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PC端直播和移动端直播的不同

原题目:PC端直播和移动端直播的分歧

红鸟收集科技】谈及直播,从最初的PC端秀场直播到此刻的移动端直播APP,直播不管功效仍是内容都不竭产生着变更,曩昔的PC端因为倾向秀场行业,所以排行榜、豪车、靓号这些都是必不成少的,可是跟着4G网的普及,此刻不少人都有着无穷流量卡,移动端直播进一步获得普及,但有的人回忆,不管是移动端直播仍是PC端直播都是看直播,有什么分歧呢?红鸟收集科技作为专业直播体系开辟商,从最初的PC端直播到此刻的直播APP开辟,也是转变了良多,下面小编就未来谈谈PC端直播和移动端直播各自的上风,及他们的分歧。

起首我们此刻谈谈PC端直播,曩昔的PC端直播,功效很是庞杂,靓号、坐骑、抢座都是“土豪”的象征,而此刻“全平易近直播”时期的到来,直播用户门槛也须要下降,所以陌陌、映客等平台纷纭用PC端为移动端引流,YY、虎牙、斗鱼这些游戏平台也推出了移动端。但此刻的PC端重要应用的是直播伴侣或OBS进行推流,所以萌颜这些功效都是看这些推流东西是否含有的,但PC端实用于教导直播、金融直播、游戏直播等行业,可以或许共享电脑屏幕内容,相对移动端直播,加倍具体化。

那么移动端直播又有如何的上风呢?移动端直播不雅看相对来说加倍方面,只要有一台手机,足够的流量,随时随地都可以或许不雅看直播,并与不雅众互通,同时直播的场景也不受限制,支撑户外直播,不雅看、直播都不须要在借助第三方,移动端相对PC端来说,就便利了良多,同时此刻良多的功效都在APP上,连麦、游戏、排行榜等等,APP功效想对来说加倍完美。

直播APP开辟或PC端开辟,功效很难做到1比1雷同,但分歧真个直播针对的行业也是分歧的,直播行业不竭成长,功效、模式也会不竭转变,“直播+”仍在成长,谁又能成为直播界的佼佼者,谜底都要交给时光往返答。

义务编纂:

Jeff Dean执笔:一文看尽2018谷歌AI重大成果

原题目:Jeff Dean执笔:一文看尽2018谷歌AI重年夜结果

起源:网易智能

谷歌高等研讨员、谷歌AI负责人杰夫·迪恩(Jeff Dean)日前在官方博客上撰文,回想谷歌2018年的AI研讨结果,全文摘要如下:

对于谷歌的研讨团队来说,2018年是一个令人高兴的年度,我们从很多方面推动了技巧提高,包含基本盘算机科学研讨结果和出书物、研讨新兴范畴的利用(如医疗保健和机械人)、开源软件的进献以及谷歌产物团队的亲密合作,所有这些尽力都旨在供给有效的东西和办事。以下是我们对2018年所取得结果的总结,我们等待着新的一年。

道德原则与人工智能

在曩昔几年里,我们察看到AI范畴取得的重猛进步,以及它对我们的产物和数十亿用户日常生涯的积极影响。对于我们这些在这个范畴工作的人来说,我们深入熟悉到,AI应当是一种造福世界的气力,它应当被合乎道德地利用,并被用于解决对社会有益的题目。

本年我们宣布了《谷歌AI原则》,支撑开辟负义务的AI实践运动,概述了实行的技巧建议。它们联合起来,为我们供给了一个评估谷歌AI成长的框架,我们盼望其他组织也可以应用这些原则来辅助塑造他们本身的思维。主要的是要留意,由于这一范畴的成长相当敏捷,在某些原则下的最佳实践,如“避免创立或增强公正偏好”或“对国民负责”,也正在转变和改良我们在深度进修公正性和模子可说明性等新研讨范畴的研讨。

这项研讨反过来会促使我们的产物加快提高,让他们更具包涵性和更少的成见,好比我们在Google Translate中削减性别成见,并答应阅读更具包涵性的图像数据集和模子,使盘算机视觉实现全球文化的多样性。此外,这项工作答应我们与更普遍的研讨社区分享最佳实践。

社会公益AI

AI用于解决实际社会题目的潜力是显而易见的。AI若何利用于解决实际题目的一个例子是,我们在洪水猜测方面的尽力。经由过程与很多谷歌团队的合作,这项研讨旨在供给关于洪水可能产生的正确范畴和范畴以及其他细粒度信息,使那些在洪水易发地域的人们可以或许更好地决议若何最好地维护他们本身和他们的财富。

第二个例子是我们在地动余震猜测方面取得的结果,与传统的、基于物理的模子比拟,机械进修(ML)模子可以更正确地猜测余震的地位。也许更主要的是,因为ML模子被设计成可说明的,科学家们已经可以或许对余震的行动做出新的发明,这不仅使猜测加倍正确,并且使懂得到达了新的程度。

我们也看到了大批的外部研讨者,他们有时在与谷歌的研讨职员和工程师合作,应用像TensorFlow如许的开源软件应对普遍的科学和社会题目,如应用卷积神经收集辨认座头鲸、检测新的系外行星以及断定病变的木薯植物等等。

