稳固的基板；是我们勇往直前的武器；是我们强而有力的推进器。 网址：http://www.inbs.cn/ 本文采用「CC BY-SA 4.0 CN」协议转载自互联网、仅供学习交流，内容版权归原作者所有，如涉作品、版权和其他问题请给「 我们 」留言处理。

2018年 世界杯 正在俄罗斯多个城市进行。从1998年的法国世界杯开始，知名投行高盛在世界杯之前都要发布一份关于世界杯经济学的投行报告，至今已经持续了20年。 在高盛前首席经济学家吉姆·奥尼尔带领下，利用经济学工具在每次世界杯前分析夺冠球队的几率，逐渐成了投行界参与世界杯狂欢的一大盛事。 2018年，共有高盛、瑞银、野村、荷兰ING集团、德国商业银行、丹麦银行等多家投行，动用量化分析师团队运用金融模型来参与竞猜。《纽约时报》6月12日的报道中称，这些投行运用了包括 人工智能 （ AI ）技术、统计模型、资产组合理论和经济学分析。 以下为投行预测的2018年世界杯冠军： 瑞银（UBS）的预测：德国 5月17日，瑞银发布了2018年世界杯的首份预测。 瑞银财富管理投资总监办公室（CIO）运用评估投资机会的计量经济学工具对今年世界杯足球赛的冠军进行了预测。模拟结果显示，德国赢得世界杯的可能性最高，夺冠概率在24%。 巴西和西班牙也大有希望捧杯，两者的夺冠概率分别为19.8%和16.1%。东道主俄罗斯被分在实力最弱的小组并有望晋级16强，此后可能遇到西班牙或葡萄牙而落败。 当然，瑞银也没有忘记自己的本职工作。该机构还分析称，经济层面来看，俄罗斯用于世界杯的预估支出占国内生产总值（GDP）的0.7%，这可能不会显著提振该国经济。不过，与西班牙、意大利或法国等更发达经济体相比，本届世界杯为东道主俄罗斯带来的经济效益可能更大。 瑞银财富管理全球首席投资总监Mark Haefele表示：“无论是对全球市场还是对足球赛事的分析，人们往往会偏好本土市场或本土球队。CIO在金融市场分析中所遵循的量化投资纪律，有助于在构建投资组合和预测体育赛事时克服这种本土偏好。” 图片1：瑞银对参赛球队胜出概率的预测 高盛（Goldman Sachs）的预测：巴西 高盛在6月11日发布的报告显示，法国、巴西、葡萄牙和德国将打入此次世界杯的半决赛，巴西最终将在决赛中击败德国。 在澎湃新闻记者获得的这份报告中，高盛称共使用了20万个统计模型，利用“机器学习”的最新发展，挖掘团队特征和个体球员的数据，然后模拟了100万次可能的模拟比赛，以评估各球队在比赛中取得进展的可能性，从而得出巴西将赢得俄罗斯世界杯冠军的结论。 综合这些数据进行计算，巴西是最有可能赢得本届世界杯冠军的球队（几率达到18.5%）。紧随其后的是法国（11.3%），德国（10.7%）和葡萄牙（9.4%）。 图片2：高盛发布的预测结果 高盛的主要结论包括： ·巴西将在7月15日的世界杯决赛中击败德国，赢得第六次世界杯冠军。 ·尽管法国获胜的概率高于德国，但它的坏运气在于将在半决赛遇到巴西队，而且球队可能还不够强大，无法超越巴西。 ·德国将在7月7日的四分之一决赛中击败英格兰。 ·预计西班牙和阿根廷将表现不佳，分别在四分之一决赛中输给法国和葡萄牙。 ·尽管俄罗斯试图利用举办比赛这一传统刺激手段，但是仍然无法从小组赛中出线。 有趣的是，2014年巴西世界杯，高盛称巴西夺冠的可能性为48.5%；其次是阿根廷，有14.1%的可能性第三次捧杯。但巴西在半决赛与德国相遇，1：7无缘决赛。 荷兰国际集团（ING）的预测：西班牙 《纽约时报》的报道称，ING采用了一种不同寻常的方法，即使用基于参赛球队市场估值和过去表现来计算成功的可能性（这里是假设价值和成功相关性极高）。球队的价值是根据球员个人转会价值以及他们在国际足联排名中的记录来计算的。 该机构得出的结论是，西班牙将获得世界冠军，西班牙队的总价值约10.4亿欧元，第二名的法国队总价值10.3亿欧元。 野村（Nomura）的预测：法国 在野村发给澎湃新闻记者的报告中，该机构为世界杯专门设定了一个“投资组合”。“我们没有把重点放在基于排名的定量模型上，而是采用了一种更定性的自下而上的方法，考虑到团队背后的动力，并深入分析每个团队。”野村在报告中指出。 该机构提供了“三个热门”:法国，巴西，西班牙；“三匹黑马”：波兰，乌拉圭，丹麦；“两支潜力股”：塞内加尔和秘鲁。 图片3：野村的“世界杯投资组合” 对于这个“投资组合”，野村称：“就像建立投资组合一样，我们希望建立一个多元化的世界杯投资组合，风险有限，并且在任何时候都表现良好。我们不仅寻找了可能会让我们吃惊的弱者（相对于排名所显示的），还关注了一些我们认为最有可能赢得世界杯的避险选择。因此，我们跟踪了从小组阶段到最终阶段可能发生的情况。” 该机构表示，基本思想是以看待资产的方式看待团队，因此在分析最近的结果的同时，也考虑了球队背后的动力（如自上届世界杯以来排名的变化）和每个球队的价值分配。“资产表现通常由回报率来判断，因为我们把球队看成是资产，而不是回报的比率，所以我们检查了球队中所有球员的价值，并对他们的分布进行了隐含的假设，即球队可以和最好的球员一样踢得好，也可以和最差的球员一样糟糕。” “对于世界杯冠军，我们预测了法国，尽管我们也认为西班牙、巴西和德国有很好的机会在7月15日在莫斯科的卢日尼基体育场举起奖杯。”野村预测，法国、西班牙和巴西最有可能进入半决赛，法国和西班牙将有可能在决赛中相遇。 图片4：野村的预测结果 德国商业银行（Commerzbank）的预测：德国 根据彭博的报道，德国商业银行的经济学家们进行了一项分析研究，结果表示德国最有可能赢得本届世界杯冠军。 德国商业银行的经济学家们通过统计 数据分析 、海量数据运算以及数据建模等方式对2018年俄罗斯世界杯各队夺冠的可能性进行了专业分析，最终德国最被看好。根据该行数据处理结果显示，德国以18.3%的夺冠可能性领先于巴西（12.7%）、西班牙（9.6%）以及阿根廷（7.7%）。 图片5：德国商业银行的预测结果 丹麦丹斯克银行（Danske Bank Group）的预测：巴西 据彭博的报道，丹麦丹斯克银行的预测是，巴西有17%的机会在莫斯科第六度捧杯。阿根廷队和德国队的概率则都是12%，而西班牙队、法国队和比利时队则是7%。 图片6：丹麦丹斯克银行的预测结果 本文采用「CC BY-SA 4.0 CN」协议转载自互联网、仅供学习交流，内容版权归原作者所有，如涉作品、版权和其他问题请给「 我们 」留言处理。

近日，中国移动公布2019年5G一期无线工程设计及可行性研究服务集采中标候选人，中国移动通信集团设计院有限公司中标，拟中标份额为100%。 此前公布的中国移动公司2019年5G一期无线工程设计及可行性研究服务集采项目招标信息显示，2019年5G一期无线工程设计及可行性研究服务预估工程费1（设计费计价基数）为192.578亿元（不含税）；预估工程费2（可研计价基数）为192.578亿元（不含税）；预估勘察费（无折扣）为2.005亿元（不含税）。上述相关服务，总计387.161亿元。 7月2日，根据中国移动采购与招标网，中国移动公布2019年5G一期无线工程设计及可行性研究服务集采中标候选人，为中国移动通信集团设计院有限公司，拟中标份额为100%。根据中国移动官网，该设计院是中国移动通信集团公司直属设计企业，国家甲级咨询勘察设计单位。 相关评标信息显示，中标候选人对招标文件中规定的资格能力条件、质量要求、工程交货期等均进行了响应，并且均符合各项要求。此前，据悉相关人士表示，运营商建网主要分为核心网和无线网工程两部分，该无线工程招标主要针对基站建设，目前移动正在面向网络规划设计公司，在全国范围内采购关于基站设计、勘察、选址方面的服务。 中国移动5G采购大单 在5G集采方面，早在今年2月25日，中国移动终端公司就发起了第一批中国移动5G试验型终端集中采购项目。公告显示，此次采购项目欲采购2款品牌厂商“5G试验型终端”产品，预估总数量50台，其中第一中标人30台、第二中标人20台，单台最高限价为金额8万元（不含税），总计不超过40万元(不含税)。在随后的中标候选人公告中，华为终端有限公司和中兴通讯股份有限公司两家企业中标。 6月6日， 5G商用牌照发放当天，中国移动就公布了《2019年核心网支持5G NSA功能升级改造设备集中采购单一来源采购信息公告》，其中华为的中标数量最多。 6月11日，中国移动终端公司对5G终端（测试版）进行集采，共采购1.71万台5G终端。其中5G手机10100台，包括华为Mate20X 5000 台、中兴A10Pro 2000 台、小米MIX3 2000台等；5G CPE终端7000台，包括华为5G CPE Pro 5000台，中兴5G CPE 2000台。 无论是中国移动5G终端集采、5G核心网升级改造集采还是5G一期无线工程设计及可行性研究服务集采项目，都体现了中国移动在5G商用的道路上更近了一步。 中国移动加速5G建设 自5G概念诞生之初，作为三大运营商之一的中国移动就开疆拓土，开始进行5G网络的探索以及相关产品的研发。其在2018年2月份启动了“5G终端先行者计划”，6月份发布了《5G终端产品指引》，12月份发布了第一批5G实验性终端产品计划《5G预商用终端产品白皮书》。 今年6月6日，工信部向三大运营商及中国广电发放了5G商用牌照，可谓是将5G推向了高潮。此后，中国移动更是加快了5G建设步伐和创新应用的落地。2月27日，中国移动在MWC GTI峰会上联合“5G终端先行者计划”成员发布了4款5G芯片、9款5G终端产品，其支持先进的中国移动5G连接、满足丰富的5G多种应用场景、实现创新的5G终端产品形态，并且将于2019年上半年达到“商用”水平。 近日，中国移动又发布了5G战略规划，表示2019年将在全国建设超过5万个基站，在超过50个城市实现5G商用服务。在个人数字内容消费领域，将投入超30亿元实施“5G+超高清赋能数字内容产业创新发展”计划，全面革新用户视听体验。 中国移动董事长杨杰表示，中国已正式进入5G商用元年，5G不是简单的“4G+1G”，将更具有革命性、呈现更高价值，能够为跨领域、全方位、多层次的产业深度融合提供基础设施。 网络建设方面，杨杰透露，中国移动将充分利用4G站址资源建设5G，实现快速网络部署。按照计划，中国移动今年将在全国范围内建设超过5万个5G基站，在超过50个城市提供5G商用服务；2020年，将进一步扩大网络覆盖范围，在全国所有地级以上城市提供5G商用服务。 5G终端方面，中国移动将积极推进5G终端替换4G终端，并推进形成高中低多层次5G商用终端产品体系。2019年，5G手机仍将以5000元以上的高端旗舰手机为主，2020年将覆盖3000元左右的中端5G手机，2020年底将推出1000元至2000元档的5G手机。 5G套餐资费方面，中国移动透露5G测试统一套餐包含200G流量/月，1000分钟语音/月，100条短信/月，目前供中国移动5G友好客户测试使用。中国移动副总裁简勤表示，中国移动将提供“不换卡、不换号、便捷开通5G”服务，同时采用多量纲资费设计，打造基于速率、带宽、时延、切片、功能等多量纲、多维度、多模式的服务能力，5G流量费用不会高于4G单价。 为让5G面向广大百姓，更好地满足其对美好数字生活的需要，中国移动表示将投入30亿元，实施5G+超高清创新发展计划。杨杰称，中国移动推出5G超高清视频将构建端到端4K/8K视频制播能力，重点围绕体育、演艺、文化纪录片、电竞等领域，持续丰富内容和产品形态，为客户提供移动化、场景化、沉浸式、超高清视觉体验，同时推出超高清5G快游戏。 除了消费者业务，5G更重要的是在工业制造业等B端的应用。中国移动正面向工业、农业等14个重点行业，聚焦74个场景，开展5G应用创新。下阶段，中国移动计划打造100个5G示范应用，加速推动5G与各行各业深度融合。

从2019年年初开始，关于5G医疗的话题火速升温。5G到来之后，医疗领域率先拥抱，全国各地不少医院纷纷开启了基于5G的医疗应用探索，通过与运营商、设备商开展合作，陆续推出远程诊断、远程手术、5G医疗救护车等，给大众带来了全新的医疗体验和服务。“5G+医疗”无疑成了目前医疗行业发展的一个新方向。 5G医疗发展成就 2019年1月19日，苏州协同创新医用机器人研究院传出一则消息，中国一名外科医生利用5G技术实施了全球首例远程外科手术。这名医生在福建省利用5G网络操控30英里(约合48公里)以外一个偏远地区的机械臂进行手术。 3月16日，华为与中国移动合作，助力中国人民解放军总医院完成全国首例基于5G网络的远程人体手术——“帕金森病脑起搏器”植入手术。这场手术跨越近3000公里，医生在海南为远在北京的患者实施手术。 4月3日，在移动和华为的技术支持下，广东高州市人民医院和广东省人民医院共同完成了全国首台“5G+AI微创心脏手术”。 4月10日，贵州医科大学附属医院与中国移动通信集团贵州公司共同揭牌成立5G 医疗联合实验室，联手打造贵州省首个5G智慧医院，共同推进5G在智慧医疗领域的应用落地。贵医大附院远程医学中心利用5G通信网络，联合长顺县人民医院及中日医院完成了首次5G远程多学科会诊。 6月27日，在中国电信的帮助下，北京积水潭医院院长田伟在机器人远程手术中心，利用5G技术同时远程操控两台天玑骨科手术机器人，为不同地区医院的两名患者同时进行手术。此举在全球尚属首次，标志着我国5G远程医疗与人工智能应用达到了新高度，是外科医学划时代的里程碑。 6月28日，MWC19上海5G峰会上，凭借中国移动提供的5G网络连接，巴塞罗那临床医院胃肠手术服务负责人Antonio de Lacy博士在上海新国际博览中心的场馆里为上海东方医院手术室提供了远程实时指导。这是首次在中国进行的实时5G远程手术指导演示。 7月4日下午，5G+AI远程消化内镜诊断在四川成功实施。四川马边彝族自治县人民医院的病房内，医生正给患者进行AI消化内镜检查，与此同时，患者的胃部影像通过5G网络传送到300多公里外的四川大学华西医院专家面前。 在运营商、设备商和国内各大知名医院的共同推进下，5G医疗离百姓的生活越来越近。 5G能为医疗带来什么? 节省抢救时间 5G带宽“速率”是4G的100倍，并且延时低，对于信令的收发速度很快，同时具备的高可靠性和多连接性，可供海量设备同时联网。在医疗场景中，这样的优势便意味着便捷与高效。 以院前急救为例，4分钟是心肌梗死等心脑血管疾病的院前急救“黄金时间”，超过8分钟就会给心脏、大脑带来不可逆的损害。在与死神分秒必争的赛跑中，达到毫秒级速度的5G网络会是医疗人员最好的助力。 目前正在研发完善的5G条件下的救援车，对于病患来说就像是移动的急诊中心。病人上了救护车以后，医生可以实时察看病人以往的病历，在车上做一些心电图、B超等检查，这个检查的结果可以实时传输到急救中心，大夫可以进行指导。 如果病人病情复杂，可以在救护车上面启动远程会诊系统，通过医院专家对急救车辆上的病人进行多学科的会诊，指导急救车上的现场救治，这样就极大的缩短了抢救时间，减少了治疗不及时的可能性。 辅助医生诊断 疾病的临床表现多种多样，再优秀的医生也有记忆出错无法正确判断的时候，但是通过5G技术和大数据的结合，能够实时从庞大的数据库里找出符合度较高的情况，帮助医生更好的判断病患的情况。 解决医疗资源分布不平衡问题 我国一直以来就有看病难的问题，归根到底，是人们日益增长的医疗服务需求与服务供给之间的不平衡。不仅在各个省之间存在差异，在一个省内的各个市州，医疗资源的分布也是极不平衡的。 因此，我国异地跨区域就诊的现象十分明显。这不但增加了就医难度和就医费用，而且不合理的流向也使基层医疗机构技术水平下降，大医院的医疗优势得不到利用，无形中浪费了医疗资源。 基于这样的现象，远程诊断、远程手术在此前多次被提及，但受制于远程实时操控对于网络带宽和时延的高要求，例如，医生手部动作、图像传输、力量反馈必须达到高度同步，这在原有的4G网络条件下难以实现。 大带宽特性的5G网络，能够为现场音视频和B超图像的实时传输，提供数十兆的传输带宽。同时低时延特性使得病人体表的力量反馈信号，在短短几毫秒内就可以传递到医生的触觉设备。 此外，超声影像也能在5G网络中实现云端的实时分析，多层次辅助医生诊断。 在“6·17”四川长宁县地震中，5G医疗首次被运用于地震救援中。6月18日下午，在成都的四川省人民医院医生通过灾区的5G医疗救护车，为长宁地震两名伤员进行远程会诊。 据了解，上海、河南、浙江等地的医疗机构也都“试水”5G医疗救护车，通过救护车上的远程诊断设备，提前对患者进行诊断，前移急救场景。 5G医疗的实现还有哪些局限? 目前来看，5G医疗尽管出现了许多革命性的突破，但仍然没有进入深水区。许多通信、医疗行业的专家仍然对5G远程医疗保持谨慎态度。 国家卫健委远程医疗管理培训中心主任、中日友好医院信息中心主任卢清君在公开演讲中强调，如果目前过度依赖5G远程手术，一旦中间出现问题，甚至会影响到患者的生命安全，过早宣传对时效性、技术成本要求特别高的场景，会导致医患矛盾的加剧和医患纠纷的增多。 与此同时，过度炒作会使公众对5G应用在医疗技术上的向往和期待特别高，给行业技术转化带来较大的压力。哪些是既经济又有效、又安全的，是目前5G+医疗场景设计的原则，4G保障不了的，才是5G的刚需。 从目前情况来看，让医生给患者远程操作手术，患者还是不放心。因此把医疗过程分解开，先通过AR、VR等技术进行远程会诊、远程B超诊断，等技术进一步成熟之后，再转向远程手术，才是更科学合理的模式。 从另一方面来说，全国大部分实体医疗机构都部署了远程医疗系统，但利用率不到20%。原因在于国家早有规定，三年以上的主治医生才可以参加互联网诊疗，帮助专家整理病理，会诊意见由高级职称签发。有了预约转诊，大病患者就可以从协同会诊到转诊到住院，到最后的基层康复。但这些主治医生的日常工作已实属繁重，他们能分出多少时间与精力用于远程诊疗也是对远程医疗的另一考验。 “从我接触到的医院来看，大多数医院都对远程医疗感兴趣并且持支持态度，但5G技术毕竟是新兴事物，还有医院对信号稳定性存疑，远程诊断还好，要是在远程手术过程中出现信号中断，责任在谁?”有业内人士表达了对远程医疗具体落地景况的担忧。 除了慎重对待5G远程手术之外，为了保证就医的安全性，医院“专用网”的建立也将成为关键。

