错过了11.11 你还有12.12可以买！买！买！ 在海外电商市场 12.12的促销力度丝毫不亚于国内的11.11 强劲崛起的东南亚及其最大的电商市场印尼正是12.12大促的焦点 ?...自11月份备战启动以来，海外技术平台先后进行了系统压力测试、数据库排查、内耗场景梳理、资源评估、演练、巡检、数据库迁移等一系列准备工作。...为了更高效、快捷、全方位的支持海外业务方需求，京东海外技术平台的小伙伴们不仅在国内提供技术支持，还早早来到了东南亚电商明星市场——印度尼西亚进行现场支持。...虽然在此前的工作中，已经和海外业务方“打成一片”，英文交流无障碍，但是来到印尼当地支持12.12大促，还是紧张又兴奋。 ? ▲海外技术平台印尼支援小分队合影 ?...▲监控平台产品数据，一刻也不松懈 ? ▲当我们在国内穿着棉袄棉裤，冻得直打哆嗦的时候，在印尼备战的小伙伴们正穿着短袖文化衫办公 ? ▲忙碌的工作之余，大家也不忘加油打气 ?
7月19日，腾讯云在工业质检合作伙伴沙龙暨生态联盟发布会上，宣布升级发布工业质检训练平台TI-AOI 2.3版本，并携手首批合作伙伴成立工业AI质检生态联盟，共同推动人工智能技术与实体产业深度融合，助力行业加快发展新质生产力...腾讯云副总裁、腾讯云智能产研负责人吴永坚表示，腾讯云在工业质检领域深耕多年，现已构建起包括工业质检训练平台TI-AOI、腾讯云TI平台等在内的AI视觉检测产品矩阵。...此次升级发布的工业质检训练平台TI-AOI，是面向工业视觉质量检测场景推出的零代码开发和交付工具，它以深度学习检测为核心，构建起一个高效、稳定的数据处理和工作流程。...此次成立工业AI质检生态联盟，是腾讯云工业AI质检生态的进一步深化。...通过搭建生态平台将进一步促进伙伴交流与合作，广泛吸纳质检合作伙伴，探索制定行业级规范标准，构建一个资源共享、互联互赢、共享成果的生态圈，进而推动工业AI质检持续创新和迭代。
广告和买量服务平台大量兴起，加上自媒体、新兴渠道TapTap等，推动了游戏营销工业化形成。如宣传时的图片尺寸、展示效果统一，使得创意素材能够批量生产。...根据《2020移动游戏全年买量白皮书》显示，网易、阿里游戏、腾讯等研运一体化的游戏厂商霸占买量公司榜前三位置。在头部买量公司榜中，游戏大厂、老牌买量厂商占8成，游戏行业寡头化趋势愈发明显。...“两化”，正是工业化的标志，也为游戏创造更高收入、更大利润的可能。 游戏营销工业化背景下，主流广告平台实现成功，并不是简单在于降低了买量成本，而是整体提高了买量效率。...所以对于游戏营销而言，成本降低只是表面，而提高生产力即效率才是其工业化的最终答案。加上游戏研发工业化，整个行业的品质和效率都获得了提升。 AI， 游戏工业化下一个突破点？...由AI分析得来的标准化模型，通过市场反馈不断调整，能够动态地经受市场重复验证。平台和厂商都总结出一套经过市场反复验证的方法论可以依循。反馈到游戏厂商这边，则会不忌惮于扩大营销投入。
根据可用的信息，它可以从以下方面得出：(i) 围绕靶点的遗传关联，(ii) 靶点在与感兴趣的疾病相关的细胞或组织中的表达，(iii) 用AI/ML预测什么可能是一个真正的靶点，基于图的特征和已知批准的靶点的训练...实施 施维雅定义了实施Patrimony计算平台的三个迭代过程：概念验证、结构化和工业化。 概念验证是指在3个月内进行试点工作，目的是快速获得结果。...最后，工业化步骤旨在将现有的Patrimony平台转移到一个更可扩展的架构中，以便为随后应用于公司感兴趣的所有治疗领域奠定基础。...基于Patrimony在这些免疫炎症方面的有希望的试点应用，施维雅现在已经启动了工业化阶段，将其应用扩展到肿瘤学和神经学。...Industrializing AI-powered drug discovery: lessons learned from the Patrimony computing platform.