为了刺激这个范畴的发明性运动,我们与Google.org合作推出了Google AI for Social Impact Challenge挑衅赛,获胜的小我和组织可以获得2500万美元的赠款资金,还有来自谷歌研讨科学家、工程师和其他专家的领导和建议,辅助将他们拥有更高潜伏社会影响的项目从设法酿成实际。

帮助技巧

我们的年夜部门研讨集中在应用ML和盘算机科学来辅助用户更快、更有用地完成义务放慢。凡是,这些结果是经由过程与分歧的产物团队协作取得的。此中一个例子是Google Duplex,这个体系须要研讨天然说话和对话懂得、语音辨认、文本-语音、用户懂得以及有用的UI设计,从而应用户可以或许在体验中说“今全国午4点能帮我剃头吗?”,虚拟助理将代表用户经由过程德律风进行交互,并自行处置需要的细节。

其他的例子包含Smart Compose,这款东西应用猜测模子给关于若何撰写电子邮件供给相干建议,使书写电子邮件变得更快、更轻易。其他还有Sound Search,这种技巧树立在Now Playing功效之上,应用户可以或许快速、正确地发明播放歌曲。此外,Android的Smart Linkify展现了若何应用装备内置深度进修模子做出给多分歧种类的文本。

我们研讨的一个主要重点是辅助像Google Assistant如许的产物支撑更多的说话,并答应更好地舆解语义类似性,甚至是应用判然不同的方法来表达雷同的概念或设法。在这些新产物功效的基本上,我们进行了一项研讨,旨在改良语音合成和文本-语音的质量,以顺应没有太多培训数据的说话。

量子盘算

量子盘算是一种新兴的盘算范式,它可以或许解决传统盘算机无法解决的、具有挑衅性的题目。在曩昔几年里,我们一向在积极地进行这一范畴的研讨,我们信任该范畴正在展现在至少一个题目上的尖端才能(所谓的量子霸权),这将是该范畴的一个分水岭事务。在曩昔的一年里,我们取得了很多令人高兴的新结果,包含Bristlecone的开辟,这是一种新的72量子位量子盘算装备,它可以在量子盘算机迈向量子霸权的进程中,扩展可解决题目的范畴。

我们还宣布了面向量子盘算机的开源编程框架Cirq,并摸索了若何将量子盘算机用于神经收集。最后,我们分享了我们在懂得量子处置器机能波动方面的经验和技巧,并分享了很多关于量子盘算机作为神经收集盘算基本应被若何利用的设法。我们等待着2019年量子盘算范畴呈现冲动人心的结果!

天然说话懂得

谷歌的天然说话研讨在2018年取得了令人高兴的结果,既有基本研讨,也有以产物为重点的合作。从2017年开端,我们对Transformer进行了改良,开辟了一种名为Universal Transformer的新模子的及时并行版本,该版本在翻译和说话推理等天然说话义务中显示出强盛的上风。

我们还开辟了BERT,这是第一个深度双向、无监视的说话表达,它只应用纯文本语料库进行预先练习,然后可以应用迁徙进修对各类天然说话义务进行微调。与以前最进步前辈的成果比拟,BERT在11个天然说话义务中都有了明显的改良。

BERT还在很是具有挑衅性的GLUE基准测试中将最进步前辈的部门进步7.6%。

除了与各类研讨团队协作以支撑Smart Compose和Duplex之外,我们还尽力使Google Assistant更好地处置多说话用例,目的是使该助手可以或许天然地与所有效户对话。

感知研讨

我们的感知研讨解决了让盘算机懂得图像、声音、音乐和视频的困难,并为图像捕捉、紧缩、处置、发明性表达和加强实际供给更强盛的东西。2018年,我们的技巧改良了Google Photos组织用户最关怀内容的才能,好比人和宠物。

Google Lens和Google Assistant让用户懂得天然世界,及时答复题目,并在Google Images中应用Google Lens做更多的工作。Google AI任务的一个要害方面,就是让其他人从我们的技巧中受益,本年我们在改良Google API的功效和构建模块方面取得了很猛进展。示例包含在Cloud ML API中的视觉和视频功效的改良和新增功效,以及经由过程ML Kit的与人脸相干的装备构建块。

Lens主动辨认了宠物狗的种类

在2018年,我们对学术研讨的进献包含在3D场景懂得的深度进修方面取得的进展,好比立体放年夜,它可以合成新的场景真实感视图。我们正在进行关于更好地舆解图像和视频的研讨,它应用户可以或许发明、组织、加强和改良谷歌产物中的图像和视频,如Google Images、YouTube、搜刮等。

在音频范畴,我们提出了一种用于语义音频表现的无监视进修方式,以及对富有表达性的语音合成的明显改良。多模态感知是个日益主要的研讨课题。Looking to Listen将输进视频中的视觉和听觉线索联合起来,以隔离和增强视频中所需的措辞者的声音。这项技巧可以支撑很多利用,从视频中的语音加强和辨认、视频会议,到改良的助听器,尤其是可以利用于多人讲话的场景。

在资本受限的平台上实现感知变得越来越主要。MobileNetV2是谷歌的下一代移动盘算机视觉模子,我们的MobileNets被普遍利用于学术界和产业界。MorphNet提出了一种进修深度收集构造的有用方式,在尊敬盘算资本受限的情形下,可以周全进步图像和音频模子的机能。比来对移动收集架构主动天生的研讨表白,实现更高的机能是可能的。