上周末， 微软 正在洽谈 准备全资收购 GitHub 的消息传的沸沸扬扬。彭博新闻社 6 月 4 日凌晨 发布最新报道 称，据熟悉此事的消息人士透露，微软已同意收购 GitHub Inc. ，并最快会在今天宣布这笔交易。 GitHub 倾向于出售公司，而选择微软的部分原因是微软给首席执行官 Satya Nadella 留下深刻印象。 协议的条款暂且还不得而知，GitHub最近一次估值是2015年的20亿美元。 此次收购或为总部位于旧金山的 GitHub 公司创造一条全新的前进道路。在此之前，GitHub 花了9个月才找到一位新的首席执行官，并且尚未从其提供的服务——协作和共享代码中获利。GitHub目前聚集了2700万开发者，8000万个代码库。另一方面，微软也越来越依赖于开源软件，微软目前在GitHub上贡献了超过1800个存储库，连续三年保持第一。 对于这个消息，截至彭博社发稿，微软发言人弗兰克 · 肖拒绝发表评论，GitHub未予回复。 事实上，微软与GitHub的收购传闻由来已久。最早始于2016年，但被GitHub直接予以否认。之后的两年里，也频繁传出双方探讨收购的消息。近期，在GitHub CEO Chris Wanstrath离职和新管理者迟迟未能选定的窘境下，GitHub与微软的谈判，逐渐开始走上台面。 此外，在刚刚结束的微软在Build 2018开发者大会上，微软宣布与GitHub达成新的合作，将Azure开发运维一体化的在线服务能力带给GitHub用户。让Visual Studio App Center与GitHub的整合，GitHub开发者在开发面向iOS、Android、Windows和macOS设备的移动应用时，可以体验与GitHub无缝衔接的自动化的开发运维流程。 本文为 数据分析网 原创文章，转载或内容合作请联系我们，未经允许谢绝转载，本文链接：https://www.afenxi.com/55168.html 。

新一代信息技术发展的一个重要突破就是极大提升了数据处理能力，这也使得人们更容易在工作和生活中留下姓名、职业、住址、电话号码、身份证件号码、财产信息、消费记录等。这些信息被互联网记录和存储，非常容易被泄露和传播，甚至可以通过个性化推荐等算法分析而产生巨大商业价值。中国消费者协会2018年发布的《APP个人信息泄露情况调查报告》显示，受访者中因个人信息泄露而被骚扰或侵害过的人数占比达85.2%，个人信息泄露的情况为数不少。在新一轮科技革命进程中，个人信息保护成为一个重要问题。 目前，我国侵权责任法、电子商务法、网络安全法等法律都有关于个人信息保护的规定，更多更专门的立法也被提上议事日程。在深入总结现行法律实施经验的基础上，学术界和实务界将对个人信息保护的有关法律问题进行研究论证，以进一步加强对个人信息的保护。个人信息说到底归属于信息主体个人，个人对这些信息应当有处置权。因而，促使个人信息收集者、处理者尊重个人的知情同意权，就成为个人信息保护法律制度设计的一项关键内容。 在信息技术快速发展的当下，个人信息不断产生，同时被多种机构、企业存储和传播。个人有可能在不知情的情况下就失去了主张权利的机会。让人们能够恰当地控制个人信息，前提是让其有权了解自己的哪些信息正在被收集、使用。赋予个人信息主体以知情权，同时规定个人信息收集者、处理者负有告知义务，是维护个人信息自主权的需要，也是督促互联网信息产业透明运营的需要。 2017年6月实施的网络安全法就体现了知情同意原则，其中第四十一条规定：网络运营者收集、使用个人信息，应当遵循合法、正当、必要的原则，公开收集、使用规则，明示收集、使用信息的目的、方式和范围，并经被收集者同意。同时，根据其中第六十四条的规定，如果网络运营者违反了信息收集使用规则，有关主管部门可以责令改正，并根据情节单处或者并处警告、罚款。 在对个人信息进行保护的过程中，还需要依据实际考察现行法律所涉及的知情同意原则的实施情况。例如，网络经营者制定的个人信息保护政策可能因为复杂冗长或语言晦涩而让消费者难以理解，导致消费者的知情权沦为一纸空文。另一方面，大数据时代需要对海量信息进行批量处理、多方共享等，也让信息产业经营者呼吁确立知情同意原则的豁免规则。此外，对于未成年人的个人信息保护、不同风险类型的个人信息保护等，也有必要进行具体制度设计。 为了使知情同意原则的实施更加透明，应当明确个人信息的收集者、处理者在收集使用信息的不同阶段履行何种具体的告知义务。在用户首次进入时，信息收集者、处理者就应以明确、易理解的方式告知其个人信息存储和使用的内容、方式、范围、目的。此外，当个人信息的存储方式和使用目的发生变化时，用户提供了新的敏感个人信息时，个人信息收集者、处理者也应当履行相应提示告知义务。被收集信息者为未成年人时，应当建立特别规则，以加强对未成年人个人信息的保护。另外，法律明确规定的合法、正当、必要原则，在实践中如何科学界定，也需要进一步完善规则。知情同意原则着眼于人在科技发展中的主体地位，是个人信息保护的基石性原则。为个人信息安全扎紧防护网，我们才能在互联网的大海里安心畅游。

北京时间5月31日凌晨，有“ 互联网 女皇”之称的玛丽·米克尔发布了2018年的互联网趋势报告，这也是她第23年公布互联网报告。 2018互联网女皇报告要点 焦点关注：中美差距越来越小 与往年一样，在2018年互联网趋势报告中，关于中国的互联网发展趋势，报告也同样花了整个一个章节来进行阐述，报告今年对中国互联网环境的总体判断是环境充满活力以及在零售上持续创新。 报告首先从数据上描述了中国总体宏观经济环境目前仍在持续走强：消费者信心指数创四年新高，制造业采购经理人指数（PMI）持续走高，目前中国的GDP增长62%由消费拉动，而在2003年这一比例为35%。 在宏观经济环境向好的背景下，中国的互联网环境也持续走强。目前中国移动互联网用户数为7.53亿，2017年同比增长8%，较去年12%的同比增速有所下降。移动端数据使用同比增长162%，前一年增速为124%。 报告指出，中国正在成为全球最大的互联网公司的中心。截至5月29日，全球20个市值或估值最大的互联网公司中，中国占据了9家，美国有11家，5年前，中国只有2家，美国有9家。中国在全球互联网中的地位与美国的差距正在进一步缩小。 数读报告里的中国：全球20大科技公司，中国占9席 在长达293页的报告中，专门有数十张提及了中国互联网产业。 报告称，2017年中国移动互联网用户数达到7.53亿，同比增长8%。2017年中国移动互联网数据量同比增长162%。2018年3月，中国网民在移动端花费的时间是32亿小时，其中社交媒体占据了47%的时间。全球20大科技公司中，中国公司占据了9席，五年前仅有两家。 互联网女皇给中国独角兽估值：小米750亿美元 报告中有一个表格，表格列出了全球20大互联网公司，其中中国公司占据9席，当中出现的独角兽公司有蚂蚁金服（9）、小米（14）、滴滴（16）、美团（19）、今日头条（20），我们可以看到互联网女皇给其的估值。 全球云服务增速迅猛 2018年一季度增速达58% 报告还专门提到了云服务在互联网发展中的业务。在2006年时，亚马逊AWS还只提供1项服务，到2018年时，已经提升到了140多项服务。 三大巨头亚马逊、微软、谷歌的在云服务上营收逐年增长，同时保持高速增长，2018年第一季度云服务增速同比增长58%。 互联网女皇报告揭示人口红利已经消失 报告显示，全球互联网产业的人口红利正在消失殆尽。从上网设备来看，2017年是智能手机出货量首次未能实现增长的一年。报告强调，随着全球网络用户已超过全球人口的一半以上，尚未接入互联网的人口变得越来越少。 互联网女皇报告：互联网领域的投资圣经、选股指南 1995年，玛丽·米克尔与同事克里斯·德普开始发布《互联网报告》。这份报告被投资者视为互联网领域的投资圣经，并且成书公开发行，在整个科技行业引发了巨大反响。 互联网女皇报告几乎成为当时每个互联网创业者的必读报告，且无异于选股指南。她向投资者推荐的美国在线、戴尔、亚马逊、eBay等公司股票，都很快带来了超过十倍的投资回报。 本文采用「CC BY-SA 4.0 CN」协议转载自互联网、仅供学习交流，内容版权归原作者所有，如涉作品、版权和其他问题请给「 我们 」留言处理。

澳大利亚弗林德斯大学的研究团队研制出一种名为“涡轮增压”的流感疫苗，这种疫苗可以刺激人体免疫系统产生比普通疫苗更多的抗流感病毒抗体。团队首席专家、弗林德斯大学医学教授尼古拉·彼得罗夫斯基称，这是全球首个进入人体试验阶段的使用人工智能（AI）技术研制的流感疫苗。 根据弗林德斯大学发布的新闻，这种改进型流感疫苗也是世界上第一种完全由人工智能设计的药物。 通常情况下，为了研制一种疫苗，大型医药公司要筛选数百万种化合物，需要数千人连续工作5年，耗费高达数亿美元。而在人工智能技术的帮助下，彼得罗夫斯基领衔的小型科研团队只用大约两年时间就开发出了这种疫苗。 研究团队首先设计了一套名为“萨姆”的智能算法，其能够学习现有成功的疫苗和失败的案例，以判别疫苗对流感是否有效。然后，他们又创建了另一套能够创造出数万亿个虚拟化合物的智能程序，彼得罗夫斯基将其称作“疯狂的化学家”。“萨姆”与“疯狂的化学家”协同工作，提出了最有效的疫苗选项。 “人工智能既简化了疫苗的研制流程、大幅降低了成本，又提高了疫苗的有效性。”彼得罗夫斯基表示，他们不用筛选数百万种化合物，而是只使用了少数几种，合成它们只用了几周时间，随后他们在人体血液中进行了测试。现在，这种疫苗完成了动物试验，已经进入人体试验阶段。 “20年内，人工智能将成为药物研究的常用手段。”彼得罗夫斯基说，药物设计是一件非常困难的事情，甚至被认为超出了人工智能的能力。但我们证明了它们可以做到，“这代表了一个新时代的开始，人工智能将在药物发现和设计中发挥越来越重要的作用。” 彼得罗夫斯基认为，该疫苗有望在3年内获得应用。据悉，此项研究由美国国家过敏和传染病研究所资助，将招募大约240名志愿者，开展12个月的临床试验，以测试其对疫苗的免疫反应。

今日， 商汤科技 SenseTime 宣布完成 C+轮 6.2 亿美元融资，该轮融资由多家国内外投资机构和战略伙伴参与，联合领投方包括厚朴投资、银湖投资、老虎基金、富达国际等，深圳市创新投资集团、中银集团投资有限公司、上海自贸区基金、全明星投资基金等跟投，高通创投、保利资本、世茂集团等作为战略投资人参与。据统计，目前为止商汤科技总融资额超过 16 亿美元，估值超过 45 亿美金，是当前全球总融资额最大、估值最高 AI 创业公司。 据介绍，商汤科技在 2017 年已实现全面盈利，并在智慧城市、智能手机、互联网娱乐、汽车、金融、零售等行业实现快速落地。其业务营收连续三年保持 400% 同比增长，快速结合场景落地，2018 主营业务合同收入同比增长 10 多倍。 商汤科技最近不仅在融资方面进展迅速，也发布了一系列新产品。4 月 25 日，商汤科技在北京召开了 人工智能 峰会，并发布了一系列新产品。其中包括安防领域的「SenseFace 3.0 人脸布控实战平台」、「SenseFoundry 方舟城市视觉平台」，增强视觉领域的「SenseAR 增强现实感绘制引擎」、「SenseAR 开发者平台」，基于深度学习的内容审核系统「SenseMedia」，以及自动驾驶领域的「SenseDrive DMS 驾驶员监控系统」。 商汤希望以技术优势吸引开发者的加入，打造以 SenseAR 底层引擎 + 手机厂商 + App 开发商 + 用户的商汤 AR 生态。 技术方面，商汤建起了全中国最大的深度学习超算中心。据称，该公司目前已拥有超过 8000 块 GPU，并摆脱了主要由海外厂商支持的 Tensor Flow、Caffe2 等开源框架，自主研发了原创深度学习平台 Parrots。目前，商汤已经在安防、金融、智能手机、移动互联网、汽车、零售等多个垂直领域均有布局。 在官方通告中，商汤表示 C+轮融资后会继续加大研发和人才方面的投入，继续引领中国 AI 创新市场的飞速发展，并领跑全球。 本文采用「CC BY-SA 4.0 CN」协议转载自互联网、仅供学习交流，内容版权归原作者所有，如涉作品、版权和其他问题请给「 我们 」留言处理。

经过多年为国际品牌代工的经验，中国工厂沉淀下来一批具有优质生产工艺和设计能力的厂商，具有较强的打造自主品牌需求。大数据时代背景下，企业通过电商平台获取、存储、积累、分析数据，可以实现品牌升级和转型，进而带动行业增长。 企业生产什么，大数据说了算 2年前，江苏丝飘还是一家挣扎在生存线上的代工厂，2年后，大数据让这家企业起死回生。公司董事长钮广兰在回忆公司的电商之路谈到：“拼多多团队来考察我们的生产线，随后提供了很多数据支撑，包括产品规格、包装设计以及定价区间。”丝飘根据这些数据设计出了30包的大规格、小包装的产品，1个月之后，该单品的订单量便突破3万单。 丝飘所面临的，正是中国制造企业的“品牌困境”，中国中小企业有较强的生产能力，但却很难建立起自主品牌。 安徽德力也已经是中国领军型制造力量，但在培育自主品牌的过程中，同样也遭遇了瓶颈。德力拥有亚洲最大的日用玻璃器皿生产工厂，是国内首家日用玻璃上市企业，产品出口全球70多个国家，年销售额超过10亿元。“在国内市场，部分国际品牌的日用玻璃遭遇疯抢，实际上这些产品都是德力设计生产的，有的过一遍保税区，就成了进口产品。”德力高级副总裁程英岭称。 有顶尖产品、无品牌认知，这是一批国内领军制造企业的惯有问题。浙江三禾，也是另一家代表长三角尖端制造力量的企业。数据显示，在意大利，每10户家庭中，约有5户使用的锅具由三禾制造。 “现在，丝飘已经成了一家标准的C2M（顾客对工厂）模式的企业，客户有多少种需求，我们就能生产多少种产品，基本实现了以需定产。”钮广兰补充表示，“我们还开拓了海外市场。能做到国外去，成为国外一个知名品牌，这在几年前是想都不敢想的。” 拼多多联合创始人达达表示：“传统零售商和电商的出发点是帮助商家卖出商品，拼多多的出发点则是帮助用户找到最契合自己的商品，如果市场上不存在这个商品，那么我们有责任帮助他们‘造’出来。”这就是拼多多“新品牌计划”的初衷，成为一个用户和商家沟通的平台。 供应链精准，供给即创新 如果说丝飘纸巾实现了产品从无到有的转变，那么安徽德力则是供应链精准供给的创新典型。 上海交通大学安泰经济与管理学院教授陈宪认为，“新品牌计划”解决了企业的主要增长性难题，一是通过需求前置化，让消费者的意志来决定新品研发和投产的方向，极大降低了研发投入的不确定性。二是在此基础上，用稳定需求推动了企业的高成长。 据悉，“新品牌计划”所孵化的品牌和产品，不仅在拼多多平台脱颖而出，也在其它电商平台和线下渠道一骑绝尘。对此，达达认为，带动行业集体增长，正是拼多多的初衷。“‘新品牌计划’不是为拼多多孵化品牌，而是为全国消费培育品牌、创造优质产品。”“我们的定位很明确，互联网平台只是服务商，而不是掌控者。制造企业是生产资料和生产力的主要供给者，消费者是产业变革的决定者。”达达表示。 “德力拥有业内最顶尖的生产线和供应链基础，三禾建立了不可或缺的国际市场地位，针对这类企业，‘新品牌计划’主要有两大措施，一是提供数据、产品开发以及定价建议，做更受消费者青睐的产品；二是建立直达消费者的供需模型，大幅降低企业流通、营销、品牌触达的成本，携手创造最具价格优势的冠军单品，在短时间内通过销量规模迅速形成品牌认知和口碑效应。”拼多多数据研究院副院长陈秋表示。 产业互联网，助力品牌升级转型 “中国的制造企业正面临新一轮的集体品牌化转型，但在现有的市场机制下，这个转型过程会相当漫长和困难。”中国社会科学院研究员张春宇表示，中国的制造能力和需求供给之间的错位长期存在。 产业互联网背景下，电商成为助力制造业智能升级的重要一环。消费大数据指导上游生产变革，消灭库存，降低成本，提高效率。制造商工厂专注擅长的生产环节，电商平台利用互联网技术优势、人才优势、资金优势，帮助工厂孵化自有品牌，赋能制造业转型升级。 上海交通大学安泰经济与管理学院教授陈宪指出：“‘产业互联网’更多强调的是供给侧的改造，而‘新品牌计划’目前更多侧重于需求侧和流通侧。在此基础上，‘新品牌计划’的下一步重点，可以充分发挥技术公司的优势，逐步加强信息、物联、5G技术在成员企业生产体系的应用，实施更为精准的改革方案。” 未来，企业需要数据驱动，通过大数据战略升级打破企业数据孤岛，引领行业数据协同，实现成本效率优化。拼多多探索的“新品牌计划”，有望加速工厂在“新消费”时代的蝶变。