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。...虽然市面上有不少大数据之类的书籍，但是真正专业电商技术解密和实践案例分享的书籍还真是独此一家，我马上去买几本送给我的程序猿朋友们。...怎么这么多人买肥皂和手纸?是啊，这就是趋势变化，一方面说明京东商城百货化成绩不俗，购物篮丰富度大大提升，另一方面也说明年轻网民们的生活必需品消费也呈现出电商化的趋势。 ?...按道理讲朝阳区北京夜生活最丰富的地区了，曾经的天上人间，灯红酒绿的三里屯都在这里，双十一朝阳区的青年们都跑哪里去了。...这告诉我们移动端碎片化时间阅读的特点，影响着移动电商的营销和顾客下单及购物篮的丰富度，移动电商借助微信、微博、QQ空间等社交平台进行相对碎片化的内容营销和口碑营销是最贴合移动电商的最佳营销场景。 ?
最近，电子工业出版社送了我一本书：「《一本书读懂AIGC：ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》」。不禁感叹：现在连写书都这么卷了！...你打不过、想加入，但是发现你没钱买显卡：是的，一块计算显卡A100的售价在10万人民币左右，而自然语言处理大模型动辄需要几块、几十块的卡来开发和试错。试问有多少高校教师可以负担得起？...你想申请国家项目来买显卡：申请过项目的都懂，哪里会允许你用几百万来买显卡？...工业界的研究员」、像笔者一样的大头兵，你同样发现：一夜之间，昨天刚和老板说要做的事情突然变得不再重要： 你：我要做更简单更基础的学习理论，对现有的学习范式进行颠覆。...大模型的边界在哪里、什么样的数据可以测出来？ 小模型和大模型到底有什么区别、仅仅是benchmark得分不同吗？ 如何公平地评测不同大模型的能力？ 到底何为”AGI“?如今的评测是否是AGI评测？
王晋东 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 最近，电子工业出版社送了我一本《一本书读懂AIGC：ChatGPT、AI绘画、智能文明与生产力变革》，不禁感叹：现在连写书都这么卷了！...你打不过、想加入，但是发现你没钱买显卡：是的，一块计算显卡A100的售价在10万人民币左右，而自然语言处理大模型动辄需要几块、几十块的卡来开发和试错。试问有多少高校教师可以负担得起？...你想申请国家项目来买显卡：申请过项目的都懂，哪里会允许你用几百万来买显卡？...你想站出来反对大模型、要找它的漏洞，却发现：好的东西都是不开源的；你仅能从人家的输出结果上进行分析、并且人家的模型在快速迭代、可能今天有的问题、明天就莫名其妙被修复了…… 工业界 此时的你，如果是个工业界的研究员...大模型的边界在哪里、什么样的数据可以测出来？ 小模型和大模型到底有什么区别、仅仅是benchmark得分不同吗？ 如何公平地评测不同大模型的能力？ 到底何为”AGI“?如今的评测是否是AGI评测？
首先就是个数据，数据从产品的设计数据，它的工艺数据一直到他整个生产过程数据，他实时的数据的比对，你的标准数据把它实际数据差异在哪里，最后数据的管理大数据，AI的人工智能，包括他的整个分析能把数据的构架工厂的数据的应用平台制定数据的规范和标准...根据他的设计，买很好的那个材料，生产出很好的产品，在生产过程当中制定很好的管理思想，用很好的模型来管理工厂，用很好的工具来把我们的产品做好，虚实相应。要怎么去做呢？...首先我们要了解世界上的自动化控制语言，要了解自动化控制的协议，要了解控制一些机器人包括他的自动化控制的服务，包括无人小车，包括成像AI的一些算法这些东西我们要尽快的了解；第二个要有基础制造云的知识；还有工业物联网...；第四个是时序数据库，在整个的工业互联网建设工程当中时序数据库是一个很重要的；第五个是数字建模平台，在整个过程当中数字建模平台是今后所有管理者做工业的一个利器；第六个是数字孪生平台；第七个是微服务平台；...在企业基础制造云平台的基础上，构建一个开放共享、可复用、可众创的工业互联网平台，形成智能执照基础环境，支撑工业互联网平台的运行和智能制造App应用创新。
很多资深股票玩家一般都是买跌不买涨，在人工智能的炒作期又有多少泡沫和陷阱等着那些奋不顾身的人呢？...美国当地时间5月7日，由吴恩达妻子卡罗尔·赖利创建，吴恩达先生离开百度后加盟的硅谷无人车创业公司Drive.ai 宣布将于2018年7月在德克萨斯州弗里斯科市提供自动驾驶汽车服务，Drive.ai 董事的吴恩达为此发表了公开信...根据吴恩达阐述，这将是美国第一个真正落地的自动驾驶载人服务；该项目在第一阶段仍然会在驾驶位上保留Drive.ai 的员工。换句话说，现阶段人工智能依然离不开人。...神经网络算法 相关调查显示，在中国熟悉熟悉神经网络算法的企业占60.61%；混合蛙跳算法的企业占18.18%;熟悉蜂群算法的企业占9.09%;熟悉蚁群算法的企业占12.12%。