盘算摄影

在曩昔的几年里,手机摄像头的质量和功效都有了明显的进步。部门原因是手机中现实应用的物理传感器有所改良,但更年夜的原因是盘算摄影这个科学范畴取得的提高。我们的研讨团队宣布了他们的新研讨技巧,并与谷歌的Android和花费硬件团队合作无懈,以最新的Pixel和Android手机及其他装备情势,将这项研讨交付到用户手中。

2014年,我们引进了HDR+技巧,经由过程该技巧,摄像头可以捕获到一组帧,在软件中对齐这些帧,并将它们与盘算软件归并在一路。最初在HDR+的工作中,这是为了使图片具有比单次曝光更高的动态范畴。然而,经由过程捕获大批的帧,然后对这些帧进行盘算剖析成为了一种通用的方式,这种方式在2018年已经使摄像头取得了很多提高。例如,它答应在Pixel 2中开辟动态照片,在Motion Stills中实现加强实际模式。

本年,我们在盘算摄影研讨方面的重要工作之一是发明一种新的才能,即夜视,它使Pixel手机相性能够“在暗中中不雅看”,博得了媒体和用户的赞赏。当然,夜视只是新的软件支撑的摄像头功效之一,我们的团队还开辟出其他辅助你美化照片的技巧,包含应用机械进修供给更好的肖像模式拍摄等。

算法和理论

算法是谷歌体系的支柱,涉及我们所有的产物,从Google trips背后的routing算法到Google cloud的consistent hashing算法。在曩昔的一年里,我们持续在算法和理论方面睁开研讨,涵盖了从理论基本到利用算法,从图发掘到隐私维护盘算的普遍范畴。

我们的优化工作涉及从机械进修的持续优化到散布式组合优化的各个范畴。在前一个范畴,我们研讨练习神经收集随机优化算法的收敛性(获得了ICLR 2018年最佳论文奖),展现了风行的基于梯度的优化方式(如ADAM的某些变体)的题目,但为新的基于梯度的优化方式供给了坚实的基本。而在散布式优化中,我们致力于经由过程轮紧缩(round compression)、焦点集(core-sets)、子模块最年夜化以及k核分化等方法,来进步组合优化,例如图中匹配。

在算法选择理论中,我们提出了新的模子,并研讨了多项式逻辑的重建和进修题目。我们还研讨了神经收集可进修的函数种别,以及若何应用机械进修来改良经典的在线算法。

在谷歌,懂得具有强盛隐私保障的进修技能对我们很是主要。在此布景下,我们开辟了两种新的方式来剖析若何经由过程迭代和洗牌来放年夜分歧的隐私。我们还利用了分歧的隐私技巧来设计针对游戏的鼓励意识进修方式。这种进修技能在有用的在线市场设计中已经有所利用。我们在市场算法范畴的新研讨还包含,辅助告白主测试告白拍卖的鼓励兼容性技巧,以及优化利用内告白的告白刷新技巧。

软件体系

我们对软件体系的年夜部门研讨持续与构建机械进修模子有关,特殊是与TensorFlow有关。例如,我们颁发了TensorFlow 1.0动态把持流的设计和安排。我们的某些新研讨引进了我们所谓的Mesh TensorFlow体系,它使得应用模子并行性(有时应用数十亿个参数)来指定年夜范围散布式盘算变得更轻易。

我们还宣布了JAX,这是一种由加快器支撑的NumPy变体,支撑Python函数依照肆意次序主动区分。固然JAX不是TensorFlow的一部门,但它应用了很多雷同的底层软件基本构造(例如XLA),它的某些创意和算法对我们的TensorFlow项目很有辅助。最后,我们持续研讨机械进修的平安性和私密性,以及开辟用于AI体系平安性和私密性的开源框架,如CleverHans和TensorFlow Privacy。

对于我们来说,另一个主要的研讨标的目的是ML在软件体系中的利用,特殊是在仓库的很多条理上。例如,我们持续应用分层模子将盘算放置到装备上,并辅助进修内存拜访模式。我们还持续摸索若何应用进修索引来替换数据库体系和存储体系中的传统索引构造。正如我往年所写的,我们以为在盘算机体系中机械进修的应用方面,我们只是触及了外相。

在2018年,得益于谷歌的Project Zero团队与其他人的合作,我们懂得到了现代盘算机处置器中新的严重平安破绽——Spectre和Meltdown。这些以及相干的破绽将使盘算机架构研讨职员很是繁忙。在我们对CPU行动建模的连续尽力中,我们的Compiler Research团队将他们用于丈量机械指令延迟和端口压力的东西集成到LLVM中,从而做出更好的编译决议计划。

谷歌产物、我们的云产物以及机械进修模子的推论,要害依靠于为盘算、存储和收集供给年夜范围、靠得住、高效的技巧基本举措措施的才能。往年的几个研讨重点包含谷歌的Software Defined Networking WAN,这是个自力的查询处置平台,对以分歧格局存储的文件履行SQL查询。在很多存储体系中,我们大批应用代码评审陈述,查询拜访代码评审背后的念头、当前实践、开辟职员满足度以及挑衅。