人工智能在推动经济社会创新发展的同时，也在重塑人类安全的未来。7月2日，上海市人工智能产业安全专家咨询委员会成立仪式暨第一次会议召开。会上了《人工智能安全发展上海倡议》，同时面向全球启动人工智能产业安全创新实践案例和优秀论文征集活动。 人工智能安全专委会在上海市人工智能战略咨询专家委员会基础上成立，旨在瞄准国际人工智能产业发展前沿，服务上海发展的定位和需求，构建专家协同网络，推动人工智能产业健康发展。安全专委会由来自高校、科研院所和企业的相关专家组成， 中国科学院院士何积丰担任主任。秘书处设在上海赛博网络安全产业创新研究院，承担相关日常工作。 上海市政府副秘书长陈鸣波表示，上海组建成立人工智能产业安全专家咨询委员会，就是要为国家人工智能产业安全发展先行先试。按照技术突破、产业创新和法律研究各方面需求，兼顾地域和领域代表性，召集跨界别的专家、学者和企业精英，探讨“产学研用”深度融合，既推动上海人工智能安全产业蓬勃发展，又进一步推动引领全国人工智能产业安全发展。 依托专委会平台，上海将紧扣国家战略、上海定位和区域需求，围绕中长期战略规划、重大项目评估、重点应用领域安全实践、前沿课题研究等，共商共治、群策群力，为上海探索一条更有包容性、更具开放性的安全发展模式和工作路径。 当前，对人工智能产生的安全风险加强战略性、前瞻性的研究部署，逐渐建立相应的法律法规、伦理规范和政策体系，已经成为国内外的共识。一些国家、地区和国际组织、私营企业、社会团体等积极推动人工智能安全与治理的进程。中国是世界人工智能安全治理的重要参与者，上海正在加快推进人工智能高地建设，此次会议发布的《人工智能安全发展上海倡议》不仅是安全专委会成立后发布的首份倡议文件，更是上海向全国、全世界发出的铮铮宣言。倡议在充分吸纳国内外人工智能安全共识的基础上，从应对人工智能安全挑战，守护智能时代人类未来的主旨出发，包含 “面向未来、以人为本、责任明晰、隐私保护、算法公正、透明监管、和平利用、开放合作”等八大目标原则及其基本要求。 会上，安全专委会主任何积丰院士宣布启动2019世界人工智能产业安全创新实践案例征集和优秀论文征集活动。面向全球企业征集人工智能产业安全领域的标准规范、研发成果、产品/服务、解决方案等实践案例，面向全球高校、科研院所、国际组织等机构中从事人工智能安全领域研究的科研人员和青年学生，征集高质量、高水平的学术论文。征集活动的评选成果将在2019世界人工智能大会期间对外公布。 附：人工智能安全发展上海倡议（全文） 为了应对人工智能安全挑战，守护智能时代人类未来，上海市人工智能产业安全专家咨询委员会在充分吸纳国内外人工智能安全共识的基础上，联合人工智能安全领域的专家学者和产业界同仁，共同发起“人工智能安全发展上海倡议”，内容如下： 面向未来：人工智能发展需要实现创新与安全的协同，以安全保障创新，以创新驱动安全。在确保人工智能自身安全的同时，积极将人工智能技术应用于解决人类社会的安全难题。 以人为本：国际社会应一道科学规划人工智能的发展路径，确保人工智能按照人类预期并服务人类福祉方向发展，机器自主进化和自我复制等关键进程须进行风险评估和安全监管。 责任明晰：人工智能发展应当建立完备的安全责任框架，需要针对人工智能的应用场景，不断创新法律法规和伦理规范，明确人工智能安全责任认定和分担机制。 隐私保护：人工智能发展需要保障用户的 数据安全 ，人工智能发展不得以牺牲用户隐私为代价，需要加强数据保护立法，丰富人工智能的技术路线，不断强化人工智能应用中的用户隐私保护。 算法公正：人工智能发展应避免由于算法设计对公众产生的危害，须明确算法动机和可解释性，克服算法设计和数据收集引发的不公正影响。 透明监管：人工智能发展应当避免技术黑箱导致的安全风险，需要通过建立可审查、可回溯、可推演的监管机制，确保目标功能和技术实现的统一。 和平利用：人工智能技术应当审慎运用在军事领域，自主化武器的研发和使用须遵循严格的风险评估，避免由于人工智能技术在军事领域滥用对全球和平稳定的威胁。 开放合作：人工智能发展需要各国、各方的协同共进，应当积极在国际范围建立人工智能安全发展的规范和标准，避免技术和政策不兼容导致的安全风险。

北京时间5月25日下午消息，欧洲新隐私法规《通用 数据保护条例 》（GDPR）周五生效。路透社评论称，GDPR将迫使企业更加关注如何处理客户数据，同时也让消费者能很好地控制数据，并且其隐私权也能得到更严格的保护。 欧盟GDPR将取代1995年的旧规。本次新条例预示着一个时代的到来：对于违反隐私法的企业，欧盟监管机构将可以获取该企业全年收入的4%作为罚金，或是直接处以2000万欧元（约2348万美元）的罚款。具体罚金数额取决于这两个数字哪个更高，这远超之前几十万欧元的罚金。 世界各地的许多隐私维权人士都称赞这项新规是互联网时代个人数据保护的典范，并呼吁其它国家效仿欧洲模式。不过，批评人士说，新规定过于繁琐——尤其是对小型企业而言。而广告商和出版商则担心，这将加大他们寻找客户的难度。 《通用数据保护条例》澄清并加强了现有的个人隐私权利，例如用户有权删除数据，并有权要求公司提供一份个人数据的副本。但它也包括了一些全新的授权，比如要求将数据从一个服务提供商转移到另一个服务提供商，以及限制公司使用个人数据，等等。 “如果你将《通用数据保护条例》与数据保护指导意见（data protection directive）进行比较，你会发现，这就像是一款软件从1.0升级到2.0，”律师事务所DLA Ppier的合伙人帕特里克·范艾克（Patrick Van Eecke）表示。 “这是一个渐进的过程，而不是一种革命性的东西……然而，对许多公司来说，这却是一个巨大而又突兀的警钟，因为他们从来没有事先对此做过功课。他们从来没有认真对待过数据保护指令。” 活动人士已经在计划利用访问个人数据的权利来扭转大型互联网平台们独霸话语权的局面——这些平台的商业模式依赖于无数用户的个人信息。这意味着，企业必须制定出应对新监管条例的程序，并对员工进行培训，因为任何不合规行为都可能导致严厉的制裁。 研究表明，许多公司还没有为新规定做好准备。 国际隐私专业协会（The International Association of Privacy Professionals）发现，受新条例影响的公司中，只有40%的公司在5月25日之前会完全遵守规定。 可以移植数据的权利 目前还不清楚条例中有多少条款将会得到解释和执行。许多欧洲监管当局表示自己资金不足以监督新法律的实施。它们将在一个统一的中央监管机构的管理下应对新形势。 新条例中的一个关键条款——数据可移植性的权利，正在引起特别大的争论。律师和专家表示，目前还不清楚将数据从一个服务提供商转移到另一个服务提供商的个人权利能有多大。 “我认为数据的可移植性是非常重要的，因为人们要花一段时间才能弄清它们的界限是什么，以及如何去遵守它们，” 英特尔 的安全政策和全球隐私办公室主管大卫·霍夫曼（David Hoffman）说。 例如，像Spotify这样的音乐流媒体服务是基于用户们的音乐喜好来为他们创建播放列表。当一个用户想要行使数据可移植性的权利时——即他或她想转移自己创建的播放列表到其他音乐流媒体服务提供商那里时，如果播放列表是由流媒体服务所使用的算法创建的，那么情况就会变得很复杂了。 欧盟数据保护部门表示，个人应该能够任意传输由他们自己创造出来的数据，而不是由服务提供者（如算法）所创建的“派生数据”。英国年利达律师事务所（Linklaters）的Tanguy Van Overstraeten表示，数据可携性的权利可能会引发知识产权问题。 他说：“你如果要将数据从你的系统迁移到其他人的系统中，其实是很不为人知的一种行为。” 责任日增 在业务方面，企业正急于与供应商和服务提供商重新谈判合同，因为如果出现问题，《通用数据保护条例》会让他们的日子很艰难。 在现行的旧规则下，通常是由公司来决定数据收集的目的（无论这些收集是否涉嫌违法）。但《通用数据保护条例》改变了这一点：以前仅仅是代表其客户来处理或存储数据的数据处理者（如云计算供应商）将直接承担责任、面临制裁（如果有违法行为的话），并可能会直接面临来自个人的诉讼。这些都需要在新合同中反映出来。 一个公司可能有成百上千份的协议，但它们都需要被重新审阅一遍，以确保它们能达到新条例的严格要求。“经过20年的数据保护立法，难道直到现在《通用数据保护条例》出台了，（公司们）才开始考虑：‘我在整个故事中的角色是什么’‘我到底只是一个数据保管者呢，还是数据处理者呢？’”范艾克说。(青卡) 本文采用「CC BY-SA 4.0 CN」协议转载自互联网、仅供学习交流，内容版权归原作者所有，如涉作品、版权和其他问题请给「 我们 」留言处理。

　　互联网时代的圈地运动依然在不断演变，到了 移动互联网 时代也没能幸免。尤其是新的风口与技术成为追捧的对象时，各个公司大佬跑马圈地已经成为常态。 　　BAT作为互联网企业三巨头，基于各自庞大的生态体系，在各个领域都有交集，通过技术、资本、布局能力来占有市场，竞争永远在进行中。除了热门的 人工智能 、零售、社交等领域外，以触手可及、用完即走著称的 小程序 也开始发力，逐渐成为新的争夺点。 　　而小程序的正式上线最早是在2017年的微信公开课上，低调发展了一年后才成为焦点。2018年5月22日的 百度 联盟峰会上，百度宣布将于7月正式推出百度智能小程序。 　　如今BAT分别从搜索、电商、社交的形态中衍生了自己的小程序，而行业中的马太效应是否会影响到百度智能小程序的布局，也许基于百度流量、技术及生态方面的优势会带来与AT不一样的发展形态。 　　流量+场景助力百度智能小程序 　　从互联网的PC时代到移动互联网时代，再到“新移动时代”，流量都是企业发展的关键因素。而移动端的流量越来越集中在少数几个TOP级的超级APP中，中小型开发者，尤其是长尾应用的开发者越来越难获取流量、获得新用户。 　　在几个超级APP中 ,微信以其庞大的社交体系为小程序提供了良好的发展环境，阿里则以其电商平台以及强大的支付体系为合作方提供了流量与技术支持，而百度则以“搜索+Feed流”的方式将全部流量赋能智能小程序。BAT在社交、电商、支付、搜索等领域为小程序提供了全方位的流量支持，基本上覆盖了全国所有的用户。 　　而百度智能小程序的加入，则弥补了小程序在搜索方面的欠缺。作为国内最大的搜索引擎，百度APP2018年一季度日活用户1.37亿，百度搜索每天响应60亿次搜索请求，百度信息流日活用户超过1亿。此外，百度地图、百度手机助手、百度贴吧等百度系应用也为开发者提供了更多的流量。 　　同时与微信提供的社交场景和阿里提供的电商场景不同的是，百度提供了日常生活中必需的搜索场景，在服务和内容的分发上，搜索则可以更准确地触达用户的需求，从而为其提供对应的优质小程序。 　　所以虽然腾讯、阿里较早布局小程序，但是并没有对小程序场景的全面覆盖，这一缺口就是百度所掌控的内容分发以及搜索场景。 　　百度小程序的智能化 　　 人工智能 技术已经应用到各个行业与领域，移动端的APP应用也在智能化，小程序作为一个去APP化的嵌入式功能，更像是以平台的附加功能的形式而存在，在智能化方面与真正的APP有很大差别。 　　百度是最早布局 AI 的公司之一，在All in AI后，AI已经深入百度业务的方方面面，如无人驾驶、DuerOS、智能音箱等，而在小程序的开发上，也加入了“智能”的头衔，以AI赋能小程序，为开发者提供最突出的AI能力加持，实现交互智能和数据智能。 　　与腾讯、阿里相比，这也是百度小程序最大的差异化所在，从而形成自己独特的优势，通过AI对产品功能和运营进行开发与创新。百度智能小程序将提供包括语音、文字、图像和人脸识别等在内的，超过60个AI接口和超过20个NA化组件给开发者，将从交互智能和数据智能两个层面给开发者赋能，帮助他们零成本开发智能小程序，重回业务理解与创意赛道。 　　在百度的交互智能上，通过自然语言对话交互，提供给小程序语音识别、语音合成、语音控制的AI接口；通过视觉交互，提供给小程序图像识别、人脸识别AI接口；通过沉浸式交互，提供给小程序AR、VR等特殊功能接口。 　　而数据智能则是通过感知层面的信息结构化、用户画像，认知层面的信息语义化、知识图谱，决策层面的推荐引擎、图像搜索等进行数据的获取与分析，来应用到小程序上。 　　与微信、支付宝的小程序相比，百度小程序的智能化会成为一个新的突破口，将小程序融入到当下最热门的人工智能中来，是否能带动小程序新一轮的发展升级，这也需要时间来给出一个答案。 　　百度智能小程序的生态化与体验的自然化 　　无论是小程序还是APP，用户体验是考量一个应用优劣的重要标准之一，小程序只有构建自然用户体验系统，优化移动体验才能最大程度的接近正常的APP。如果小程序在用户体验上无法达到或者接近原生APP的水平，很可能就会成为一个鸡肋，更无法得到用户的认可。 　　百度智能小程序将提供百度App的云端一体的服务，来实现“百度App端、百度搜索、百度信息流、百度智能小程序”的无缝Native APP体验，从而缩小与真正的APP之间的差距。而且百度智能小程序支持搜索触达小程序，完美解决了应用饱和和渠道碎片化的矛盾，缩短用户触达小程序的路径。 　　而百度智能小程序在生态化建设上更加开放，其支持Web化解决方案，成为业界首个小程序开放生态，除了为开发者提供流量之外，合作方资源也可以为其带来更多先发优势。 　　随着百度、谷歌、苹果、腾讯、阿里等众多玩家的加入，开发者生态已成为决定小程序竞赛胜负的关键，百度通过智能小程序的生态建设让合作方与百度紧密结合，从而更容易达到共赢的局面。 　　在开放生态上，百度不仅在智能小程序开发上给予更多组件支持，还要打破软、硬件终端的限制，让开发者做出来的小程序有更强的普适性。 　　百度App业务部总经理平晓黎甚至表示，小程序将来甚至支持在智能音箱、智能家居等AI设备上运行，让开发者真正实现开口吸纳流量、收口留存用户的目的。 　　百度整个生态的布局，通过百家号与熊掌号来生产内容，通过搜索为用户提供内容，而智能小程序的加入则可以实现用户搜索的目的，这也就形成了一个完整的闭环生态。 　　而接下来在百度联盟“价值、运营、共享”的原则下，如何完善百度的闭环生态来帮助用户更便捷、更全面的获取信息与服务则是百度接下来需要着力解决的事情。 本文采用「CC BY-SA 4.0 CN」协议转载自互联网、仅供学习交流，内容版权归原作者所有，如涉作品、版权和其他问题请给「 我们 」留言处理。

近年来，我国虚拟现实（VR）关键技术不断突破，市场规模持续扩大，行业应用不断延伸。内容层面，优质的沉浸式叙事内容不断涌现，并积极与全球优质内容互动交流；硬件方面，多家公司虚拟现实终端产品出货量位居全球前列，我国已成为全球最重要的虚拟现实终端产品生产地。有机构预测，到2021年，我国虚拟现实市场规模将达到544.5亿元，年复合增长率达95.2%。 虚拟现实之所以发展迅猛，是因为顺应了现实需要。当《清明上河图》遇上虚拟现实，就有了高科技互动艺术展演《清明上河图3.0》，观展者可以轻松入画，跟随张择端细腻的笔触，品味当年汴京街头流动的盛宴。试想，如果这几年火极一时的“石渠宝笈特展” “千里江山特展”等都能引入虚拟现实技术助阵，或许能在提供沉浸式观展体验的同时，更有效地解决供需矛盾，进一步做好文物展览与保护的平衡。 虚拟现实技术发展至今，进展不小。国内大型商场随处可见的虚拟现实体验馆，也反映出今天中国虚拟现实产业发展的冲劲。无论是近期走红网络的垃圾分类主题VR游戏，还是深圳市人民医院完成的国内首例5G AR（增强现实）/MR（混合现实）远程肝胆外科手术，都成为技术发展的有益尝试。总体而言，目前虚拟现实技术在视频、游戏领域内容形态比较丰富、技术水平发展比较成熟；在医疗、教育、社会治理等领域，还有巨大潜力和广阔前景。 有位科幻作家曾说，“任何足够先进的技术都将与魔术别无二致。”技术不断拓展着人类活动的维度以及想象力的边界。移动通信1G时代，我们无法想象随时随地视频聊天、移动支付；虚拟现实时代，各种场景的模拟将无限接近真实。过去的几十年里，个人电脑和智能移动终端不断刷新“信息时代”的概念，让我们近乎瞬时地访问数字世界、获取海量信息；在接下来的一段时间内，当虚拟现实和辅助医疗、远程教育、智能制造等结合起来，或将把我们工作、社交和娱乐的方式进一步“升维”，开拓全新的体验。 当然，“现实”的发展和“虚拟”的前景之间还有不小落差。目前的虚拟现实技术，总体上还是偏重于360度全景图的泛VR产品，而非严格意义上的虚拟现实内容。虚拟现实技术发展的这种“泛化”态势，一方面助推了普通大众触及虚拟现实技术，让高大上的技术更接地气，但同时也有可能造成大众对技术的误解。正因此，要推动技术的普及，归根到底是要推动相关产业的良性发展，在软硬件上同时发力。尤其是要推动从建模、制作到分发、应用和服务全产业链的贯通，让优质内容生产带动虚拟现实技术渐入佳境。 技术创新从来都需要协同发展，而非单兵作战。今年中国5G投入商用，对虚拟现实产业的发展构成利好，这是因为5G网络比4G网络快出一个数量级，而高可靠与低时延的网络将大大减少设备使用中的“卡顿”，提升仿真度和用户感受。相信随着技术创新的脚步，未来虚拟现实还会带给我们更多惊喜。

据Diffbot称，IBM、亚马逊和微软等科技巨头雇佣了大量数据科学家、工程师、架构师和数据库管理员。 中国IDC圈讯过去四年，数据科学家荣登美国最佳工作排行榜榜首。人们对这一领域的兴趣呈爆炸式增长，许多应届毕业生和转行的人都希望能够在数据中心行业找到好的工作机会。 Diffbot研究了来自其人工智能)数据库的数据。该数据库收集了互联网上所有的公共知识，以确定有多少员工拥有与大数据工作相关的职位，以及哪些公司聘用了最多与数据工作相关的职位。 大数据2 报告称，数据科学家、数据工程师、数据架构师、数据库管理员、机器学习、大数据工程师和人工智能等各行各业都拥有数量最多的数据相关员工。而从公司来看，排名靠前的是： IBM(2563名数据工作者) Amazon(1,846名数据工作者) 微软(1,800名数据员工) Facebook(1220名数据工作者) Oracle(1,210名数据工作者) 谷歌(904名数据工作者) 苹果(568名数据工作者) 总的来说，数据科学家、数据工程师和数据库管理员是最常见的职位。在剔除“数据库管理员”后，微软则成为员工中与数据相关的员工最多的公司，共有1992个职位。 报告称，所有与数据相关的职位都存在性别失衡的现象。在所有职位中，男女性别比例从未超过3:1。其中，数据库管理员的性别比例最高，分别为75%和25%，而大数据工程师的性别比例最低，分别为87%和13%。报告发现，在接受研究的数据科学家中，77%是男性，23%是女性。 在聘用数据人才方面，美国显然处于领先地位，拥有152,068名数据人才，其次是印度(27,602名)、英国(16,106名)和法国(10,297名)。