不过，我觉得未来大的方向一定会大量通过人工智能解决现在工业生产生活中的大部分问题。...宋煜：其实CPU+GPU这种模式很大程度上还是依赖GPU的发展，因为真正的训练工作都是在GPU上进行，那么CPU的作用在哪里？...同时我们考虑到有一些用户会有保密性相关的需求，可能想要有自己的专利的考虑，那么对于这些用户，他们更希望我们提供一个平台，让他们在这个平台上去做个性化的设计，这就是Power Systems要解决的问题。...当然这个离最后落地，真正地去做交易肯定还是有一定的距离，还有很多的事情要做，包括到底什么时候该买，什么时候不该买。收益率，赔率，回撤等，因为买卖是有延时性的，在策略上还有很多要做的事情。...现在中国在提工业4.0，就是在做各种参数的标准化，一旦各种传感器以及检测技术的参数标准化之后，人工智能在数据的海洋里就会取得大量的信息，从而提升产品的质量控制。
虽然说钱给的少了点，但是除了钱之外，微软的整个公司成熟的软件开发体系熏陶下的我，确实是我从学校毕业到进入工业界的第一个学堂。...撇开我在的机构，领导，我做的产品不谈，微软本身对应届生是非常宽容的，也给予了应届生足够多的时间和资源学习和提高，所以无论我到哪里工作，职业生涯发展如何，不能改变我对微软的支持。...微软一买，企业就软，几乎都成为定律了。GitHub这个全球开源社区最爱的活雷锋，估值高的一屁，其实没什么特别好的盈利模式。...微软这个号称拥抱开源，也在GitHub上投食了很多代码的公司，买GitHub我是没想明白。要是微软不去买的话，估计GitHub还能命长一点。...当然最后一个可能性是GitHub果然被微软买了，项目们纷纷跑去GitLab或者其他的开源平台，GitHub从此软了。
其实对AI巨头来说，对关键模型做瘦身，属于“政治”不正确。 吹捧超大模型，背后是算法平台的阴谋。只有牛逼的算法平台，才有足够强大的算力，才有资格训练大模型。...TensorFlow和PyTorch已经在工业界和学术界站稳了脚跟。 接下来，就到了算法平台的后半场，这涉及到深度学习技术栈中更加底层的部分，也是AI巨头们至关重要的护城河——硬件设施及软件优化。...烧钱买GPU搭建算法平台，只会让NVIDIA吃掉大部分红利。为此，巨头们开始自研AI芯片。 Google为了模型训练发明了TPU，微软也在生产Graph core硬件。...买AI巨头们PAAS或SAAS，将自己的身家性命放到巨头的平台上，走上被别人家平台绑架的道路。 但是，如果所有的模型，都能做到仅靠几块GPU并行训练就能满足的程度，那么强算力的平台又有什么吸引力？...但我们已经不能否认，强大的算力，强大的算法平台——是AI领域真正的技术高墙。
深度学习框架属于AI的底层技术创新，一旦这些技术被套上枷锁，千行百业的智能化转型将被制约，甚至会影响国内第四次工业革命的进程。...我们不妨从盘点和回顾的视角，梳理下深度学习框架的周期演变，在从学术圈走向工业界再到产业化的历程中，找寻属于中国企业的机会和挑战到底在哪里。...相比于豪掷千金买技术、团队、人才的巨头，很多初创企业常常被各种因素束手束脚，结局在一开始就注定了。...不过，谷歌无意在学术圈画地为牢，早早将目光瞄向了工业界，得到了英特尔、英伟达等硬件平台的配合，向全球开发者免费供给AI库与工具，并在2015年推出了专门为TensorFlow框架打造的计算神经网络专用芯片...其中被频频强调的EasyDL，是百度基于飞桨深度学习框架构建的零门槛AI开发平台，开发者上传数据并标注后，即可训练相应的模型部署应用。
它应当更类似于一种引擎，像搜索引擎将互联网推向繁荣那般，它需要将AI在工业落地中的高频、低频、高价值和长尾等应用问题，全部串联起来，并起到加速发展的作用。 那么，这样的AI工业引擎，又该去哪里找？...剖其内部不难发现，它主要分为一个底层架构和两个平台： SenseCore：AI大装置 SenseMARS：火星混合现实平台 SenseFoundry Enterprise：方舟企业开放平台 SenseCore...除此之外，从平台角度来看，AI大装置打通了从数据处理、模型生产、模型训练、高性能推理运算，以及模型部署等等各个环节。...在AI大装置之外，商汤工业引擎还囊括了两大产品化平台。 一个是SenseMARS 火星混合现实平台，主要是通过AI感知、三维数字化和工业AR等技术，实现虚拟世界与现实世界的精准交互。...商汤工业引擎的另一个平台，则是SenseFoundry Enterprise商汤方舟企业开放平台，它是基于AI大装置核心能力做综合AI，专注各种长尾能力平台建设。