AutoML

AutoML,也称为元进修,是应用机械进修来主动化机械进修的技巧。我们已经在这个范畴进行了多年的研讨,我们的持久目的是开辟一种进修体系,这种体系可以或许应用从以前已经解决的其他题目中获得的看法和才能,主动地解决新题目。我们在这个范畴的早期工作重要是应用强化进修,但我们也对进化算法的应用感爱好。

往年,我们展现了若何应用进化算法为各类视觉义务主动发明最进步前辈的神经收集架构。我们也切磋若何将强化进修利用于其他题目,而不仅仅是神经收集架构搜刮,成果显示它可用于1)主动天生图像变换序列,改良各类图像模子的正确性;2)寻找新的符号表达式优化,它比常用的优化更新规矩更有用。我们在AdaNet上的工作展现了若何获得具有进修才能的快速机动的AutoML算法。

TPU

张量处置单位(TPU)是谷歌内部开辟的ML硬件加快器,从最初设计时就支撑年夜范围的练习和推理。TPU使谷歌的研讨取得了冲破性进展,如BERT(前面已经会商过),同时也使世界各地的研讨职员可以或许经由过程开放源码在谷歌的研讨基本长进行构建,并寻求本身的新冲破。例如,任何人都可以经由过程Colab在TPU上免费调优BERT, TensorFlow Research Cloud为成千上万的研讨职员供给了从更年夜数目免费Cloud TPU盘算才能中获益的机遇。

我们还使多代TPU硬件作为贸易Cloud TPU,包含称为Cloud TPU Pods的ML超等盘算机,这使得年夜范围的ML培训加倍轻易获得。在内部,除了支撑更快的ML研讨进展外,TPU还推进了谷歌焦点产物的重年夜改良,包含搜刮、YouTube、Gmail、Google Assistant、Google Translate等。我们等待着在谷歌和其他处所的ML团队经由过程TPU供给的前所未有的盘算范围,应用ML实现更多的功效。

开源软件和数据集

宣布开源软件和创立新的公共数据集是我们为研讨和软件工程社区做出进献的两种重要方法。我们在这个范畴最年夜的尽力之一是TensorFlow,这是我们在2015年11月宣布的、很是风行的ML盘算体系。我们在2018年庆贺了TensorFlow的三周岁诞辰,在这段时光里,TensorFlow的下载量已经跨越3000万次,跨越1700个进献者增添了4.5万次提交。

在2018年,TensorFlow宣布了8个重要版本,并增添了很多主要功效,如即时履行和刊行策略。我们倡议了公共设计评论,让社区介入到开辟进程中来,我们还经由过程特别好处集团让进献者介入进来。跟着TensorFlow Lite、TensorFlow.js以及TensorFlow Probability等相干产物的推出,TensorFlow生态体系在2018年年夜幅增加。

我们很兴奋TensorFlow在顶级机械进修和深度进修框架中拥有最强的Github用户虔诚度。TensorFlow团队还致力于更快地解决Github题目,并为外部进献者供给顺畅的路径。在研讨方面,依据谷歌Scholar的数据,我们在颁发论文的基本上,持续为世界上年夜部门机械进修和深度进修研讨供给动力。

除了持续开辟现有的开源生态体系,我们在2018年引进了一个用于机动、可复现强化进修研讨的新框架,一个用于快速懂得数据集特点的新可视化东西(无需编写任何代码),一个应用TensorFlow.js在阅读器中进行及时t-SNE可视化的库,以及用于处置电子医疗数据的FHIR东西和软件等。

公共数据集凡是是个宏大的灵感起源,可以在很多范畴辅助取得宏大的进展,由于它们不仅让更普遍的社区可以或许拜访有趣的数据和题目,还供给了健康的竞争驱动力,以促使在各类义务上取得更好的成果。本年我们很兴奋宣布了谷歌数据集搜刮,这是一种用于从所有web站点查找公共数据集的新东西。多年来,我们还谋划和宣布了很多新奇的数据集,包含数百万张带注释的通俗图像或视频、用于语音辨认的孟加拉语众源数据集以及机械手抓取数据集等等。在2018年,我们又增添了更多的数据集。

我们宣布了Open Images V4,这是个包括1540万个绑定框的数据集,囊括了600个种别中190万张图像,以及19794个种别中的3010万个颠末人工验证的图像级标签。我们还扩大了这个数据集,增添了来自世界各地的人们和场景的多样性,增添了来自世界各地的数万名用户应用crowdsource.google.com天生的550万条注释。

我们宣布了原子视觉动作(AVA)数据集,该数据集供给视频的视听注释,以进步懂得视频中人类行动和说话的技巧程度。我们还宣布了更新后的YouTube-8M,并举行了第二届YouTube-8M Large-Scale Video Understanding Challenge and Workshop。HDR+ Burst摄影数据集的目的是在盘算摄影范畴开展普遍的研讨,Google-Landmarks是一种新的数据集,也是对landmark recognition的挑衅。

我们还不时地为研讨界树立新的挑衅,使我们可以或许配合尽力解决艰苦的研讨题目。凡是这些都是经由过程新数据集的宣布完成的,但并不老是如许。本年,我们缭绕Inclusive Images Challenge推出了挑衅,尽力使更强盛模子解脱各类各样的成见。