智东西 文 | Lina 智东西5月23日美国旧金山现场报道，今天，英特尔举办第一届 AI 开发者大会AIDC 2018，英特尔AI总帅、 人工智能 事业部（AIPG）总负责人Naveen Rao在现场进行演讲。 会上，Naveen Rao介绍了新款云端AI芯片NNP“代号Spring Crest”，比上一代产品3-4倍性能提升，2019年下半年向用户开放。此外，英特尔还在现场展示了酷炫的AI作曲、AI渲染3D狮子等应用。 值得一提的是，英特尔的这场AI开发者大会选在了旧金山艺术宫内举办，这座有着百年历史的建筑非常豪华壮观。 AI市场足够大，一家公司撑不满 Naveen Rao表示，在未来，不会是一种AI能够适应所有应用、所有行业（one size fits all），不会是一种AI工具、一家AI公司就能满足所有市场的——在智东西和英特尔公司上下不同高管交流的过程中，这个理念贯穿始终。 此外，Naveen Rao还表示，对于AI来说有三样重要的组成因素：（软件）工具、硬件、生态。 Naveen Rao是原加州AI芯片创企Nervana的CEO。2016年8月，英特尔斥资3.5亿美元收购Nervana，Naveen Rao也在几个月后晋升为英特尔人工智能事业部总负责人，直接向英特尔CEO科再奇汇报。英特尔云端AI芯片NNP项目的技术来源也是Nervana。 新款云端AI芯片Spring Crest：比上代强大3-4倍，2019年下半年向市场开放 在今年现场，Naveen Rao介绍了新一代NNP的产品，代号Spring Crest。 英特尔的云端AI芯片项目命名为“英特尔Nervana神经网络处理器”（Nervana Neural Network Processors，NNP），主打机器学习训练。去年，英特尔展示了这块Nervana深度学习专用芯片NNP的设计架构，项目代号Lake Crest。 （英特尔上一代AI芯片Lake Crest） （英特尔本代AI芯片Spring Crest） Spring Crest这款产品的功耗将小于210瓦，第一批产品NNP L-1000芯片将会在2019年下半年向用户开放，这代产品将会比之前的代号Lake Crest产品在训练方面有3-4倍的性能提升。 （英特尔AI产品组硬件副总裁Carey Kloss） 现场Naveen Rao并没有给出更多信息，而英特尔AI产品组硬件副总裁Carey Kloss告诉智东西，第二代的谷歌TPU有点像英特尔之前的NNP产品Lake Crest，而最近推出的第三代谷歌TPU则有点类似2019年即将推出的NNP产品Spring Crest。 Carey Kloss告诉智东西，这一代的Spring Crest产品已经给到了除了Facebook之外的更多合作伙伴试用。 此外，据英特尔介绍，目前英特尔在全球数据中心里的市场份额达到了90%以上。 AI用于图像渲染 在至强（Xeon）平台用于图像渲染方面，ZIVA CEO James Jacobs上台介绍了如何将英特人的AI与机器学习用于3D图像渲染，ZIVA曾经推出人体肌肉骨骼模拟插件Ziva Dynamics，被用于不少知名电影里的动物、人物渲染。 比如在上图的DEMO中，用了AI之后，图画里的狮子肌肉细节更加逼真、动作更加流畅。 用USB计算棒进行酷炫的AI作曲 Movidius VPU是英特尔的低功耗视觉处理器产品线，最近推出的第三代Movidius VPU仍旧主打超低功耗边缘计算能力、主打8种应用场景：可穿戴、VR/AR、智能家居、安防监控、无人机、服务机器人。 （Movidius前CEO、英特尔新技术群组副总裁Remi El-Ouazzane） Movidius前CEO、英特尔新技术群组副总裁Remi El-Ouazzane告诉智东西，在这些领域当中，安防监控是增长得最快的市场。 此前，英特尔还推出了基于VPU的神经元计算棒，将所有的功能封装到了U盘大小的设备中，用户只需要将计算棒插入USB 2.0接口里，就可享用机器学习的强大功能。 在现场，英特尔还DEMO了一段用计算棒来供能的AI作曲。（黄色的音调为人类输入，蓝色的音调为AI生成）。 三大软件工具开源，让AI开发者上手更简单 在软件工具方面，英特尔现场介绍了三大工具：nGRAPH平台、BigDL 大数据 开源平台、OpenVINO开源软件工具。 1、推出nGRAPH平台，支持主流AI开源框架 英特尔AI软件总负责人Jason Knight推出了英特尔nGRAPH平台，这是一个开源深度学习平台，能够支持目前主流开源框架如TensorFlow、CNTK、Caffe2等，还能支持英特尔所有硬件，让开发者在同一个平台上自由选用AI软件算法框架与英特尔硬件，从理论上运行类似英伟达的TensorRT。 英特尔目前正在与微软和百度开始在这方面的合作。英特尔AI产品组硬件副总裁Carey Kloss告诉智东西，虽然今天才正式推出，但是nGRAPH这个项目在英特尔内部已经研发了好几年。 2、BigDL：在 大数据 集群中进行深度学习应用 由于工业级机器学习系统是一条非常复杂的大 数据分析 流水线，如何直接在数据存储的地方进行深度学习应用与数据预处理，成为现实生产环节中遇到的考量。 因此在一年半前，英特尔开源了BigDL项目，让用户可以轻松、简单地在大数据集群中进行深度学习应用。BigDL是大数据框架Spark生态的一部分，因此它可以跟现有的大数据平台无缝衔接，让企业可以在存储数据的同一个集群上直接进行深度学习的应用（比如实时图片搜索、人脸识别），也可以在这个集群上进行数据清洗、特征提取、图分析等数据预处理工作。 3、OpenVINO工具包：视觉智能变革物联网 现场，英特尔还推出了一套OpenVINO开源软件工具，让开发者更简单地在边缘设备上部署视觉计算和深度学习能力。 目前，英特尔已经在和大华、GE通用电气、亚马逊等企业合作。 成为2020年东京奥运会AI合作伙伴 此前，英特尔曾经宣布成为2020年东京奥运会的5G、无人机等合作伙伴，今天英特尔宣布，英特尔将成为2020年东京奥运会的AI平台合作伙伴。 为了这次合作，英特尔还特别在今天宣布举办AI挑战赛，在接下来的三周内，开发者可以提交与2020年东京奥运会有关的点子或策划，优胜者将有机会获得高额奖金。 结语：加强开发者互动，英特尔AI驶入深水期 去年3月，英特尔正式对外宣布，将把旗下所有有关人工智能的业务整合到一起，成立一个名为“人工智能产品事业部（AIPG）”的新部门，由Naveen Rao领导。 在一年多以后的今天，英特尔举办了首届“英特尔AI开发者大会”，在本次大会上，我们可以看到英特尔的AI战略进一步清晰，在软件+硬件+生态合作的基础上，英特尔开始更加关注与AI开发者们的互动。 不过可惜的是，最为受人关注的英特尔AI芯片NNP本次依旧没有彻底揭开神秘面纱。这款被英特尔集团上下十分看重的Nervana项目究竟能力几何，我们还需拭目以待。 本文采用「CC BY-SA 4.0 CN」协议转载自互联网、仅供学习交流，内容版权归原作者所有，如涉作品、版权和其他问题请给「 我们 」留言处理。

7月3日上午，2019 云计算 开源产业大会在北京国际会议中心隆重开幕。2019云计算开源产业大会以“计算无处不在，开源引领未来”为主题，由中国信息通信研究院主办。工业和信息化部信息化和软件服务业司信息服务业处副处长李琰出席大会并致辞。 非常高兴参加“2019云计算开源产业大会”，在此我对本次会议的召开表示热烈的祝贺，也向各界同仁长期以来对我国云计算发展给予的关心和支持表示诚挚的感谢！ 云计算是信息技术发展和服务模式创新的集中体现，是信息化发展的重要变革和必然趋势。云计算引发了软件开发部署模式的创新，成为承载各类运营的关键基础设施，并为物联网、大数据、人工智能等新兴领域的发展提供了有效的支撑和保障。云计算还有力促进了产业链上下游的高效对接和协同创新，已经成为推动制造业和互联网深度融合的关键要素，是推进制造强国、网络强国建设的重要驱动力量。 加速云计算发展对于建设创新型国家，实现经济高质量发展具有重要的意义。十八大以来，以习近平总书记为核心的党中央高度重视以云计算为代表的新一代信息技术重要作用，加强统筹协调，完善顶层设计，做出了一系列重大决策部署，推动我国云计算产业实现蓬勃发展。 目前，云计算已经成为提升我国信息化发展水平，打造数字经济发展新动能的重要保障。 在产业规模方面，我国云计算产业近年来保持了强劲发展态势，年均增速超过30%。2018年骨干云服务商收入基本实现翻番，软件百强企业云服务相关的运营收入增长超过90%，数据处理服务增长超过1倍。软件企业向云计算转型步伐不断加快，产业结构持续优化，涵盖咨询、设计、部署、运维的产业链条逐步完善。 在技术创新方面，骨干企业在大规模并发处理、海量数据存储、虚拟化等关键核心技术，以及容器、微服务、开发运维一体化等新兴领域不断取得突破，有效满足了亿级用户海量并发下的需求。云服务商还积极推动云计算和人工智能、边缘计算、虚拟现实等新技术的融合发展，构建开放平台，满足新型应用场景下的不同业务需求。 在行业应用方面，云计算正在从互联网行业向制造、政务、金融等更多的传统领域延伸拓展。在制造领域，各地积极推动工业云建设，作为深化两化深度融合，发展工业互联网平台的重要抓手；在政务领域，各地通过政务云整合数据资源，为人民群众提供只跑一次的政务服务，有效改善了民生福祉。在金融领域，金融机构纷纷将面向互联网场景系统，加快向云平台迁移，降低信息化建设成本，提高业务创新效率。 伴随着云计算应用的不断普及，开源技术日益受到业界的广泛关注，已经成为产业发展的重要支撑。在云计算相关的虚拟化、容器、微服务、分布式存储等重要领域，开源已经成为引领技术创新的重要源头，深刻影响着云计算发展演进的方向。开源的迅速普及和推广应用，推动信息技术企业纷纷加大对云计算开源的支持和投入，并通过开展并购等多种形式，利用开源项目丰富自身的产品和服务，提升整体竞争实力，不断拓展用户群体，构建以自我为中心的产业生态。 云计算的发展也创造了以SaaS为形式的服务新模式，对传统的开源模式产生了深刻的影响，推动基于开源软件的新型商业模式不断涌现。国内对云计算开源软件的接受程度目前正逐步提高，骨干云计算企业在国际主流开源社区中发挥的作用也日益凸显。未来在开源技术的驱动和引领下，云计算技术创新和产业结构调整的步伐将不断加快，云计算发展的空间也将更加广阔，在推动经济发展、质量变革、效率变革和动力变革方面也将发挥更为重要的作用。 作为行业主管部门，信息化和软件服务业司将以习近平新时代中国特色社会主义思想为引领，加快探索应用开源技术推动云计算创新发展的新路径，促进云计算和实体经济的深度融合，为网络强国、制造强国的建设作出积极的贡献。 一是积极营造良好的产业发展环境，深入贯彻落实国务院《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》，加强与各部门、各地区的沟通协调，持续完善发展环境，规范云服务市场，培育云计算融合骨干企业，构建完善的产业发展生态体系。 二是着力通过关键核心技术，坚定不移地贯彻落实创新发展战略，立足产业发展现状，对标国际先进水平，鼓励企业积极吸收借鉴开源社区的先进成果和成功经验，集中优势资源开展协同攻关，加快突破核心技术，不断提升在开源社区中的贡献率。 三是深入推动“企业上云”，推动云计算厂商和行业企业加强供需对接，完善支撑配套服务，推动各类信息系统加速向云平台的迁移步伐，深化普及各类云计算应用，促进云计算为代表的新一代信息技术与实体经济的深度融合，改造提升传统产业，打造经济发展新动能。 四是完善云计算环境下的安全保障体系，准确把握安全与发展之间的关系，结合云计算特点，制定完善信息安全管理制度，增强安全技术保障支撑服务能力，不断健全安全防护体系，切实保障云计算环境下各类信息系统的安全。 各位来宾，今天的云计算开源产业大会为各界分享云计算产业化方面的经验提供了良好的平台，希望大家深入研讨，充分交流，利用开源技术推动我国云计算产业的发展，为数字中国、智慧社会建设作出更大的贡献！

区块链 的火爆，有比特币暴涨的“功劳”。前些年持有比特币的人，如今笑了；手中没有比特币的人看着比特币的价格直窜，眼红不已。 专家告诉我们：比特币是基于区块链技术而产生的虚拟货币。但要问什么是区块链，顶多有人回答：这是一种智能合约。再然后呢？知之者甚少。 但这似乎没有妨碍人们的关注和热情。一时间，各种各样号称以区块链为基础的虚拟货币和产品横空出世，人们你追我赶，还来不及了解其中的真真假假，“先上车再说，晚了就没机会了”，这是很多人在面对区块链时的态度。 事实上，区块链是一种去中心化的分布式账本数据库。而且，区块链的影响早已超出了虚拟货币的范畴。打开某会议活动网站，关于区块链的会议和活动明显增多了不少，“区块链+金融”“区块链+能源”“区块链+广告”……短短的几个月时间里，区块链似乎就到了能无所不包、无所不联的地步。 区块链的作用和价值正在得到大家越来越多的认可，但是，现在的区块链真的已经能够发挥如此大的影响力了吗？很多业内人士都表示，现在的区块链尚处于起步阶段，很多方面都需要完善。 所以，要警惕跟风炒作区块链的概念。在当前区块链的发展阶段，并不是所有的领域都可以实现“区块链+”，要防止新瓶装旧酒，尤其要防止触及监管红线的行为。 之前有一家公司，把房屋的产权进行分割之后放在区块链平台上，通过代币的方式让投资者进行交易，投资者买的是产权其中的一份。这个商业模式虽然很好地应用了区块链的思想，但是因为代币涉嫌非法融资，严重扰乱金融秩序，触及了监管的红线，被叫停了。 任何事物的发展都需要循序渐进。就拿前些年火起来的 大数据 来说，到如今，仍然有些地方简单地认为发展大数据就是买越来越多的服务器。由此可见，大数据的发展尚需要时日，毋庸说刚刚兴起的区块链。 将世界带向更好的远方的，乍看是技术，背后一定是人。区块链要发挥应有的作用，首先要有“人”在里面做一些建设性的尝试和探索。但就目前区块链的发展来看，我们需要做的准备工作还有很多。 本文采用「CC BY-SA 4.0 CN」协议转载自互联网、仅供学习交流，内容版权归原作者所有，如涉作品、版权和其他问题请给「 我们 」留言处理。

技术与业务的共振，推动着网络世界不断进步与发展。6月29日，以“共振”为主题的“2019锐捷网络互联网技术峰会”在北京举行。近百家国内顶级互联网公司及IT企业与技术领袖专家齐聚一堂，分享行业主流的网络架构、芯片技术及相关应用，共同探索网络技术的智慧未来。 2019锐捷网络互联网技术峰会现场 在这场网络技术的前沿会议上，锐捷网络还展出一众创新产品，包含100G/400G 数据中心 产品、基于Wi-Fi6的高性能WLAN产品、网络安全态势感知解决方案及统一运维管理的云办公等产品及解决方案。眼见为实的产品方案，吸引了众多科技大咖驻足。 技术共振，网聚未来 未来已来，新兴技术的演进，已从技术驱动向业务驱动逐渐过渡。同时，互联网深度融合进社会的各个领域，引领社会变革的同时，也给IT信息技术带来更多机遇和挑战。在互联网产品、业务快速发展的今天，把握互联网发展趋势，深化互联网应用，加强互联网技术革新，才能更好地让互联网成为全球数字化产业创新发展的新引擎。 锐捷网络互联网系统部总经理吴吉朋指出，网络技术不断发展，从稚嫩走向成熟、从封闭走向开放，为各类业务交付不断提速，从数字化转向智慧化。而“共振”就是一条纽带，将技术与技术、技术与业务，万物连接相融。在场景创新的技术驱动下，锐捷网络已经成长为互联网行业网络解决方案主流供应商，服务超 300 家互联网企业，赢得用户广泛信赖与认可。而在产业互联网时代，锐捷将通过持续创新、不断突破，进一步推进合作的广度与深度，与互联网企业一起探索更为灵活的创新合作模式，打造更紧密的产业生态体系。 ▲锐捷网络互联网系统部总经理吴吉朋 云计算 网络下一个10年会是怎样的？面对业务的多变与不确定性，数据中心网络又将如何演进？ 对此，锐捷网络互联网系统部技术总监高亮发表了演讲：“在互联网产品及业务快速发展的今天，其上层业务的不确定性决定了基础网络必然在网络性能、网络稳定性、网络规模上持续快速演进，以确定的标准化迭代应对业务的不确定。而大规模高等级数据中心成为互联网企业的核心战略资源，市场对高密度400G产品的需求愈加迫切。为此，锐捷推出了400G数据中心解决方案，满足互联网行业用户对于宽带和规模的快速增长需求，为更灵活的敏捷业务提供支撑。” 锐捷网络互联网系统部技术总监高亮 5G已在起跑线上。针对5G与Wi-Fi 6的“大无线”覆盖，锐捷网络无线产品事业部产品规划总监史江涛谈到，锐捷已经推出了全场景覆盖的“浩瀚·新连接”无线战略，涵盖连接设备网络、连接业务网络和HOLO云平台，为承载万物连接提供了面向海量终端、碎片业务、技术持续迭代的无线生态平台。 锐捷网络无线产品事业部产品规划总监史江涛 与此同时，锐捷网络还在近期推出了5G室内分布方案，通过自主创研的白盒软件化协议栈架构、支持边缘计算的容器化技术以及SA独立组网模式，在5G业务部署、时延、成本和场景应用上具有更为突出的优势。 随着数据中心承载业务种类和流量的增多，数据中心网络规模也在迅速地扩大，在满足其响应敏捷性的同时，如何确保每一次变更的正确性和业务稳定性，也同样变得更为困难，而SDN技术也终究会被IBN替代。目前，锐捷网络已经在原SDN极简网络方案产品基础上预研“极智网络”，引入了流分析中介FlowBroker、 大数据 平台、AI分析引擎，以及用户统一操控中心，将为最终用户提供一个强大智能闭环的控制系统。 锐捷网络研究院资深网络架构师林镜华表示，极智网络将开启网络发展的新纪元，根据场景实现按需解耦、智能控制，并且锐捷的IBN整体解决方案也将于近期正式落地，推动“无人驾驶网络”发挥出更大能量。 锐捷网络研究院资深网络架构师林镜华 针对云应用分支的虚拟桌面技术，锐捷网络云桌面产品事业部产品规划总监曲景洋表示：“锐捷通过自研EST传输协议、运用VDI/IDV融合架构、独创桌面虚拟化分层技术，使得办公终端性能大幅提升，同时实现了办公场景细分部署、系统与 数据安全 管理，满足了互联网行业用户针对部署灵活、成本控制、维护简便和安全的需求。锐捷自2014年起就一直稳居企业级终端VDI市场份额第一（IDC数据），在虚拟化桌面领域一路领先。2019年，锐捷推出的云办公4.0解决方案更在性能上补齐了云桌面的短板，并在优势项上与PC进一步拉开差距，提供了更佳的使用体验，实现了‘跨越式创新’。” 锐捷网络云桌面产品事业部产品规划总监曲景洋 大会上，锐捷还举行了圆桌论坛。围绕数据中心网络未来的发展趋势，锐捷与来自阿里巴巴、爱奇艺、京东、美团点评等技术大咖，共同进行了探讨，分享顶尖互联网公司网络的设计和实践经验，探讨数据中心网络技术、架构如何支撑业务的最新变化，响应产品的发展。 协同创新：携手推动互联网产业健康发展 此外，作为锐捷网络长期战略合作伙伴，阿里巴巴、腾讯、英特尔等产业巨头，也分享了在国内外主流互联网网络架构演进、DPDK在云环境中的应用实践、数据中心自动化管控、智能数据中心等领域的前沿探索，为与会嘉宾带来了一场场智慧的“共振”。 近年来，锐捷网络不断深入扎根行业，陆续推出以互联网数据中心场景为代表的一众解决方案，与顶尖互联网公司均展开了卓有成效的联合创新与合作。 本届互联网峰会的召开，锐捷网络不仅成功展示了场景创新和技术突破的能力，更希望借助这个平台拓展互联网产业的应用触角，开拓发展空间，协助客户实现可持续的竞争优势，推动整个互联网行业的健康发展。