量子位问他，伊隆·马斯克如果跟别人搞了芯片，你还会买特斯拉吗？ 全场先笑，继而看他的反应。...提问：AI领域学术界和工业界的差距似乎在逐渐拉大，NVIDIA在工业界布局很多，学术界方面有什么思考吗？...第一，如果特斯拉与其他的厂商合作做了自动驾驶芯片，你还买不买特斯拉？第二，NVIDIA投资了图森、景驰这样的自动驾驶公司，这与跟他们合作有什么不同？ 黄仁勋：我当然还会买他们的车。...黄仁勋：我们不赌谁赢谁输，NVIDIA提供的是平台，我们希望让别人能够在我们的基础上实现梦想，希望大家都成功，NVIDIA会始终作为平台供应商存在，我们的任务是不断与时俱进、不断进步。...同时，这个平台一定也是开放的，绝不是一个自闭的生态，或者垂直集成的公司。
随着科技越来越发达，互联网开辟了另一个空间的新世界，大家可以在上面大展身手，如果想在互联网上有一片属于自己的空间，就需要购买域名，在哪里买域名好？...在哪里买域名好？...首先你要明确自己买域名的目的是什么，如果你只是想长长见识多多积累经验的话，就不用考虑那么多，这个一般的平台进行购买就可以，而且域名的价格也比较便宜，一般一年几十块钱，如果你有明确的经营方向想好好做的话，...一定要认真筛选购买域名的平台，在哪里买域名好？...首先就是要看平台大不大靠不靠谱，一些国外的平台也是可以考虑的。 大概需要花费多少钱？ 在哪里买域名好？
比如人工智能，细分下来，智能硬件、机器学习、交互模式、AI芯片、平台系统等等都有可能成为该领域的基建目标。...01 承载第四次工业革命的期望，工业互联网“炙手可热” 虽然在目前市场和媒体层面的“露脸”远不如AI、5G那么频繁，但是这一点也不耽误国家与市场对工业互联网的重视。...在这个过程中，浪潮云In-Cloud提出的“1+X+N”工业互联网平台体系，即“1”是指工业大数据中心，“X”是指公共服务平台和智能共享制造平台，“N”是指包括机械、电子、化工在内的行业工业互联网平台和以地市为单位的区域工业互联网平台...简单来说，我国的中小企业分布在哪里（区域、行业），哪里便需要搭建工业互联网平台来实现产业升级。 03 为什么国家在这个节点重点推出工业互联网？...工业互联网不是技术名次，但其所需要的技术布局基本囊括现如今的新兴技术，比如5G、AI、大数据、云计算、物联网等等，可以说是集大成者。
如果 AI 不能够深入占 GDP 1/3 的工业领域，不能够赋能全国 345.1 万户工业企业，不能够服务工业生产线上超 1 亿工人，那么 AI 将很难担当「第四次工业革命」的重任。...「积贫积弱」的工业智能背后，是什么阻挡了它落地的步伐，AI+工业的痛点又在哪里？...把工厂数据全都搜集起来，汇聚到一个平台，然后通过数据挖掘做分析，是非常典型的互联网企业或者 AI 公司的思路，但这种方式在工业领域未必能产生重大价值。...最重要的是我们能不能够看到客户要实现的价值点，痛点到底在哪里。」...对此宝钢工程总经理助理徐凯建议，AI 公司或互联网公司进军工业领域，一定要有耐心，工业 AI 与商业 AI 不同，工业场景的复杂性决定技术落地的不易，需要科技企业耐心持续投入，要加深对工业工艺的理解，要看重稳定持续的回报
现在很多工地都不是自己买设备，而是租设备，那么我租50台设备，就需要和50个设备老板打交道，还要等驾驶员过来、做培训等等，管理起来比其他行业更困难。...7 田超：工业物联网赛道上已经有不少玩家，很多厂商都和智鹤科技一样打着高精度、低能耗的技术特点，这些技术看起来在行业内并不新奇，而你们号称“刷新工程机械行业数字化新高度”，那么你们对比友商的差异点、创新点在哪里...无线硬件的难点在于能耗，不接线的话，电从哪里来？我们用到超低功耗物联网的技术，自己根据实际场景、设备、元器件来设计省电策略。...你认为AI可以如何提升建筑工地的效率？...我们在腾讯内部平台——DNSPod公众号、腾讯中小企业服务公众号、腾讯云公众号、腾讯云主机公众号、腾讯云服务器公众号、腾讯云助手、腾讯乐问、腾讯码客圈、腾讯KM平台、腾讯云+社区、腾讯云+大学等平台累计关注度高达数十万
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