机械人研讨

我们在懂得 ML 若何教会机械人在实际世界里举动方面取得了重猛进展,该研讨教机械人抓取从来没见过的物体,相干论文获得CoRL’18最佳论文。我们还经由过程联合ML和基于采样的方式(ICRA’18最佳论文),在进修机械人活动方面取得了进展。我们第一次可以或许在真实机械人上胜利地在线练习深度强化进修模子,而且正在寻找新的、基于理论的方式,来进修稳固的机械人把持方式。

AI在其他范畴的利用

在2018年,我们已经将ML利用于物理和生物科学上各类各样的题目。应用ML,我们可认为科学家供给相当于成百上千个研讨助理来发掘数据,从而解放了科学家,使他们变得更有发明力和出产力。我们在《Nature Methods》上颁发了关于神经元高精度主动重建的论文,此中提出了一种新的模子,与以往的深度进修技巧比拟,该模子年夜幅进步了衔接体数据主动说明的正确性。

健康研讨

在曩昔的几年里,我们一向将ML利用于健康,这是个影响我们每小我的范畴,也是一个我们信任ML可以经由过程增添医疗专业职员直觉和经验而发生宏大影响的范畴。我们在这个范畴采取的一般方式是,与医疗机构合作解决基本研讨题目,然后将成果颁发在受人尊重的、同业评断的科学和临床杂志上。一旦该研讨获得临床和科学验证,我们将进行用户和HCI研讨,以懂得若何将其利用于现实的临床情况。2018年,我们将工作范畴扩展到盘算机帮助诊断的辽阔范畴,并将其扩大光临床义务猜测。

在2016年末,我们颁发了一项回想性研讨,颠末练习的用于评估糖尿病视网膜病变迹象的视网膜基底部图像的模子,其表示与美国医学委员会认证的眼科大夫程度相当,甚至略好于后者。

2018年,我们可以或许证实,经由过程由视网膜专家标志的图像进行培训,这个模子的表示已经可与视网膜专家相媲美。后来,我们颁发了一项评估,显示眼科大夫和这种ML模子相联合远比他们零丁做决议更正确。我们与Verily的同事合作,在印度的Aravind眼科病院和泰国卫生手下属的Rajavithi病院等10多个地址安排了这种糖尿病视网膜病变检测体系。

在一项医学和眼科专家以为相当了不得的研讨中,我们还颁发了一项关于机械进修模子的研讨,该模子可以经由过程视网膜图像评估血汗管病变的风险。这为确认一种新的、非侵进性的生物标记物供给了早期盼望,这种标记物可以辅助临床大夫更好地懂得患者的健康状态。

我们本年也持续存眷病理学,展现若何应用ML进步前列腺癌的分级、应用深度进修检测转移性乳腺癌,并开辟出加强实际显微镜原型,它可以经由过程来自盘算机视觉模子的视觉信息辅助病理学家和其他科学家。

在曩昔的四年里,我们进行了一项重年夜研讨,即应用深度进修和电子健康记载来进行临床相干猜测。2018年,我们与芝加哥年夜学、加州年夜学旧金山分校(UCSF)和斯坦福年夜学合作,在《天然数字医学》(Nature Digital Medicine)杂志上颁发了一篇论文,展现了ML模子若何被用于往辨认电子病历,并对各类临床相干义务做出比当前临床最佳实践更高的正确性猜测。

作为这项工作的一部门,我们开辟了一些东西,使创立这些模子变得很是轻易,即使是在判然不同的义务和底层EHR数据集上也是如斯。我们拥有与快速医疗互操纵性资本(FHIR)尺度相干的开源软件,该尺度是我们在这项工作中开辟的,目标是使处置医疗数据变得更轻易、更尺度化。我们还改良了基于深度进修的变量挪用技巧DeepVariant的正确性、速度和适用性。该团队与合作伙伴配合尽力,比来在《天然生物技巧》杂志上颁发了一篇同业评断的论文。

研讨推广

我们以很多分歧的方法与外部研讨集团进行互动,包含教师介入和学生支撑。我们很幸运在本学年招待了数百名本科生、硕士生和博士生作为练习生,并为北美、欧洲和中东的学生供给连续多年的博士研讨生奖学金。除了财务支撑,每个奖学金接收者被分派一个或多个谷歌研讨职员作为导师,我们汇集在Google Ph.D. Fellowship Summit上,他们在谷歌接触最进步前辈的研讨,并有机遇与来自世界各地的研讨职员交换。

作为这个项目标弥补,Google AI Residency培训项目答应想要介入进行深度进修研讨的人,在谷歌与研讨职员一路工作,并接收他们的领导。现在,这个项目已进进第三个年初,学员们被安插在其全球办公室的各个团队中,从事机械进修、感知、算法和优化、说话懂得、医疗保健等范畴的研讨。因为该项目第四年的申请方才停止,我们很兴奋看到新一代学院将在2019年介入新的研讨中来。

每年,我们也经由过程Google Faculty Research Awards打算支撑一些教师和学生的研讨项目。在2018年,我们也持续在谷歌特定地域举行教师和研讨生研究会在,包含在印度班加罗尔举办的AI/ML Research and Practice研究会,在苏黎世举行Algorithms & Optimization Workshop研究会,在森尼维尔举办的ML医疗利用研究会,在剑桥举办Fairness and Bias in ML研究会等。