近日， 中国顶尖 大数据 服务提供商DataStory（ 数说故事 ）宣布获得益普索Ipsos数千万级战略投资。 双方将融合市场研究巨头与 大数据 服务先锋企业的优势，让大数据洞察赋能各垂直行业、为多样化业务场景提供商业决策依据。 DataStory创始人兼CEO徐亚波博士（左）与益普索Ipsos（中国）董事长兼CEO刘立丰先生（右） DataStory是一家技术与商业双驱动的大数据服务企业。以DaaS为基础，SaaS化产品为核心，DataStory旗下大数据智能应用产品从全网数据获取、数据资产管理、分析洞察以及移动营销构建了一站式的服务链条。至今，已成功与亨氏、伊利、美的、腾讯等数百品牌企业展开合作。在大数据商业创新应用服务方面，DataStory已经成长为业内技术领先的公司之一。 作为全球领先的三大市场研究集团之一，益普索Ipsos 1975年成立于法国巴黎，距今已有43年历史，是全球唯一由研究专业人士拥有并管理的市场研究集团，服务覆盖全球89国家与各细分行业。 在全面、创新、极致的服务中国市场客户方面，益普索Ipsos拥有深度洞察市场研究的能力和丰富的全行业服务经验，这与拥有大数据创新商业应用经验和前沿技术基因的DataStory互为助力。 DataStory创始人兼CEO徐亚波博士表示，此次战略投资是DataStory与益普索Ipsos深度协作的开端，双方将一起不断丰富与突破互联网数据在新兴应用场景的探索与落地，用创新解决方案成果赋能企业，加速推动行业大数据发展进程。DataStory也将持续加大投入前沿技术和引入高端人才。 融合综合大数据能力，筑建在策略研究的高度，探寻数据驱动策略咨询的商业价值。 益普索中国区董事长兼CEO刘立丰先生表示，近年来通过与多行业客户接触，发现目前无论是快消行业，零售行业还是势头正足的电商平台，均在数据底层积累和数据与业务的融合上有着很深的理解及积极的实践应用，但受限于技术的实现及人才的匹配，对于数据的整合及数字化营销手段的使用还存在很大的不足。而市场上既拥有丰富互联网数据沉淀，又拥有扎实技术实现能力，帮助企业融合内外部数据做好数据资产管理，同时顺应外部市场趋势做好创新业务场景应用的企业少之又少。DataStory的大数服务模式恰好具备了这三点。 据悉，DataStory已经启动全新战略布局，在数据与 人工智能 技术创新研发和业务拓展上进行深度部署，基于企业内外部数据、线上线下数据的融合贯通，和多样化业务模式探索，构建企业大脑，深度赋能企业数字化转型。未来，DataStory将携手益普索Ipsos等众多合作伙伴，探索更深入的数据以及业务合作，以大数据行业领军企业的愿景，引领数据生态和行业合作生态的可持续发展。 本文为专栏文章，来自：数说故事，内容观点不代表本站立场，如若转载请联系专栏作者，本文链接：https://www.afenxi.com/53573.html 。

编译：数据观 作者：Martin Reeves, Simon Levin, Kevin Whitaker 古罗马哲学家、政治学家塞涅卡曾指出，“ 制度缓慢发展，但却迅速失败 ”。这句格言对商业来说同样适用。以柯达为例，它用了一个多世纪的时间，在2005年接近销售顶峰。但不过短短六年，便已申请破产。 当今的公司，面对不断加大的竞争威胁，如何避免“柯达式”的灾难性失败？有远见的领导者必须避免被传统的业绩指标蒙蔽双眼，并在不可逆转的溃败发生之前找到新的增长点。而一些其它领域的研究，包括生物学与计算机科学，可以为企业创新、增加存活几率提供启发。 平台为何会快速崩坏？ 企业，就如同生物生态系统一样，属于一种“复杂适应系统”。许多蓬勃发展的体系都是基于一种促进增长的“正反馈循环系统”，在自然界中，这些体系可能会采取互惠关系，令物种之间相互受益——例如，蜜蜂从植物中采集花蜜与花粉来维生，在这个过程中，植物得以授粉，又为蜂族创造了更多的食物。同样，在商业领域，一种理想的新产品会创造消费者需求，从而拉动销售，推动进一步的产品入场与投资。 [复杂适应系统：Complex Adaptive System，由法国哲学家埃德加莫兰提出。他强调“多样性统一”概念，认为关于世界的基本性质是有序性和无序性的统一] 然而，系统也面临着“负反馈循环”的抵抗力量。例如在生物领域，增长可能会受到食物或其它必要资源的枯竭限制。在商业领域，成功可能会导致那些使市场饱和、产品同质化的模仿者，或是迅速破坏现有企业优质产品的搅局者的出现。此外，高生产水平可能引起负面的环境影响或其它外部效应，最终导致监管机构或消费者的反弹。 传统的商业指标和策略往往会强化这些“负反馈效应”。 企业通过销售额和利润等过时的指标来衡量自身，而这些指标却掩盖了可持续性指标的重要性。一旦成功的商业模式得到发展，企业通常会尽最大可能提高核心产品的的效率和价值。从这个角度来看，对创新进行边际投资就太冒险了。然而，削减这方面的投资，会降低公司增长的 选择多样性 ，一旦需求或竞争发生了变化，就有崩坏的风险。 对诸如企业这样的复杂系统进行建模，会发现很多合理参数的下降速度都比上升速度快得多。此外，在销售或利润到达顶峰之前，毁灭的前奏就已经响起。因此， 企业领导者们必须先发制人——在现有模式依然有利可图的时候，就在创新上投资 。 公司正在迅速崩坏！ 正如大多数企业领导者所知，数字时代，新业务的增长正在加速。沃尔玛耗费18年达成收入10亿美元的成就，创下了当时的史上最快纪录，但Facebook只用了6年，而Pokémon就用了7个月。这是日益普遍的数字商业模式的“ 低资产密集度 ”＋“ 高敏捷性 ”所带来的结果。 然而，很少被提及的是，公司也在迅速崩坏。我们的分析表明，只有44%的行业领袖能够保持其领先地位超过5年，而半个世纪之前，这个比例是77%。这也是日益普遍的数字商业模式的“ 多竞争威胁 ”＋“ 高透明度 ”所带来的结果。 因此，对于现有公司来说，先发制人的创新比以往任何时候都更加重要。领导者如何有效地实施这一战略？ 生物学版《商业启示录》 生物有机体已经在复杂的系统中竞争了数十亿年，并且已进化出了与自然及天敌进行持续性抗争的长期成功策略。他们的行为对于商业领导者来说，是一部关于何时以及如何追求新选择的启示录： 1.预期耗竭——在资源耗尽之前找到新天地 许多动物物种在“斑块环境”中觅食，他们必须不断决定是否从现有的斑块中继续觅食——资源会逐渐消耗殆尽——还是寻找新的斑块。边际价值原理解释了为什么动物在耗尽现有斑块之前就开始寻找，并且有研究表明，鸟类和猴子等物种就遵循这一规则。即使在没有竞争的情况下，这也是一个很好的策略，但是竞争加剧了“先发制人”的需求。 [斑块：指不同于周围背景的、相对均质的非线性区域。自然界各种等级系统都普遍存在时间和空间的斑块化。它反映了系统内部和系统间的相似性或相异性。] 与觅食动物不同，企业领导者无需在“开采”与“搜寻”之间二选一——他们可以同时分配资源。但边际价值原理表明，公司应该在现有的增长引擎耗竭之前就充分投资于创新。 2.大步小步配合走——启用“列维搜索模式” 生物物种不仅提示我们何时开始探索，还告诉我们如何高效率地探索。例如，蜜蜂采花的时候会 在大量的短距离运动中穿插着一些长距离运动 ，以减少对任何单个区域的依赖。这种运动被称为“列维搜索模式”，这种“长尾”的步骤分布可以产生最佳搜索结果——尤其当斑块的价值不确定的时候，动物可以利用从各个斑块中搜索的信息更好地理解环境。 在商业上，创新努力不应该仅局限于“大步”或“小步”，相反，企业应该同时利用两种运动方式——“大步”探索未知区域，“小步”以低成本开发邻近选项——并从一次次尝试中找出新的机会。 3.拥抱进化 从较长的时间尺度上来说，生物有机体是通过自然选择来适应不断变化的环境的。这个过程需要创造基因密码的变异，比如，通过有性繁殖，以模块化的方式重组基因。即使是细菌，也使用“水平基因转移”的方式进行重组。此外，一些物种，包括大多数的大肠杆菌菌株，在压力下会经历更频繁的突变，以增加适应性。 然而，很多企业却不是这样做的。当遭受经济压力或竞争压力时，企业往往会降低他们的探索速度，并“关门扫雪”。 企业领导者应该 通过实验创造变化，并让市场选择赢家 ，尤其是在环境不确定的情况下。例如，阿里巴巴每年都会让高管在不同的业务部门进行轮换，不仅提升领导者个人的技能，还整合了来自不同部门的系统知识——这也是一种可以增加变异、加速进化的“基因重组”方式。 在下一篇文章中，我们将介绍来自计算机科学的商业建议。敬请期待！ 数据观 新一代 商业分析 平台；让数据说话 让 商业智能 本文为专栏文章，来自：数据观，内容观点不代表本站立场，如若转载请联系专栏作者，本文链接：https://www.afenxi.com/52924.html 。

以人工智能为代表的创新ICT技术的兴起与应用，正加速各产业数字化转型与升级，进入智能时代：交通+智能，最懂你的路;医疗+智能，最懂你的痛;制造+智能，最懂你所需…… 虽然数据价值潜力巨大，但企业生产活动产生的数据只有不到2%被保存，得到分析利用的不足10%，数据的价值还远远没有释放。在7月2日举办的“成都·选择不凡 华为云城市峰会”上，华为云EI 智能数据服务域总经理丁响明分析了实现数据价值面临的挑战，并给出了华为云“智能数据湖”的解决之道。 1 丁响明表示：“人类已经进入了数字经济时代，数据成为数字经济的重要原料， 云计算 和 AI 好比是炼油厂，对数据开采、传输、并将其‘智能熔炼’，进行数据‘提纯’，获取商业&社会价值，进而对源头产生了更多的数据需求周而复始，这样的循环将是智能世界的基本运行规律。但怎样用好数据是需要探讨的话题。” 数据价值实现面临三大挑战 来自华为全球产业展望(GIV)报告显示，到2025年，全球企业应用云化率将达 85%，AI 利用率达86%，数据利用率将剧增至80%，全球年数据增量将快速增长到2025年的180ZB，全球数字经济GDP将达23万亿美金。 数据成为新生产资料，智能成为新生产力，要充分挖掘数据经济价值，企业需要构建领先的数据基础设施，从而打通数据供应全流程，使能数据与业务全连接，提升业务敏捷性。 对数据的加工处理通常包括“采-存-算-管-用”全生命周期管理能力，让数据存得下、流得动、算得快、用得好，帮助客户将数据资源转变为数据资产。虽然各行各业都已经公认数据中隐藏的巨大价值，但在实现过程中，面临多重挑战： 挑战1：数据准备难，花24小时采集数据、花3小时转换数据做ETL入库、花1小时准备训练数据、最后只花了半小时训练+推理，得到需要的决策数据… 挑战2：数据融合分析难，传统的烟囱式企业ICT建设难以打通数据: 技术栈多、接口不统一，开发周期长;数据类型多，结构化/半结构化/非结构化; 数据分析 链路长，多系统集成难度大。 挑战3：数据消费难，某企业IT系统，数据源130+万张表，要从海量表中寻找目标数据，耗时30天左右，犹如大海捞针;然后将目标数据加工成业务可使用数据，烟囱多、步骤多，错综复杂，又耗时7天。导致找数难、取数难。 华为云智能数据湖，以融合架构实现数据融合分析 2 针对多样性的业务、多样性的系统、多样性的数据带来数据价值变现的挑战，华为云打造了“智能数据湖”解决方案——面向数据采集、存储、计算、分析的数据生命周期，提供了包括数据集成、数据开发、数据建模、数据治理、数据开放的一站式可视化数据管理能力，帮助企业快速构建自己的数据中台，加速数据价值发现。 华为云“智能数据湖”解决方案通过数据统一存储、数据融合分析(DLI)、数据运营使能(DAYU)等关键能力，消除客户使用数据的烦恼、提升实时数据服务能力，拥抱行业数字化。 应对一：数据融合架构，大幅缩短数据准备时间： 　　1、以往数据等待1天，现在数据实时入湖，直接基于原始数据实时分析; 　　2、以往数据计算要4小时，现在存算解耦，弹性伸缩，3倍资源，半小时完成计算。 　　3、以往T+1分析，现在采用增量式分析，一次一小批持续分析。 应对二：数据融合分析，打通数据，减少数据搬家： 　　1、CarbonData应对多种类型数据格式统一存储，实现大数据&AI使用同一份数据。 　　2、数据湖洞察通过联邦计算支持多种数据类型跨源分析。 应对三：以数据目录为中心，一站式数据运营，更易数据消费 　　1、以数据目录为中心，快速找到最合适的数据源。 　　2、一站式数据运营，源头在哪，目的地在哪，数据血缘一目了然 。 　　3、拖拽式开发，E2E数据链路编排监控，行业模型算子使治理更高效。 3 此外，通过在软硬件结合上做出更多努力，华为云智能数据湖具有超高性价比： 1、大数据和数据仓库服务全面支持鲲鹏芯片的自研基础设施，同等条件下性能提升20%，成本降低30%; 2、华为云大数据+OBS垂直优化，同等配置情况下SparkSQL性能是客户自建集群的2倍以上。 截至目前，华为云智能数据湖解决方案及服务广泛应用于金融、医学、物流、互联网、汽车、政府、大企业等行业。面向未来，华为云将与合作伙伴和客户携手创新，用智能数据湖方案帮助企业构建领先的数据基础平台，让企业用户更方便快捷的用好数据，掘金数字经济。

本文来自微信公众号 “CHO首席人才官”（ID：chomedia） ，作者 兰青秀。 1“后工业社会”时代的互联网属性进化 “后工业社会”是美国著名学者和思想家丹尼尔·贝尔提出的，其典型特点是：以理论知识为中轴，核心是人与人之间知识的竞争，科技精英将成为社会的统治人物。 在互联网出现之前，后工业社会的进化相对平缓，知识进步对社会发展的驱动是平稳上升的。 然而，互联网的出现和高速发展，就像是为后工业社会注入了催化剂，人类社会在短短二十年中，就发生了可以媲美甚至超过以前百年进化的巨大变化。 后工业社会，被打下了深深的互联网属性。 知识创造未来的同时，未来也在改变知识本身。 2 颠覆再造： 大数据管理 掀起知识革命浪潮 从结绳记事到发明文字，人类社会的每一次进化都伴随着以数据信息为核心的知识革命。数据与信息的载体，从甲骨、木简、布帛到纸张，经历了数千年的历史。然而，从纸张到电子，几乎是一步跨越，就颠覆了几千年来数据信息记录、传播、交流与存储的传统方式。 大数据 管理同时革新了数据信息的入口端和出口端。 在数据信息入口， 大数据 管理提供了真实的、实时的、低费的、海量的数据输入。 比如我们想要使用电子地图和导航设施，就必须定位所在位置和要去的目的地，并且在途中用GPS（全球定位系统）时刻记录位置，这就是 数据信息的真实性和实时性。 入口端通过提供一些免费的大众服务来获取大众的各种数据信息，这就是低费性和海量性。 在数据信息出口，大数据管理提供了丰富的数据信息、精准的信息分析、便捷的信息匹配、高效的信息应用等实用功能。 比如淘宝、京东等电子商务网络平台 ，作为生活购物的综合信息平台，会对消费者的消费数据信息进行记录、追踪、分析，洞悉并掌握消费者的消费习惯，从而进行针对性营销推荐，甚至衍生一系列的后续商业服务。 3 风雨欲来：势不可挡的人力资源管理革命 （1）不断变化中人力资源管理 大数据管理下的知识革命重新定义了“知识”，作为知识创造者、吸收者、利用者的人力资源管理者，势必会被赋予新的内涵和使命，而这些正在悄无声息地改变着人力资源管理的主体内容。 数据信息革命正在给人力资源管理带来全方位的变化： 大数据将为人力资源规划提供更为科学、全面的信息与数据基础； 基于人才数据库的招聘工作将在招聘信息发布、简历收集筛选、人才测评、人岗匹配等方面 大大提高工作效率和效果； 知识数据库将培训资源和培训需求实时链接和高效匹配，更有利于培训目标的达成； 薪酬数据库使得外部薪酬调研高度便利化 ，市场薪酬的透明性又反过来推动了企业薪酬进一步体系化和公平化； 绩效数据库使得绩效数据统计分析更加客观和便捷，使得绩效管理从烦琐的 数据分析 中解脱出来； 员工信息数据库使得劳动关系管理更加科学和规范 ，更有利于防控用工风险、推进人本管理，提升员工的企业黏性。 （2） AI 推动人力资源素质革命 人工智能 （Artificial Intelligence，AI）是模拟、延伸和扩展人类智能研究的技术科学，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的本质是“基于算法”的智能 ，在大数据的基础上，基于计算机科学的高度发展，人工智能已经取得了一个个丰硕的成果。 2016年，为吸人眼球的“阿法狗大战李世石”，结局却让人大跌眼镜：李世石以1：4落败于阿法狗。从“深蓝”战胜国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫，人工智能很快攻下了“被认为是最复杂的智力竞赛”的围棋大赛。 中投顾问发布的《2018——2022年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》认为，随着AI技术研究的逐步成熟，人工智能在无人驾驶领域、医疗图像分析、智能投资顾问、精准营销应用、新零售应用等领域的应用进程将进一步加快。 AI的高速发展启动了人力资源素质革命的加速器。 简单机械的工作将被人工智能很快取代： 在制造行业，有很多企业已经引入工业机器人，替代了很多流水线工人，并且大大提高了工作效率，降低了生产浪费； 在零售领域，无人超市已经上线，传统的理货员、服务员、收银员等，已经处在风口浪尖； 无人驾驶正在快速发展，驾驶员将何去何从？ 大数据信息公开且动态匹配，使得传统的靠信息提供与匹配生存的中介机构，甚至包括提供高端猎头服务的人力资源机构，都面临了前所未有的转型挑战。 人力资源开发目的就是提升人力资源价值增值部分。当人力资源的价值定义被改写，人力资源素质革命的大幕拉开了…… 4 未来已来：大数据与AI下的人力资源管理重构 （1）“终身学习+立体能力”重构人力资源素质 “不是我不明白，这世界变化快”，就像这首歌里唱的，科技的高速发展使得现在的世界堪称“日新月异”。 人力资源素质革命使得知识和能力的迭代周期正在快速缩短。在教育领域，以前可以用15~20年的教育周期培养一个可以工作30-40年的人力资源个体，大多数受教育者也可以凭借所学养活自己一辈子。 但是现在似乎不一样了。原有所学的价值，正在变得模糊，或者飘忽不定，而且 几乎没有办法预期这些价值会在什么时候就会突然消失殆尽。 “终身学习”变成了人力资源素质革命中能够给予大家安全感的“唯一法宝”。 只有时刻关注快速发生变化的时代，不断更新并获取匹配时代发展的人力资源素质，才能不被快速发展中的社会淘汰。 另外，人力资源能力正在从线性变得“立体”， “斜杆青年”的状态将会从“时尚”逐渐变成“大众”。 “终身学习+立体能力”将成为鲜红的旗帜，引领大家走上人力资源素质重构的革命道路。 （2）“泛平台化+劳务关系”重构人力资源管理 时代的快速变化使得传统组织的固化障碍正在变得越来越突出。新时代的管理呼唤灵活多变的组织，于是，“平台化”组织成为时尚，“合弄制”正在成为新时代组织再造的研究方向之一。 现在很多企业正在向平台化组织转型，以“人力资源能力”为核心组织能力的行业，比如法律、审计、咨询等行业的企业组织，是平台化转型的先锋队。 同时，人力资源素质重构提供了更加具有成长性和立体化的人力资源个体。 新时代的人力资源个体希望实现跨组织的合作与成长，全方位“解锁”自身的人力资源能力。 当组织更加柔性，人力资源更加立体，传统的“基于雇佣关系的劳动关系”将会成为历史，“基于平台组织的劳务关系”将成为未来人力资源合作的主流模式。“泛平台化+劳务关系”将全面革新人力资源管理的基础和结构，重构人力资源管理的内容和形式。 综上，大数据管理使得“互联网+” 从标签变成了烙印 ，深刻融入并驱动了社会发展，正在快速改变时代的面貌；具有互联网基因的AI技术与大数据紧密结合，成为重构商业运作形式的“利剑”。 大数据与AI下的人力资源管理重构，A面是“终身学习+立体能力”重构人力资源素质，B面是“泛平台化+劳务关系”重构人力资源管理。 A面与B面相互促进又制约，在对立统一的“矛盾”中共同发展，正在改写人力资源管理的未来。 本文采用「CC BY-SA 4.0 CN」协议转载自互联网、仅供学习交流，内容版权归原作者所有，如涉作品、版权和其他问题请给「 我们 」留言处理。

在国庆节期间，学姐安排了整整七天且细分到上下午的相亲日程。相亲地点遍布长江三角洲区域各大城市，而相亲项目包揽了吃饭、喝茶、喝咖啡、电影、唱歌、旅行等多种形式。 当学姐红光满面地回到上海之后，我诚挚地向她表达了钦佩之情。 学姐很谦虚：哎呀，这不算什么啦，寻找自己的人生伴侣嘛，总要付出辛苦的努力，才能开花结果啊！ 我略有疑惑：但是，把整个假期都消耗其中，会不会太没有效率了呢？ 学姐反问：那么，小团你说，怎么样才能更有效率呢？ 这倒是问到我了， 如何更有效率地找到人生伴侣呢？ 让我们来做一个数学实验来研究一下这个问题吧。 首先，我们假设需要寻找伴侣的适婚群体有以下两个特征： 群体中男女数量一致； 群体中每个人都有一个分值（比如高分男、高分女、低分男等），而群体的分值符合正态分布（平均数为60，标准差为10）。如下图所示： 那么，这些适婚群体要如何在其中找到彼此的伴侣呢？ 因此，我们设计了如下的配对规则： 对所有人进行异性间的随机配对。由于现实社会中许多配对都是男性的综合条件略强于女性，我们在模型中设定，当男性的分值不低于女性，且配对双方的分值差距在[0,10]分范围内，视为配对成功，否则配对失败； 配对失败的人将进入下一轮配对，规则同上；配对成功的人不进入下一轮配对；此步骤循环进行。 我们按照以上规则，将模型多次迭代，得到结果如下图所示： 可以看到： 随着配对次数的增加，适婚群体的成功配对率在不断提高，但提高的速度却在不断减小； 一次配对的成功率约为30%，两次配对的成功率约为46%，三次配对的成功率约为58%……异性恋的有效配对次数为9次，配对9次时，总体的成功率达到80%； 9次之后，尽管配对次数继续增加，成功率的增加则微乎其微。 啊，难道说，9次之后还没成功，便要注孤生吗？ 不着急下结论，我们不妨先来看看不同分值人群的成功配对率吧： 可以看到，不同分值人群的成功配对率差异极大： 50-69分（也就是普通大众群体）的成功配对率是最高的，经过9次配对之后，大概有85%。 高分男性的成功配对率较高，但成功率最高的是60-89分的男性（其中70-79分的成功率则接近99%），而低分男的成功率则极低，只有10%左右。 女性的成功配对率与男性截然相反：由于高分男总是倾向于选择得分略低于自己的女性，因此，成功率最高的是30-59分的女性，而在高于60分的高分女区段中，女性得分越高，配对成功率越低。 当然，无论分高分低，性别如何，作为一个适婚群体，其实都面临着同一个问题： 如何在减少配对次数的情况下提高成功配对率呢？换句话说，如何更有效率地找到人生伴侣呢？ 一般而言，我们很容易地会想到第一个策略： 策略1：精准相亲 大家可以看到，之前用于计算的模型中用的是随机匹配。而在实际生活中，我们往往都是通过亲朋好友介绍、或者婚恋平台等方式，进行相对精准的选择。 那么，与“随机匹配”相比，“精准相亲”真的能提高配对率吗？ 很简单，让我们修改一下模型，使得每次匹配都在分值相近的区间内进行（而不是随机进行），也就是相对精准地配对。结果如何呢？ 请看下图： 从图中可以清楚看到： 毫无疑问，相亲的初次配对成功率远比随机配对要高。的确，在相亲中一见钟情的可能性还是比漫无目的的社交大得多。 但是，我们也可以发现：虽然前几次相亲的成功率较高，但次数也仅限于5次而已。 在精准相亲超过5次以后，不仅配对成功率提高缓慢，甚至还低于随机配对的成功率。 原因嘛，很简单：假如你相了五次亲都没挑中（或被挑中），一般而言，再相下去也只是徒劳吧。哈哈哈。 的确，当精准相亲都无法解决你的婚恋问题时，不由自主地，你往往会开始怀疑人生。 你会开始质疑（或者被爹妈以及七大姑八大姨们质疑）： 难道是我的择偶标准过于苛刻了吗？ 是的，在这个深刻怀疑人生的时刻，你往往会想到下面这个策略。 策略2：放宽择偶标准 在最初的模型中，我们要求男性得分比女性高出0-10分才算是成功匹配，这导致了高分段女性和低分段男性的成功配对率非常低。显然，如果女性适当放宽择偶标准，将很有可能改变最终的配对结果。 那么，来放宽择偶标准试试吧！ 我们修改一下配对规则：男性的分值减去女性的分值的结果处于[-5,10]的区间内。也就是说，既保持“男高女低”的大格局，也允许有“女强男弱”的类型出现 。结果如何呢？ 请看下图： 可以看到，总体的成功配对率达到了91%。比之前标准高出了11个百分点。放宽择偶标准的效果显著嘛！ 即使我们细分到不同类型的人群中，也可以看到：对于得分在40-79分的大多数人而言，成功率配对率达到93%（提高了12%），而40分以下和80分以上人群的成功率也达到了65%（提高了16%）！ 没错，无论你处于哪个分数段，放宽择偶标准都是解决自己婚恋问题的有效方法。 但是，在现实世界中，总有一些保持着『只为玉碎』的坚强品质的人，宁可单身也不放宽自己的择偶标准，坚决排除不适合自己分数的潜在对象。 那么，对于这样一个群体，我们还有别的方法吗？ 当然有的，那就是： 策略3：接受开放关系 所谓开放关系指的是：每个人都可以拥有多个伴侣。 体现在模型中的话那就是：上一轮成功配对的个体，仍然可以进入下一轮配对。换句话说，已经配对成功的人，依然可以进入到下一轮配对当中。 你看，是不是忽然多出了很多可选择的对象呢？ 没错，画出图来的话是这样： 可以清楚地看到： 随着配对次数的增加，总体的配对率将会成倍增长（这是一个等差数列）； 所以，只要你保持接受开放关系，同时坚持不懈，总能找到合适的对象的；不仅仅保证能找到，而且还能保证你找到超过一个以上的对象。是的，上图中很清楚地说明了：只要配对次数超过3次，配对率已经大于100%了。 这个时候，人们不禁会产生担心： 既然允许接受开放关系，那么高分的人群岂不是要霸占更多的婚恋资源，这让其他的低分群众怎么混呢？ 不必担心，我们先来计算一下吧：将不同得分的群体进行多轮配对后，可以得到下图： 在开放关系的前提下： 1. 分值在40-79的人群平均每人将拥有2.6个配偶； 2. 而40分以下和80分以上人群平均每人只拥有0.48个配偶。 是的，越是普通大众，越容易在开放关系中受益。这个结论也很容易解释： 当大众都接受开放关系时，那么占据人群大多数的群体总是能有更大概率遇到自己可接受的对象的，而数量本来就不多的高分人群和低分人群在自己所属的群体中寻找可接受的对象，就显得更加举步维艰了。 当然，并不是所有人都能够如此激进地接受开放关系的，那么，既不肯放宽自己的择偶标准，又坚持保持传统婚恋关系的人，还有什么方法可以提高婚恋成功率呢？ 我们只好祭出最后的必杀技了： 策略4：改变性取向 在讨论这个深刻的问题前，大家不妨先自己思考一下，从概率的角度，同性恋和异性恋谁更容易找到对象呢？ 我们用计算模型来尝试一下吧：假设群体的性别和分值分布情况不变，将成功配对条件修改为同性、配对双方的分值差距在[-10,10]的范围内。 结果如下图所示： 没错，尽管同性恋的有效配对次数仅有7次，但此时的总体成功配对率却达到了97%。而从不同性别和分值人群的成功配对率来看，性别间也不存在显著的差异。请看下图： 看来，在找对象这件事情上，同性恋往往会比异性恋更为快速、高效、均衡。 当然啦，性取向不是只有同性和异性，还可以双性嘛。 我们再次对模型进行了修改，结果表明，双性恋的总体成功配对率为96%。而且有趣的是：在成功配对的双性恋中，同性结合的比例为64%，异性结合的比例为仅为32%。 原因嘛，很简单：既然同性更容易找到另外一半，那么在双性恋中，当然同性配对的占比会更高啦。 至此，我们可以绘制出不同性取向群体的成功配对率曲线了，请看下面一系列图： 从这两张图中，我们可以为大家总结一下 不同性取向的婚恋三定律： 定律一： 无论哪种取向，普通大众的成功配对率都显著高于高分和低分群体； 定律二： 在大多数情况下，同性恋的成功配对率都高于异性恋和双性恋； 定律三： 但是，对于高分男性和低分女性，无论采取哪种取向，配对成功率都不会发生大的改变。 欢迎大家对坐入号，提供个人经验与 数据分析 对应反馈，谢谢。 注： 1.本文作者为“团支书”，由微信公众号“城市数据团”原创且首发。 2.现实世界纷繁复杂，远比模型中的设定更加难以捉摸，如果你真的遍历了本文的所有策略都还无法找到伴侣，请把简历（含全身、半身、大头照片）发给我，以便进行个案研究并客观地提供个性推荐（仅限男性）。 本文采用「CC BY-SA 4.0 CN」协议转载自互联网、仅供学习交流，内容版权归原作者所有，如涉作品、版权和其他问题请给「 我们 」留言处理。

5G商用的号角已经吹响，为吸引5G产业集聚，贯彻落实《广东省加快5G产业发展行动计划(2019—2022年)》和广州市“推进5G技术研发与商用”、“打造5G第一城”的指示，广州市黄埔区近日出台了《广州市黄埔区广州开发区促进5G产业化发展办法》（以下简称“5G产业化10条”），进一步助推经济高质量发展。第二届“绽放杯”5G应用征集大赛（广东省）区域赛正式落户该区，大赛各项筹备工作正在紧锣密鼓地进行中。广州市黄埔区将充分发挥“广深港澳”科技创新走廊核心节点的区位优势，掌握5G发展主动权，加力加码、提速推进粤港澳大湾区5G第一示范区建设。 最高奖励达500万 据悉，“5G产业化10条”是全国首个区县级5G专项政策，最高奖励达到500万元，将从补“芯”、强“核”、重“用”、联“动”、配“齐”五个方面着力，全方位支持5G技术、应用、产业、平台发展，推动构建以5G为核心的下一代信息技术产业生态，打造高质量发展新动能。 一是补“芯”，对落户本区的5G核心环节企业给予最高300万元的培育奖励和30万元的人才引进补贴，解决“卡脖子”问题。二是强“核”，发挥龙头牵引，对产值首次过亿的5G龙头企业，按其经济贡献最高奖励200万元。三是重“用”，鼓励企业大力开展5G应用示范，按项目投入给予最高500万补贴。四是联“动”，鼓励规模以上工业企业与运营商协同开展网络改造，对认定的5G载体给予园区运营补贴和招商引资奖励，对入驻企业给予最高100万的租金和装修费用补贴。五是配“齐”，优化发展的软硬环境，支持建设5G创新平台，为5G企业提供贷款补贴和投资额奖励，支持举办重大活动，提升全区在国家层面的影响力。 “以赛促创，以创促用，以用促产”5G生态初成 为推动粤港澳大湾区三地优势互补，实现5G产业化发展和创新赋能，在行业主管部门的指导下，由黄埔区承办的第二届“绽放杯”5G应用征集大赛（广东省）区域赛的项目征集工作已正式启动。大赛将选拔出区域优秀5G创新应用项目参加全国大赛并争取优异成绩，同时挖掘和孵化一批可以转化和落地的5G应用项目。 以5G大赛为契机，黄埔区已逐渐形成了“以赛促创，以创促用，以用促产”的闭环生态。通过汇聚全国5G应用创新资源，推动“绽放杯”优秀案例和5G技术成果转化在区内落地，着力发掘在技术和业务模式上可复制、可推广、可快速投入市场的创新应用，不断催生更多新业态、新模式，为5G商用奠定基础。 年内将建设5500座5G基站 据了解，黄埔区在今年4月14日承办的广东省5G示范区共建签约暨广州高新区、广州开发区5G示范开通活动上，举行了“广州市黄埔区5G示范网络”开通仪式，这标志着黄埔区已正式迈入5G时代，朝着建设粤港澳大湾区5G第一示范区的目标昂首出发。 广州是全国首批5G试点城市之一，黄埔区以“两城两岛”（广州科学城、中新广州知识城、生物岛、长洲岛）为核心，以市场需求为导向，联合运营商共同推动5G基站的建设。当前，已建成5G基站超过500个，预计2019年底全区将完成5500个5G基站部署，实现城区重点区域5G网络连续覆盖，打造粤港澳大湾区信息枢纽。 打造三大特色5G应用示范 作为广东省首个面向5G技术的物联网和智慧城市示范区，黄埔区积极探索5G与智能制造、智能网联汽车、智慧城市的融合路径。 在5G+智能制造场景，已建成京信通信和昊志机电两大5G智慧工厂。利用5G高速率、大带宽、低延时的三大特性，结合物联感知、智能算法、AR建模等技术，可实现“身临其境”地对厂区及设备进行实时监测，极大提高了工业机器人及AGV小车等设备在数据采集、传输、分析方面的可靠性，提升了工厂的网络化、柔性化、智能化水平。 在5G+智能网联汽车场景，已建成5G智能公交测试基地及智慧公交产业园、生物岛文远知行5G智能网联汽车应用示范区两大5G应用试验场，建设“人、车、路、站、场”全面协作的智慧化综合交通服务体系，加速推动"5G+智慧交通"应用场景实质性落地。 在5G+智慧城市场景，打造了5G智慧河涌、 区块链 +5G智慧停车场两大标杆应用。以黑臭水体治理，打造绿水青山为目标，基于“无人船+固定点”模式的5G智慧河涌示范项目已开始运作，搭建起集监测、分析、预警、优化于一体的河涌在线监测机制。在区块链+5G智慧停车场场景，科学城总部经济区、市民公园、香雪人才公寓、科学城广场·未来空间4个基于区块链技术的5G智慧停车场已投入使用，构建起了地上到地下的智慧化综合交通服务体系。 将来，黄埔区将继续以5G应用示范为突破口，持续推进5G应用的广度与深度，打造以智能制造、智慧城市等为特色的5G应用示范场景。 5G产业集聚效应凸显 黄埔区作为广州“工业一哥”，工作产业基础雄厚，在全国工业百强区中排名第二，拥有涵盖5G核心器件、5G网络设备、5G终端设备等88家5G相关龙头企业，产值突破200亿元。当前，黄埔区已形成一批具有国际影响力的领军企业，解决核心技术“卡脖子”问题。京信通信技术（广州）有限公司作为全球基站天线行业的龙头，自主研发了新型室内覆盖整体解决方案及设备，拥有天线核心专利1200余项，全球市场占有率连续9年前三。广州全盛威信息技术有限公司自主研发的5G小基站射频芯片正面应对美国ADI公司的垄断，解决了国内不能独立生产射频芯片的难题。 黄埔区将利用“5G产业化10条”政策红利，推动5G关键核心技术突破，吸引5G核心器件领域企业和项目集聚，培育壮大区内5G优势产业，打造形成链条完整、辐射带动强、区域影响力大的5G芯片集聚区、5G人才汇集地、5G高端要素集散枢纽。 搭建国家级5G创新平台 为抢抓机遇，黄埔区积极整合国家省市及港澳5G相关的创新资源及载体，当前正在努力争创国家级5G协同创新中心，致力于搭建面向粤港澳大湾区提供5G应用测试环境、公共服务平台，推动5G关键共性技术突破、5G产业化和应用创新向纵深发展，为经济发展提供持续动力。 黄埔区将成立面向粤港澳大湾区的5G产业联盟，持续组织开展各种“有高度、有影响、有品牌”的5G产业博览会、高峰论坛、创新大赛等活动，加强广东、港澳以及与一带一路沿线国家和地区在5G标准制定、技术研发、设备制造、应用创新等方面的交流互鉴。 下一步，黄埔区将按照“网络先行、应用牵引、产业完备和平台汇聚”四位一体发展思路，打造有影响力的5G应用示范集聚区，深化面向5G技术的物联网与智慧城市示范区建设，为5G赋能助力实体经济高质量发展探索经验与路径。