我们以为,公然地为更普遍的研讨社区作出进献是支撑健康和富有成效的研讨生态体系的要害部门。除了我们的开源和数据集宣布之外,我们的很多研讨都在顶级会议场合和期刊上公然颁发,我们还积极介入各项运动,并援助各类分歧学科的会议,好比ICLR 2018、NAACL 2018、ICML 2018、CVPR 2018、NeurIPS 2018、ECCV 2018和EMNLP 2018等。2018年,谷歌还介入了ASPLOS、HPCA、ICSE、IEEE Security & Privacy、OSDI、SIGCOMM等多个会议。

新的处所,新的面貌

在2018年,我们很是兴奋地接待很多具有普遍布景的新人参加我们的研讨机构。我们公布了我们在非洲的第一个AI研讨办公室,它位于加纳的阿克拉。我们扩展了在巴黎、东京和阿姆斯特丹的AI研讨举措措施,并在普林斯顿开设了研讨试验室。我们持续活着界各地的办公室雇用优良人才。

瞻望2019年

这篇博客文章只是总结了2018年所做研讨的一小部门。当我们回想2018年,我们为本身所取得成绩的广度和深度觉得高兴和骄傲!在2019年,我们等待着对谷歌的标的目的和产物,以及更普遍的研讨和工程社区发生更年夜的影响!

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iPhoneXR一夜狠降至新低价,华为Mate20 Pro直呼伤不起!

原题目:iPhoneXR一夜狠降至新低价,华为Mate20 Pro直呼伤不起!

华为这两年的快速成长是民众有目共睹的,凭借着强盛的科研才能与周全成长的计谋,华为今朝已经稳坐国行手机厂商老迈哥的地位,尤其是在高端手机市场,华为Mate系列与P系列更是逐渐站稳脚跟,出货量相当的可不雅,甚至对于苹果也是造成了必定的分流压力,好比华为Mate20 Pro与iPhoneXR即是此中的典范代表。

作为华为往年下半年的顶级旗舰,华为Mate20 Pro搭载了麒麟980处置器,后置高像素徕卡三摄,4200毫安电池,此外还支撑IP68级别防水,40W超等快充、屏下指纹等功效,综合实力相当的周全与强悍。

反不雅iPhoneXR,除了得益于苹果A12处置器与封锁性IOS体系的加持,在机能与流利度方面处于行业顶级程度之外,其他方面并不是特殊的亮眼,尤其是外不雅上较宽的边框,更是让很多花费者望而生畏。

而除了综合实力加倍周全,华为Mate20 Pro的价钱也要加倍实惠,5399元的起步价比拟6499元起步价的iPhoneXR廉价了不少,也恰是由于如斯,在后续两者同期开卖后,华为Mate20 Pro也是分流了iPhoneXR很多潜伏购置的用户,对于iPhoneXR也是造成了显明的分流压力,iPhoneXR后期在国行也是碰到了销量疲软的现象。

不外话又说回来,面临iPhoneXR在国行后续销量疲软的现象,苹果也没有坐以待毙,为了晋升iPhoneXR的销量,iPhoneXR的价钱也是一降再降,盼望可以或许经由过程让利来吸引花费者,无独占偶,就在前几天iPhoneXR在国行也是开启了新一轮的年夜降价,今朝在电商平台,64G标配版iPhoneXR跌至5388元,比拟宣布价跌幅跨越了千元。

与此同时年夜降价的iPhoneXR在性价比与销量方面也是显明晋升,就拿上周京东单品销量榜来说,降价的iPhoneXR便拿下了第一的地位,在必定水平上来说,再次降价的iPhoneXR对于花费者仍是很有吸引力的,另一方面降价后的iPhoneXR反过来对于相似价钱的华为Mate20 Pro也是造成了不小的冲击。

综合来说iPhoneXR与华为Mate20 Pro均为行业杰出的高端旗舰,两者也是各有好坏,在此前华为Mate20 Pro具有价钱上风的布景下,对于iPhoneXR造成了显明的分流压力。

然而在现在iPhoneXR跌至新低价的情形下,反过来华为Mate20 Pro则是受到了不小的冲击,小伙伴们,对此你怎么看?依照今朝的价钱,假如让你在两者中二选一,你会选择谁呢?接待大师留言,互订交流见解。

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趣网2018营业额超2.5亿:真正的高潮,是不出声的

原题目:趣网2018营业额超2.5亿:真正的飞腾,是不作声的

近几年,跟着性的解放,年夜部门花费者从谈性色变,酿成为性买单;情趣企业也不再只是街边兜销“仿真玩具”的阴暗小店肆,而是形成了初步的完全财产链。2018年,情趣行业进选“六年夜暴利行业”,千亿的市场范围被各界看好,艾媒宣布的《2018Q1中国情趣用品专题研讨陈述》中也指出:估计2020年中国情趣电商市场范围将跨越600亿元,全部中国情趣用品市场范围也将破1300亿元。

为了往碰触行业G点,部门年夜型的情趣公司鼎力地开端在宣扬中做投进,自动对营业做转型或者调剂,而剩下的某些中小型企业则走在模拟他们的路上。作为国底细趣行业垂直电商NO.1的“趣网”,2018年虽在宣扬上甚少看到年夜动作,可是在曩昔的一年中,也是在三个方面下足了工夫,做了鼎力的投进。