很多传统企业在做 大数据 ，但笔者在企业内外进行 大数据 培训的时候，却有很多的业务人员来问这样的问题： “我们不懂IT技术，不懂大数据，不懂 人工智能 怎么办？” “你说的有些道理，但我并不能直接将其用到市场上去，你要知道市场比你想象的复杂多了！” 正好最近吴军在《谷歌方法论》谈到计算机的角色和信息的作用时，也碰到了类似的问题，但却做了非常好的回答，当然这个回答不仅仅是面向业务人员的，对于从事大数据、机器学习、人工智能等相关领域的人士也具借鉴意义，他是这么说的： “你们从业这么多年，积累下来的信息就是财富，不要做捧着金饭碗讨饭的事情，要善用这些信息。至于你们找的IT工具，使用的开源的人工智能算法是否最佳，没有太多关系，用不用信息，是面对金山银山取和不取的差异，模型比不过那些著名的IT公司，只不过是少了一两颗金豆而已。” 然后他举了个例子，任何致力于在大数据、机器学习上希望有更多提升的同仁，可以想想是不是这个理。 “我在清华大学电子工程系找到了语音识别这个研究方向，应该讲工作做得还不错，有一天我比较早地到实验室，实验室里也没有别人，朱教授也到了，他不是我的导师，平时从来没有和我聊过我的研究工作。这天因为实验室里就我们俩人，他来个我聊天，问我在做什么。” “我就讲自己在寻找一种更好的模式分类方法，将发音相似的一个元音识别得更清楚些，并且取得了一些进展，降低了大约10%左右的相对识别错误率，还想再试图改进一下方法，再降低一点错误。我指望着朱教授夸我一番，然后说，不错，继续努力吧。谁知道他给我泼了点冷水，说道，你的做法虽然有效，但是也做到头了，别在这条路上再浪费时间了。” “我当时就很纳闷，问他为什么？他对我讲，减少语音识别的错误，就等于要消除不确定性，而消除不确定性，就要使用新的信息。你使用的仅仅是你前面学生们使用过的老的信息，他们的模型做得不是很准确，使你能够有一个小的提升空间，但是你能得到的油水就这么多，再怎么玩，也玩不出什么新花样，要想进一步提高，就需要寻找新的信息来源。” “朱教授的观点其实是转述香农已经严格证明的理论…..，以后，我越来越体会，在IT领域做事，要想获得好的结果，就需要挖掘先前别人挖掘不到的信息，如果使用的还是别人已有的信息，不论把模型建的多么准确，取得的进步都非常有限。” 吴军提到Google在搜索算法提升上，绝大多数改进都是围绕信息的使用上，90%的改进来源于找到了新的有用信息，比如上下文信息，只有不到10%的改进，在于用更好的机器学习方法，把模型的参数训练得更准确，当然，到后来最好用的信息已经不容易找了，Google的搜索部门也不得不花很多力气调整算法的精度，但是，后来那些改进，幅度只是当初改进的1/10，甚至1/100。 所谓的大数据思维，本质上就是利用信息消除不确定性，当你无法获得他人所没有的信息时，你比他人也走不远。 传统企业很多在基于机器学习做精确营销，企业的IT人员会认为用 机器学习算法 会比业务人员的经验规则要好很多，但效果很多差强人意，实际上在传统企业内，你会发现业务人员的很多经验规则甚至很有效，仅靠机器学习的改进，对于精确营销的提升非常有限。 老酒装新瓶，没有新的信息要提升精确营销的效果的确很难，当然我们需要更为全面的看待不确定性这个问题， 从企业大数据运营的角度看，笔者觉得消除不确定性有三个方法，一靠业务理解，二靠新数据，三才是合适的算法 。 1、业务第一 这个世界的复杂性、要素的多样性及有限的数据采集能力决定了我们不可能获得全部信息，除了有限规则的领域，在大多数行业，业务人员的经验输出就是最大的大数据，经过几十亿年的演化，我们的大脑几十亿神经元就是最实用的大数据存储器和机器学习引擎。 咱们先来设想一个场景，一个会议室里坐满了人，正在做报告的年轻人西装笔挺，头发书的一丝不苟，PPT上列满了数据和图表，他正在论证一个什么东西。年轻人讲了很多，可是在台下听报告的一个穿着随意的大佬，有点不耐烦了：“你不用说那么多，我就问你几个问题。” 大佬问了几个问题，年轻人马上被难住，于是大佬否决了年轻人的整个方案。 我们对这个场景并不陌生，这可能是一次 数据分析 会，一次跟主管的建模方案汇报，或是你去见一个客户汇报成果，大佬问问题往往是写意的，但他们三言二语就能发现问题的关键，并以此做出决策，然后事实证明大佬们说得对，大佬的经验就是消除不确定性的利器。 每个人的大脑是如此不同，基因研究甚至表明，虽然人的各个种族之间有基因上的宏观差异，但这个差异度比种族内部个体之间的差异可小多了，在一个领域内提升认知能力是做好大数据的前提。 对于建模师来讲，其实最需要的不是什么建模知识和技巧，而是认知能力，最主要的就是通识能力和对于这个专业领域的认知深度，从这个角度讲，企业的业务人员做大数据甚至更有优势。 2、数据次之 传统企业做大数据，其实能带来革命的大多依赖新数据，运营商当前提及的大数据，不是指原来就有的用户资料、产品订购、通话详单等传统数据，更多是指新采集的O域数据，比如位置、DPI等等，新老数据的整合才给了运营商在大数据领域新的机会。 我们有很多的行业合作伙伴，比如银行，银行的风控能力很厉害，但它们也需要运营商的数据来完善它们的模型，芝麻信用厉害的也不是什么模型，而是搜集数据的能力，其90%的数据来自各个行业。 新数据在提升模型效果方面的作用是巨大的，数据的维度越多，对于消除不确定的作用就越大，我们团队在内部讨论精确营销模型的时候，首先会看有没有基于新数据的新变量的引入，我们更希望用新变量来带来模型质的提升，而不是不停的变换算法，比如以前常驻地判断依靠的是通话话单附带的位置信息，但如果用户不通话就没有位置数据了，引入了位置信令后覆盖度就大幅度提升了，现在新引入的MR数据又使得常驻地判断更准了，这些其实都不需要什么建模，数据科学家、人工智能算法在新数据面前，都得往后排。 很多企业会面临数据采集“鸡生蛋，蛋生鸡”问题，因为采集数据是有成本的，笔者的想法则比较激进，采集数据应该升级为企业的战略，不仅要采集全已有的数据，还需要创造条件获得更多外部数据，比如我们搞的爬虫、行业知识图谱、MR数据都是为了获得新数据，这些新数据让拓客能力提升了一个层次，但大多企业只是把这个当成PPT的一段文字，很难有实质性的推进。 数据采集应是企业数据管理团队最重要的工作。 3、算法第三 算法的目的就是发现规律，它天生就是为消除不确定性而生的，但优先级却是最低的，因为如果企业真到了要靠新算法来来解决问题的时候，油水可能已经不多了，当然有人会问，现在语音识别、图像识别都是靠算法获得了重大突破，使得很多应用成为可能，怎么会油水不多呢？ 如果你看看语音识别和图像识别经历了多少坎坷才达到现阶段的水平，你就知道这个活一般的企业是干不了的，虽然这么说有点功利，但的确是事实，传统企业肯定无法靠研发算法来获得大数据的进步，而是要思考如何利用好现有的算法为自己的企业服务。 互联网公司的很多算法已经比较成熟，现在来看，传统企业需要基于自己特有的数据利用好这一波算法的红利，比如天盾反欺诈利用的是以前运营商很少用的时间序列算法，属于老数据+新算法获得的红利，实名认证利用了CNN等图像识别算法，视频推荐利用了矩阵分解、协同过滤等较为成熟的推荐算法，行业知识库则利用了自然语言处理的一些东西，不胜枚举。 笔者觉得现在很大的问题是传统企业对于这些算法的认识还是比较浅的，虽然我们大概知道有哪些，但并不太清楚这些算法的适用场景，比如反欺诈肯定是不适合用分类算法做的，因为正负样本相差太多了，这其实是个异常检测的问题，但碰到这类问题我们开始往往束手无策。 笔者曾经思考过，运营商既然有较好的时空连续大数据，为什么不能针对时空做个大聚类，看看各个类别的人群有什么特征，比如我们原来考虑过什么样的线下场景会触发用户更多使用流量呢，男同胞陪女士逛商城？，但一直做不出来，一是因为数据量过大，根本不知道如何转换，二是也不知道用什么算法，我们的很多流量营销场景实际是想出来的，而不是数据验证的结果，当然经验很重要，但经验也限制了我们的想象力。 其实传统企业也缺乏使用大规模并行算法的工程经验，有海量的数据却很难挖到更多的价值信息，记得当初基于TF ON SPARK搞个测试调通程序就花了半年，底子还是薄了，全部要自己研发也似乎不现实，现在社交网络已经发现了不少机会，但价值显现需要很长的时间。 算法第三并不是贬低它，而是从性价比的角度来讲的，在业务和数据无法有质的提升的情况下，改善算法几乎是唯一的方法，但我们对于算法的使用效率还是很低的。 因此，传统企业在利用大数据从不确定性走向确定的时候，方法还是非常重要的，做正确的事比把事做正确更重要！ 本文为专栏文章，来自：傅一平，内容观点不代表本站立场，如若转载请联系专栏作者，本文链接：https://www.afenxi.com/58018.html 。

对于很多有过买卖房屋经历的人而言，二手房交易是一个十分漫长且复杂的过程。比如流转周期较长、交易金额较大、操作流程复杂、资金交付存在风险等问题时刻困扰着买卖双方。一旦遇到一房多卖、无法过户、中介携款跑路等问题就追悔莫及。针对这些问题，市场上已经出现了成熟的保障二手房交易安全的新模式和新产品，致力于解决房产交易中各方资金、财产安全问题，切实保障买方、卖方以及经纪人三方的资金安全和合法权益。 对此，我们采访了理房通运营总监姜楠。他就理房通对于二手房交易支付各阶段中所遇到的问题，以及如何运用数据驱动运营的方式进行化解，进行了分享。 定位精准　支付业务模式突破创新 目前，在房产交易中存在三种支付需求。第一种是房产交易过程中，包括中介费以及其他服务费用的普通收款支付服务。第二种是在平台化体系中，房产中介服务商连结买卖双方的同时，还跟其他服务主体合作，共同服务买卖双方，收取服务费后将会产生第二种需求，即成交经纪主体与其他服务主体，通过第三方支付平台将佣金进行多方拆分，向不同的角色进行分账的服务。第三种需求是房屋交易资金存管，买方通过第三方支付平台，让资金处于透明的第三方存管下：交易成功，资金才会打给卖方；交易失败，资金会返还给买方。这样可以有效的保障交易资金的安全，维护买卖双方的权益。 针对上述三种支付需求，理房通经过５年深耕，从多个角度完善了收款服务、资金分账和房产交易资金存管服务模式。 理房通提供的支付服务，买卖双方只需要通过门店就能实现业务全程办理，包括定金、首付款、物业交割保证金等在内所有房款支付项目。交易过程中，买方只需提供自己的身份证和银行账户，使用现有任意银行借记卡就能完成支付。而且理房通７＊２４小时业务办理，完全不受银行工作时间限制，极大缩短业务流程；办理完成后，还可以随时在电脑或者手机ａｐｐ查看交易流程和到账进度。 二手房交易产权转移和资金交付存在一定的时间差，所以以往的房产交易过程中，买家和卖家之间、买家和经纪人之间存在天然的信任缺失问题。理房通作为第三方支付机构，持有央行颁发的支付业务许可证。房屋交易中的定金、首付款、物业保证金、户口保证金等各项资金，通过理房通１００％交存至支付机构客户备付金集中存管账户进行存放，所有的资金操作都必须有客户明确授权或合同约定、实名认证、发起时间等信息才能实现。理房通能够记录房款支付的每一个步骤，并清晰地显示房款支付的状态。客户只需要通过理房通手机ＡＰＰ，或者ＰＣ网页访问理房通官网，就能随时查看个人账户，掌握交易进度，从根本上做到交易资金的及时、安全、透明。 在资金分账方面，中介服务公司以往处理账目合同和资金流转的工作量很大，财务部门核算分账的业务模式不能有效应对。理房通针对这个痛点进行账务系统升级，商户只需登录账户即可查看、管理全部账务信息，每一笔业务的收支、分账、退费等所有账户明细，资金流向都能一目了然；每一合同项下的各笔交易资金情况、进账出账以及到账日期均可明确看到，总体收支情况展示更清晰；查账、对账、转账和提款业务也更加方便。 优化技术手段　提高业务效率 为了提升业务办理效率，理房通上线了　ＯＣＲ图片识别技术，对业务过程中上传的身份证、房产证等证件进行图片识别。建立基于文本关键字的模型，利用ＯＣＲ识别文本，利用图片识别进行图片判定，快速进行图片审核并判断出上传图片是否符合标准。通过图片识别的应用不仅规范了经纪人的操作，也提高了审核速度和支付效率。 此外，理房通已经在北京、广州、大连等城市上线电子签约，进一步提高业务线上化，提升办理效率，预计今年年内将能支持所有城市签约线上化。未来，理房通在支付环节还计划采用人脸识别和声纹识别技术，以进一步核实用户身份，提升安全性的同时缩短用户操作时间，提升用户体验。 运用数据驱动　分析和优化用户体验 理房通现在应用的数据驱动主要体现在三个方面： 首先是分析用户的行为和画像，并据此对产品就行优化。如用户点入某个界面后却又马上返回，就说明这个界面可能存在一定的误导性，需要后续改进。 第二是关注经营数据，包括关注每个城市房屋交易的规模和发展趋势，每个业务城市的服务渗透率和交易规模单量，并据此对运营策略进行调整，更好地服务用户。比如某个城市的渗透率出现波动，可能表明该城市的市场推广力度不够，或者当地房产政策有所变化，需要进一步优化升级。 第三是，整合信息流和资金流数据，分析挖掘房产交易买卖双方的交易风险，通过这些 数据挖掘 调整风控策略，保障房屋交易安全。 理房通成立于２０１３年８月，并于２０１４年获得央行颁发的《支付业务许可证》，通过建立房产交易履约支付系统，实现用户房产交易支付线上操作，也进而实现了房产交易支付的互联网化。在近几年的发展过程中，理房通不断对产品功能进行优化提升，让用户获得更好的房产交易支付体验。与此同时，理房通还深度对接商户业务资金支付需求，通过对商户需求的全方位挖掘，为商户提供量身定制的房产行业支付解决方案。 姜楠，南开大学管理学学士，１０余年支付行业从业经验，曾任联动优势运营业务总监，明天动力科技有限公司ＣＯＯ；２０１８年８月加入理房通管理团队，任运营中心总负责人。

4月9日， 商汤科技 SenseTime 宣布完成6亿美元C轮融资，这是去年七月宣布B轮融资4.1亿美元后，商汤科技再次创下全球 人工智能 领域融资记录，并成为全球最具价值的 人工智能 平台公司。 商汤科技C轮融资 由阿里巴巴集团领投，新加坡主权基金淡马锡、苏宁等投资机构和战略伙伴跟投， 新一轮投资者带来综合性战略价值。商汤科技称，吸引卓越的投资人入股，是商汤科技人工智能平台化发展的重要一环。 商汤：2017年已全面盈利，C轮融资三大用途 商汤科技联合创始人、CEO徐立表示：“商汤科技C轮融资将进一步夯实公司在人工智能领域的领军地位：首先，以商汤原创技术为核心，赋能更多行业；其次，与全球头部伙伴进行深度合作，进一步拓展商业版图；第三，强化上下游产业链，深化商汤在人工智能产业链布局。” 阿里巴巴是本轮融资的领投方，阿里巴巴集团执行副主席蔡崇信表示：“商汤科技积极拓展人工智能领域，尤其在深度学习和视觉计算方面，其科研能力让人印象深刻。阿里巴巴在人工智能领域的投入已为旗下业务带来显著效益，今后我们将继续在人工智能领域作出投资。我们期待与商汤科技的战略合作能够激发更多创新，为社会创造价值。” 苏宁易购副董事长孙为民表示：“智慧零售本质上就是零售要素的数字化，零售运营的智能化，因此未来人工智能将在智慧零售领域发挥越来越重要的作用，商汤作为国内行业领头企业，其聚焦原创技术，打造人工智能商业生态的理念，与苏宁智慧零售战略布局不谋而合。双方合作后苏宁将人工智能运用在零售生态圈，并通过场景互联网，零售 大数据 反向赋能人工智能技术，为广大消费者带来更贴心的消费体验。” 此次阿里巴巴集团领投，淡马锡、苏宁等多家顶级投资机构和战略伙伴跟投，将为商汤提供更丰富的应用场景，更强大的海外布局能力，加速AI技术落地。商汤科技完成C轮融资后，将进一步强化在安防、手机、自动驾驶及互动娱乐等行业的落地优势，加快在智能零售、金融、教育等领域的技术落地，拓展商业版图，加速人工智能平台化发展。 凭借强大的原创技术能力和国内最大的深度学习超算中心，商汤科技在 人脸识别 、 图像识别 、自动驾驶、人机交互、医疗影像、深度学习硬件优化技术等多项人工智能核心技术和商业应用中领跑行业，成为世界一流的人工智能平台公司和算法供应商。商汤科技还称， 2017年已实现全面盈利 ，连续3年实现超400%的营收增长。 自创立伊始，商汤科技已与高通、本田、美国麻省理工学院等诸多国际知名机构进行重大战略合作。2018年三月，商汤科技与上海仪电集团、上海临港集团等多家大型国企战略签约，在平安城市、智慧交通、智慧金融等领域展开全面合作。 徐立：人工智能10年能创造一个印度和中国的总产值，AI有“三段论” 商汤CEO徐立在不久前的清华AI公开课上透露，商汤创立三年来在CVPR发表的论文达到119篇，这是去年的数据。现在已经远超了，因为今年CVPR商汤有44篇入选。 商汤开发了自己的深度学习原创平台，叫Parrots。有了这个平台就可以处理的东西就很多。商汤的团队在2016年ImageNet图片分类中做出性能最佳的 1207层深度神经网络，徐立表示这可能是在ImageNet上最深的一个网络。 “我们有三大要素保障这个平台的优异性能，除了刚才说的超深网络，还有超大数据学习，我们有20亿人脸数据同时训练；此外还有复杂关联应用的多模态数据学习。” 徐立在接受新智元采访时曾提到他个人的”人工智能观”可以归纳为一个“三段论”——人工智能的发展从来不是渐进的，而是突变型的。人工智能一共分为三个阶段： 第一个阶段，AI不如人的阶段，因此也很难产生突破行业应用； 第二个阶段，AI超过普通人，会有生产力的提升，带来产业升级。 第三个阶段，AI超越专家。这个阶段会产生服务升级。 第二和第三阶段区别在于专家的知识不像普通人的知识那么好获得（通过标注就可以获得）。所以对于算法设计都有很大的挑战。一个例外是AlphaGo, 专家知识（人类的50万把对弈）已经储存在那里了。但是一旦超越专家，这就是一项服务产业升级。因为专家的资源一定是稀缺的。 徐立还认为，算法红利并没有消失，还是依旧有潜力可以挖掘。他说：“但是这里面有很多设计、工程的活，这些是逃不开的。从创业来说，要耐得住寂寞。” 附：商汤融资历史： 2014年，A轮，IDG资本，数千万美元 2016年，A+轮，Star VC和万达集团，数千万美元 2017年7月，B轮，赛铃资本、鼎晖投资、中金公司、招商证券等十几家公司，4.1亿美元 2017年11月15日，高通，数千万美元战略投资 本文采用「CC BY-SA 4.0 CN」协议转载自互联网、仅供学习交流，内容版权归原作者所有，如涉作品、版权和其他问题请给「 我们 」留言处理。

近日，张掖市在兰州与华为技术有限公司举行专场签约仪式，签订张掖华为 云计算 与大数据服务战略合作协议。 甘肃省人大常委会副主任吴明明，副省长张世珍，省政协副主席郭天康出席签约仪式。张掖市委书记杨维俊，华为技术有限公司数字政府副总裁蒋伯均，张掖市人大常委会主任张健，市委副书记、市长谢又生，市政协主席关尧，市委常委、统战部部长李殿俊，华为技术有限公司甘肃区域总经理侯东军等出席并见证签约仪式。 今年以来，张掖市与华为技术有限公司积极对接沟通，围绕建设面向丝绸之路经济带的数据中心、面向西北地区的大数据备份中心、云计算大数据产业园，助力智能终端产业园发展、智慧城市建设等领域进行互访考察，并达成了合作意向。 此次签约投资建设的张掖华为云计算大数据中心项目，将充分结合张掖市区位、政策、产业基础优势和华为技术有限公司的云服务网络优势，着力打造张掖市数字化云底座，构建产业云基地，部署大数据云平台，为全市乃至全省信息产业发展、经济转型升级提供重要支撑，为张掖更好融入“一带一路”建设、实现更高水平的对内对外开放创造良好条件。 此次战略合作协议的签署，标志着张掖市与华为公司在数字经济产业合作上步入实质性推进阶段。今后，该市将充分借助华为公司在云计算、大数据、人工智能领域的技术实力和资源优势，全面推动绿色生态农业、新兴生态工业、全域全季生态旅游业及智能终端产业实现智能化升级，共建区域云生态体系，推动区域数字经济产业发展，培育经济高质量发展新的增长极。