第一,引进更多国表里的情趣用品品牌,为趣网的用户带来更好的产物和体验,依据年末不完整估量,2018年趣网的整体营业额已超2.5亿。

第二,趣网于2018年4月推出了区域化产物“趣网急送”,旨在为重庆主城区用户带来一小时达的情趣用品购置体验,将来会将重庆的区域化项目复制到全国各地。

第三,致力打造两性常识平台“趣豆”,并与国内性学专家吴么西等促成合作,优化两性常识系统、进级用户体验。

情趣走“肾”,办事走“心”,趣网废弃了削尖脑壳做传布,将重心放在自身两性常识、情趣产物、办事体验的闭环打造中来。在稳健计划下,不做浮于概况的工夫,真逼真切给用户带来了更好的体验。在上万万用户的真飞腾中,悄然地使2018营业额快速稳固地增加。

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6亿美元+15个商场,谷歌上马两大数据中心PK微软亚马逊

原题目:6亿美元+15个商场,谷歌上马两年夜数据中间PK微软亚马逊

中国IDC圈讯 综合外媒报道,面临AWS和微软的强势扩大,以及阿里云的迅猛追赶,公有云排名全球第三的谷歌也坐不住了。近期谷歌接连爆出其“摆布开弓”,分辨在欧洲卢森堡和美国明尼苏达州上马新建数据中间项目标新闻。一个范围宏大,跨越15个购物中间;一个投资颇多,达6亿美元。

位于卢森堡Bissen的谷歌数据中间项目进展敏捷。本周,Bisssen市议会召开了另一场会议,会商项目地块的将来。别的,美国明尼苏达州Sherburne County也在争夺谷歌一个6亿美元的数据中间投资项目

2019年3月,终极决议将会作出。之后,估计该项目将按打算进行。据悉,该项目地块占地近35公顷,是谷歌两年前买下的。项目建成后,将包含三个数据中间单元、一个行政年夜楼、一个仓库举措措施和其他建筑物。

据流露,今朝Bissen城市计划正在从头修订,将数据中间地块划分为“特殊数据中间区”。在这片地盘上建造的数百万平方米的数据中间,有可能使其范围到达卢森堡最年夜零售商、第三年夜雇主La Belle Etoile购物中间的15倍摆布。

计划中的谷歌数据中间,冷却体系将是日常运行中噪音最年夜的部门。这点也在计划中进行了侧重斟酌,并在尽可能阔别居平易近区的处所建造冷却体系。

往年10年,谷歌在颠末多方选址后,终极决议选址卢森堡扶植新数据中间。2018年12月,Bissen居平易近在一次市政厅会议长进行投票表决,该会议议程只存眷机遇和挑衅,假如数据中间项目“一切顺遂”,这个小镇将面对新的机会和挑衅。

别的,Xcel Energy提交的一份文件显示,位于美国明尼苏达州中部的Sherburne County正在争取一个投资约6亿美元的谷歌数据中间。

这份提交给明尼苏达州公共事业委员会的文件说,Xcel已经与该州就业和经济成长部、县、贝克尔市以及其他几个好处攸关方就这个项目进行了两年的合作。该公司表现,谷歌项目将辅助Xcel及其周边地域解脱对Sherco燃煤电厂的依靠。

美国国务院讲话人Shane Delaney表现,新的谷歌数据中间可以在18至24个月内发明2000个建筑工作岗亭,以及50个永远性工作岗亭。跟着该州向可再生能源目的迈进,Sherco的两家燃煤发电厂即将退役。

Shane Delaney说,“全球对数据存储的需求确切在连续增加,明尼苏达州已经为分歧公司树立了很多数据中间。”

往年12月,谷歌在纽约新投资10亿美元,作为其不竭扩大营业打算的一部门。

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魅族16系列新机, 主打游戏, 加成高通骁龙855

原题目:魅族16系列新机, 主打游戏, 加成高通骁龙855

魅族科技CEO黄章在微博上搞了个投票,还流露了魅族将宣布骁龙855游戏手机,此次是魅族16系列的三款新机,此中当然有旗舰级的高端机了。

魅族16s,魅族16s Plus是旗舰级的定位,屏幕尺寸分辨为6.2英寸和6.5英寸,魅族16T才预备开辟,黄章盼望网友投票选出最爱好的屏幕尺寸。魅族16T是无刘海的周全屏设计,高低边框更窄,电池容量在4000-4500mAh之间。

实在在2018年良多手机厂商,小米、黑鲨、努比亚都设计并推出了游戏手机。魅族也要遇上这个潮水,游戏手机当然是标配19年新旗舰级芯片——高通骁龙855。

说真话,小徐小我感到2018年魅族推出的新款手机,没有什么惊喜,旗舰机不是很给力,销量也不是很高。盼望在2019年,魅族能加油,做出更好的手机吧。

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OPPO K1和小米8青春版对比,青春的时尚属性强势对撞

原题目:OPPO K1和小米8芳华版对照,芳华的时尚属性强势对撞

说到当下的中端智妙手机市场,是良多花费者的首选目的,究竟高端旗舰产物虽好,但售价却也高屋建瓴,对于很多用户来说都不太适用,反而此刻逐渐成长起来的中端智妙手机,才加倍契合。就拿这中端轻旗舰OPPO K1和小米8芳华版来说,从宣布到此刻都深受宽大花费者爱好,不外这两款手机到底谁更优良一些,谁更具时尚属性呢?此次我们就从外不雅属性来进行一个全方位对照,一决高低。