本文介绍了幽默艺术家Janelle Shane训练 神经网络 系统，对编织艺术推陈出新，与编织爱好者共同设计风格独特的织物的经历。作者Alexis C. Madrigal对神经网络的创造性十分认可。本文编译自The Atlantic题为“SkyKnit: How an AI Took Over an Adult Knitting Community”的文章。 神经网络与艺术 近五年来，神经网络这种机器学习技术在 人工智能 领域已成为主流。Janelle Shane非常特别，她竟用神经网络制造幽默。 也许你曾看过她为情人节设计的心形标语。神经网络经过训练，可以批量生成让人啼笑皆非的“甜言蜜语”，像是“亲爱的我”“爱的小面包”““我的胖狗熊”等等。 也许你还听过这几种颜色：喇叭绿，免费红，公牛乳色。这是她训练神经网络对RGB256色自动命名的结果。 还有她为万圣节服装设计的新名字：朋克树，迪厅怪兽，斯巴达甘道夫，星舰狂鲨，还有蒙面箱子侠。 她的最新计划蓄势待发，预备将幽默艺术推陈出新。受到编织爱好者论坛Ravelry上一位用户的启发，她整合了500多种编织方法，训练神经网络输出新的织法，结果竟然和论坛上一些人不谋而合：她们也想出了这种织法。 “我脑海里有个念头一直挥之不去。研究编织方法，能为纺织爱好者和电脑程序之间构建一道桥梁，这是非常有意思的。”Shane还提到：“电脑程序会输出一大堆我看不懂的织法，但织工看到之后可能会觉得那真的很有趣。” 尽管你不一定愿意为这些新奇古怪的产品慷慨解囊，但这件事本身却饶有兴味。Rivalry论坛一名叫Citikas的用户就做了这个“吃螃蟹的人”，在论坛上展示了自己按说明织出来的“翻领披肩”。它看上去的确怪怪的，但也不失独特的魅力。 论坛里把整个计划命名为Skyknit，Shane戏谑地称作是一场“欢乐的灾难”。 Ravelry论坛用户citikas展示的“翻领披肩”图案 运用神经网络进行复杂的计算处理，这个概念已经提出了数十年。但直到近十年，数据组，芯片制备与计算能力三者的进步才终于将神经网络发展为实用的技术工具。目前我们已经开发出多种类型的神经网络，以满足用户不同的需求。例如，利用神经网络进行多语种的Google翻译；用于图片的自动识别与归类的软件；还有用于Facebook界面新闻推送的程序。可以说，神经网络已经渗透到技术领域的方方面面。 不同的神经网络都有个共同点：它们需要接收海量数据，然后为其建模。成功拟合数据后，可以大胆冒险，尝试进行预测。遗憾的是，我们很难将神经网络的工作原理可视化，也很难阐释清出背后的数学知识，因为模型中的数值可能具有上百个维度，而我们人类的生存却是局限在三维空间当中。但热衷于神经网络研究的Robin Sloan曾说过：“那又怎样呢？事实证明，即使你想象不出这样的多维空间，它还是有用的啊。” 神经网络潜移默化地渗透到其它领域，由此催生出一种新的艺术形式。与旁人不同，艺术家们利用神经网络，探索潜藏于广阔而神秘的世界间的奥秘。他们会思考这样的一个问题：当机器接收并理解了人类输入的数据后，它们会如何认识这个世界？最有名的，莫过于Google的Deepdream，它向我们证明了，神经网络如何利用输入的原图像对其材质、触感以及意象等进行处理，从而输出绚烂的幻觉图案。 此外，神经网络经过训练，可以像人类一样绘画；还能“舞文弄墨”，斟酌词句。诗歌，散文，电影剧本创作都不在话下。但这些实验都是在计算机的虚拟空间内进行的。在这个空间中，字母已经不再是白纸上具有某种形状的墨块，而是被定义的字符；图像也不再是帆布上的油彩，而是像素块的有序排列。 而这就是编织项目的与众不同之处。神经网络程序输出的结果，不再局限于虚拟，最终能反映在织好的实物上。 当编织遇上神经网络 编织技法有点类似于编程，当中有基本操作，重复针法，还需要不少计算。在Ravelry论坛上，一名叫Woolbeast in the thread的用户是这样评价这个项目的：“我丈夫说编织其实就是数学，只不过这种数学要用毛线和针来完成。你必须不断重复，才能弄出形状，创造出自己的设计品。” 编织技法中有很多缩略术语，比如k和p，代表两种基本的针法：下针和反针（knit, purl）。St代表针步（stitch），yo代表空针（yarn over），sl1代表朝上针方向滑一针（slip 1）等等。因此每行的针法可以这样来表示： 第一行: sl1, kfb, k1 (4 sts) o 第二行: sl1, kfb, k to end of row (5 sts) 但神经网络并不明白，这些术语和具体单词的对应关系，更理解不了这些单词所代表的具体编织动作。它只能接收这串字符的字面意思，用于数据建模。然后它输出新的字符串，指导人们编织出新的花纹图案。 去年一位叫JohannaB的论坛用户提议Shane训练神经网络学会编织图案，同年12月13日项目正式启动。论坛里人们反应十分活跃，用户agadbois说：“我真想教会我的电脑做针线活，就算是织一条围巾也好啊！” 接下来几周时间里，他们都在收集用于建模的数据。从Stitch-maps.com获取了编织图样针法的标准数据库后，Shane还添加了Ravelry论坛用户提供的自行创作的编法，可是这一部分数据不仅杂乱无章，里面竟然还有一些黄暴的奇怪织物，让人哭笑不得。惊讶之余，有热心用户提醒说，skyknit项目投稿所处的论坛版块比较特别，人们一般称之为LSG版块（lazy, stupid and godless）。用户LTHook说：“与面向所有年龄段用户的主流论坛区不同，LSG是成人社区。为了让用户可以有选择性地浏览，数据库会对论坛的文章进行分类。”最终神经网络的数据库内云集了各式各样的设计。Shane在论坛上说，“我们收到了特别新颖的新素材：章鱼玩偶，骰子袋，神秘博士警亭图案抹布还有名叫‘穿刺者’的帽子”。在另一篇文章中她还提到，“收集到的图案数量多得惊人”。 收集超过500个图样后，shane试着训练她的神经网络。然后开始将神经网络输出的新式样发布到论坛上，还包括文字说明，针法操作，看起来的确有模有样。 举个例子，下面是神经网络输出的一种新式样“面包烤鱼”的前四行代码： 第一行: *k3, k2tog, [yo] twice, ssk, repeat from * to last st, k1. 第二行: *p2tog, yo, p2, repeat from * to last st, k1. 第三行: *[p1, k1] twice, repeat from * to last st, p1. 第四行: *p2, k1, p3, k1, repeat from * to last 2 sts, p2. 设计好的神经网络凭各行输入的代码，推断不同行列代表的意思。实际上，系统所输出的针法已接近可编织出来的极限了。 但Shane还提到，这个系统还有大量的故障情况需要排除。一位名叫bevbh的论坛用户表示，这里面的一些错误就像无法编译的代码。它举了个例子：“假如第一行你织了30针，结果下一行它只告诉了你25针的操作，那你还得自己去猜剩下那五针怎么织。” 织法操作的缺陷远不止这些，有的还更复杂，需要大批的编织测试者边动手边思考。用户BellaG分享了织“面包烤鱼”图案时是怎么对输出的操作指引加以完善的。在我看来，如果你不会织东西，这过程可谓困难重重。 用户BellaG展示的“面包烤鱼”完成品 “‘面包烤鱼’图案的织法操作里面，不是每行的针步都能用的。所以我会重复某些针步再收针。第二、四、五、七行针数不够，我都是凭感觉把图案织完的。如果图案正面是连续空针的话，织背面时要先下一针，再反针，而不是只下针或反针。所以第二行和第六行遇到连续空针的时候，我就这么做。” 这样对式样的补充完善，在以神经网络为源的设计中并不是独例，但这个案例比较极端，因为编织者要完善的式样并不在少数。“我研究‘小幼鲸索托’的过程和研究其它式样时完全不一样。要做的并不多，我更需要的是理解织法步骤，读懂背后隐含的信息。”用户GloriaHanlon如是说。 纵观历史，不同年代的编织图样在细节巨细上具有明显差异。新式的图案往往较为简单，但传统的图案，没点技术可织不出来。Bevbh说“19世纪那种图案花纹特别合适，但通常都不简单，需要有人加以指导。” 但除了织法指导，背后还有更核心的问题，神经网络输出的设计是没有具体意图的，但这个意图对于编织者理解图样十分关键。 “当你开始织一个东西，织的是袜子，毛衣，还是毯子，你心里都十分有数。最终的图案一定能成形，而且有各种细节。看到这件作品，你也自然会明白它的设计意图。”BellaG解释道，“然而神经网络创造的式样是没有具体图案的，它也不清楚成品会是怎么样，这意味着人们要开始编织后才会知道，而这种未知会考验你在过程中排除错误的能力。神经网络清楚各针技法的名字，但它不能理解这些技法的作用。它理解不了k2tog是左下二并针（缩写：knitting two stitches together）,yo是空针的意思，它也不懂得保证每行针数相等，或者改变针数以便编出特定的图案。” 但反过来看，这也是为什么，源自神经网络的设计如此吸引。计算机无视了人类日常生活中的框框条条，更倾向挑战不可能。它会揭示新的创造与思考方式，成为沟通现实与未来艺术形式的桥梁。 用户GloriaHanlon归纳道：“我常常想，今天我们在编织中用到的技法和缝制的图案，过去大概也是这样创造出来的：人们费尽平生所学，从发黄的信纸上，褪色的墨水字间，反复推敲，解读一代代编织工流传的密语，” SkyKnit项目的作品充满赛博格气息，我们应该认识到，这其中融合了人类的智慧和奇思妙想，以及机器强大的处理能力和“无知无畏”的秉性，二者缺一不可。 原文链接： https://www.theatlantic.com/technology/archive/2018/03/the-making-of-skyknit-an-ai-yarn/554894/ 编译组出品。编辑：郝鹏程 本文采用「CC BY-SA 4.0 CN」协议转载自互联网、仅供学习交流，内容版权归原作者所有，如涉作品、版权和其他问题请给「 我们 」留言处理。

近些年来，随着经济的发展，数据中心行业获得了前所未有的生机，建设的狂潮也是一浪高过一浪。但是，和PUE，网络安全相比，关于数据中心的防雷性，似乎却很少有人提及。但是数据中心真的不怕“遭雷劈”吗？ 眼下多雨的酷暑已至，又到了考验数据中心制冷散热效果的时节，与此同时还要抵挡可能的雷电冲击。须知，网络设备遭受雷击而报废的先例，每年都有。对于数据中心来说，轻则个别设备受损，重则局域网瘫痪。笔者记得，在很多农村电压不稳的地方，一旦暴雨来袭，时常听说有人家的电脑或者电视被雷击损毁。但是有人说了，数据中心的防护措施严密，寻常雷击电压不能奈何！果真如此吗？你要知道，虽然雷击造成的感应电压一两次不会击毁网络设备，但常年累月的过压冲击，会加速零部件的老化，使得设备寿命大大缩短。这会严重影响网络的稳定性。那，什么样的数据中心容易遭雷劈？又有什么防雷劈的措施呢？ 这并非是危言耸听，还记得2005年，谷歌位于比利时的数据中心由于遭遇了4次闪电袭击，导致磁盘受损、部分云存储系统断线、数据丢失。后来虽然经过紧急抢修恢复了绝大多数的设备，但仍然有0.05%的磁盘未得到修复，造成其中的数据永久丢失。 2018年9月4日 09:29，微软云服务 Azure报告，由于美国中南区数据中心附近发生了雷击在内的恶劣天气事件，导致冷却系统的电压暴增，使得多个 Azure 服务出现连接问题，客户对储存在中南区数据中心的资源受到严重影响。 现在的雷电为啥那么多？ 首先，全球气候变暖导致雷电增多，这是大趋势。 其次，在很多地形复杂的丘陵地带很容易形成对流性的天气抬升；与此同时，潮湿的南方，雷雨云更容易吸收空气，并直接对流放电。所以南方，以及靠近水源的数据中心遭雷劈的危险性相对较大。 最后，现如今的高层建筑越来越多，导电的危险性增大。 雷电如何劈到数据中心？ 雷劈数据中心的情况大概有三种，第一是直击雷，也就是说雷电直接击中建筑物，从而产生电效应，热效应以及机械力，而让建筑物受损。与此同时，直击雷产生的强大电流还会通过接地线，经过接地体入地，使得地电位（也就是某一地区的平均电位）在短时间内升高到危险程度并产生高电位，并由此引发地点位反击，摧毁附近的设备或者直接伤人。 第二种是雷电感应（对地雷击和云间放电都能造成雷电感应），这一般是指雷电放电的时候，在附近的导体（比如湿木头，水源，金属等）产生静电感应和电磁感应，它能造成金属之间产生电火花。这其中，以对地雷击造成的损害最大，由于对地雷击距雷击点近的特点，会产生较大的感应浪涌，其威力覆盖范围可以达到500米之大。在这范围内的电子设备几乎没有逃脱的可能......云中放电的危害相对小一些，但发生的概率更大。雷云放电，也就是我们看到的天空闪电，先导通道中的电荷迅速中和，会释放大量感应电荷，如果不能有效的导入地下，就会产生高电位。然后在其危害范围内，也几乎是人畜不存...... 除了雷电直击和雷电感应以外，还有一种雷劈叫做雷电波入侵。这是由于雷电击中高架电线或者金属管道产生的。雷电波会以这些电线或者金属为媒介，侵入机房内部。严重的会造成设备损坏甚至人员伤亡。前文提到的农村地区电器受雷击损毁，大多与此有关。根据之前发生过的实例来看，雷电感应造成的浪涌电压，是损毁IT设备的主要元凶。雷电感应通过各种媒介把感应浪涌导入IT设备内部，将其接口或者芯片击毁。 数据中心对于供电的稳定性十分重视，防雷击工作更应该是重点。虽然很多名牌网络设备本身带有防雷保护功能。但极端情况下产生的感应电压有时候可能达到上万福特以上，路由器，交换机等IT设备自带的防雷功能防御这样大的浪涌，无异于以卵击石。匹配单独的防雷设备就显得十分必要。 数据中心防雷击有哪些措施？ 最基础的就是安装独立的避雷针或者架空避雷线，在线各支柱处，还应至少设一根引下线。其次是将危险，易燃易爆气体排放干净或者隔离，蒸汽或粉尘的放散管，呼吸阀和排风管等的管口外以下空间应处于接闪器的保护范围内。 另外，独立的避雷针，架空避雷线应用独立的接地装置，每一引下线的冲击接地电阻不宜大于10Ω。在土壤电阻率高的地区，冲击接地电阻还应该适时增大。 在数据中心选址的时候，尽量躲避树林，尤其是粗大的树林。 说到这里，笔者还想起了一件事，那就是微软在海底的数据中心，完全是密封的，如何做到灾害防护？比如遇到地震或者海啸，设备要如何修复或者更换？有兴趣的朋友欢迎留言讨论！

根据数据机构QuestMobile发布了报告显示：中国手机用户即将突破11亿，用户几乎封顶，我国人口众多的红利，几乎已经释放完了。 小程序之所以受到追捧，源自所有人在 移动互联网 的下半场对流量萎缩的焦虑感 。背靠微信的9.8亿用户，小程序从诞生之日开始，就承载着腾讯连接万物的野心。 小程序总用户数 1.7 亿 ; 已上线小程序数量达 58 万个 ; 开发者：企业+个人 100 万+ ; 第三方平台数： 2300 家 ; 这是小程序一年的战绩，同时，阿里、谷歌，先后进军小程序，这些，都在告诉我们，趋势已经形成。当一个趋势已经形成的时候，逆着趋势的人，最终会被趋势给打败，要么损失惨重，要么直接被淘汰。从国家队的快速跟进，到各地方民生服务中不断接入小程序，小程序无疑已经融入了我们生活的点点滴滴。 在今天，微信已经成了像电话一样普及，手握9.8亿用户，而且人均使用时长超过1小时的超级APP。 流量是活水，而小程序则是沟渠。 微信本身具备的强社交属性，熟人之间的相互信任推动社交购物的增长，小程序天然的交易属性也可以很好地适应于商业服务与货币交易所需环节，形成商业闭环。 商业闭环的打造，也在制造更多的返场机会。微信搜索列表下新加入的小程序入口里，将显示微信用户最近一段时间点击过的小程序，微信群里的“群聊小程序”显示的也是这个微信群最近一段时间大家分享过的小程序。微信在不遗余力的让用户再一次见到用户最近见过的小程序，制造更多的返场机会。 用一句互联网的话来说，就是用生命在诠释，什么叫做用完即走，走了还会回来。 张小龙明确支持他是为线下而服务的，也就说小程序最核心是为打通“实体店”而服务的。同时，在1月15日的微信公开课上，他再次强调，线下，是微信要摸索的重要领域。 他说，“其实探索线下我们一直都有这样的想法，所以在微信刚出来的时候有一个探索线下的功能，叫附近的人。这是探索人，我们其实是更多希望能够把目光放到附近各式各样的生活设施里面去，探索下面的生活，所以2018年我们希望能做一些新的尝试，我认为探索线下的精彩生活，这是我们下一步想要尝试的一个方向。” 最近一年内崛起的爆款项目朋友印象、蘑菇街、忆年、摩拜单车、生日管家，企业相互打听着怎么做个爆款的方法论。小程序上线一年， 大家清楚，如今正是捞取流量的最佳时期。 创业者和投资人眼里的小程序，远不止是微信生态的服务平台这么简单，当一个人手机电量70%消耗在微信App里，这批小程序开发者觉得，他们在挖掘的是“微信互联网”。 张小龙曾经预测，我们在未来可能看到的任何事物都会是一个“屏幕”，都能展示出相应的信息给我们，我们只需要或者不需要通过一个中间设备来读取到这部分信息。这就引出了小程序要做的另一点内容：更直接把人类和所见的事物关联起来。 在张小龙的愿景里，小程序是要做万事万物的信息展示和表达语言，现在小程序主要做的事情是在教育市场、教育用户，小游戏就是这样。张小龙说微信有比市场更大的耐心和更足的信心，正是这个意思。 小程序发布一年，尤其是后半段，微信几乎可以说是全力以赴，隔两天一个新功能，在这样的快速更新之下，张小龙说，不希望小程序发展太快，希望一步一个脚印。由此可见张小龙的野心，以及小程序未来的发展空间。 图文来源于网络 若侵权，请联系删除。 更多信息，请关注cn99click，获取免费试用产品。 本文由 cn99click 投稿至 数据分析网 并经编辑发表，内容观点不代表本站立场，如转载请联系原作者，本文链接：https://www.afenxi.com/50400.html 。

7月8日消息，工信部发布了“领取《中华人民共和国增值电信业务经营许可证》通知-（2019）第10批”的通知。其中有17家企业获得了CDN牌照。具体名单如下： 其中，北京风行极客科技有限公司、成都亚数 云计算 有限公司、杭州智御网络科技有限公司、深圳市云中漫网络科技有限公司、武汉金云盾网络科技有限公司、无锡珍岛数字生态服务平台技术有限公司、江阴市普尔网络信息技术有限公司这七家初次申领业务经营许可证的企业在获批名单中。 自工信部向三大运营商以及中国广电下发5G商用牌照以来，可谓是将5G建设推向了高潮，其带动了相关产业的发展同时也给CDN市场带来了发展机遇。 据统计，截止到2019年7月8日，获得CDN牌照总数达397家。拥有全国CDN经营资质的企业也增长到了44家。此外，由于CDN对于云计算有着天然补充作用，在393家云服务牌照的企业中，拥有CDN牌照的企业数量达到119家。