屏幕对照,水滴屏 vs 刘海屏,终局有点显明

作为中端轻旗舰,小米8芳华版与OPPO K1在屏幕的表示上都很是不错,此中小米8芳华版采取的是与iPhone X一样的“刘海屏”,不外“刘海”对照iPhone X要小了一圈,总体视觉体验在中端机中表示还过的往。

而OPPO K1则加倍极致,其灵感源自豪天然水滴将降低的形态,仅在正面保存一颗前置摄像头,搭载了新一代水滴屏,屏占比更极致,视觉不雅感上天然更好。

所以两边对照“额头”,OPPO K1领先有点多。好比光线、间隔等传感器都采取了暗藏式设计,反不雅小米8芳华版则比拟通俗,都放在额头的“齐刘海”中,这点OPPO K1科技感更强。

在屏幕封装工艺上,两边的差距颠末对照也一目了然。OPPO K1采取的COF屏幕封装工艺,将AMOLED材质的屏幕紧缩的更极致,为此下巴更小,这天然也让屏占比差距显明,OPPO K1为91%,小米8芳华版仅为82.51%,在颜色显示上OPPO K1也更有上风。

外不雅对照:渐变设计,但完整纷歧样的作风

说完了屏幕再来看看外壳,小米8芳华版与OPPO K1都采取了当下最时尚的渐变设计。不外在设计作风上却完整纷歧样。这是由于OPPO K1是采取了纳米级的IMT 3D注塑成型工艺,而小米8芳华版则是为2.5D玻璃后盖,经由过程多层纳米镀膜工艺。导致两边在渐变设计上的判然不同。

不外固然小米8芳华版在资料上稍微领先OPPO K1,可在现实显示后果上却远远不如OPPO K1。由于OPPO K1在后盖设计上参加了3D凝光层,面临分歧的光线可反射出很是美丽的纹路。从这点来说反倒OPPO K1的外不雅设计更吸睛。

至于持握感,OPPO K1采取一体式机身设计,腰线完整应用了3D弧线设计,加倍贴合手掌,单手握持舒适;而小米8芳华版则是玻璃+金属的设计,固然应用了2.5D过渡,对照OPPO K1仍是有些差别。不外有的花费者反而更爱好后者至于的持握感,所有各有所长。

一体式机身对照:屏幕指纹和传统后置指纹差距比拟年夜

在一体式机身对照上,OPPO K1也方法先小米8芳华版。这是由于OPPO K1采取的是屏幕指纹技巧,而小米8芳华版则是后置电容式指纹,在机身后背挖孔看上往有种视觉割裂感,整体表示有些冒昧。

现实应用上两边差距也不年夜。小米8芳华版搭载的传统电容式指纹辨认技巧,解锁、付出都没有题目。而OPPO K1搭载的光感屏幕指纹同样在硬件、软件上都做了周全优化,交互环节上也有良多亮点,不仅支撑解锁,付出环节也是没有题目,整体表示同样出众,不会减色传统电容式指纹辨认。

写在最后:

经由过程上述的外不雅对照,信任很多小伙伴对OPPO K1和小米8芳华版都有了全新的熟悉。固然两边都属于当下中端机的颜值担负,不外OPPO K1在某些方面更具上风。此刻题目来了:你是更爱好玻璃质感的小米8芳华版?仍是屏幕不雅感更好、一体式机身更强的IOPPO K1呢?

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余额宝发体验金最高一百万,快来晒晒你有多少

原题目:余额宝发体验金最高一百万,快来晒晒你有几多

余额宝发体验金最高一百万,快来晒晒你有几多

1月14日余额宝上线了一个名为”年年有余”的运动,在运动中你可以化身锦鲤跃龙门,有机遇抢到体验金、蚂蚁丛林维护罩、蚂蚁庄园鸡饲料。付出宝官微也发了一条微博助力,表现快到年末了,给大师博个好彩头。

确切小编这两天的伴侣圈里就有不少人晒出了本身的体验金,最高100万的体验金真是让人爱慕。这不,小编也顿时打开付出宝,在余额宝界面找到了运动进口,化身锦鲤跳一跳拿到了属于我的体验金,应用之后美滋滋。

不得不说,余额宝颠末五年的成长真的是越来越成熟了。不仅知道帮我存钱挣钱,还知道给

我发点体验金,祝我年年有余哄我高兴。

不外话说回来,余额宝的转变还真的不少。现现在余额宝的几年夜特色也是理财届不成多得的好品格:

1. 平安稳健,从全球范畴来看,作为货泉基金的余额宝应当是除了银行存款外风险最低的理财方法,5年来从未吃亏,真是稳稳的幸福。

2. 颠末往年的进级,此刻余额宝接进了14只货泉基金,减轻了单一基金公司的压力,用户也有了更多的选择。

3. 因为接进更多的货泉基金,余额宝重回不限额时期,想买几多买几多,想什么时辰买什么时辰买。更是随取随用,花费、转帐、还信誉卡、还花呗借呗都没题目。

4. 背靠付出宝这个年夜品牌,付出宝的账户平安险默默守护你在付出宝的每一分钱,无穷次赔付,累计可赔100万,平安安心。

5. 稳中有涨,余额宝的均匀利率一向高于市场上年夜大都理财富品,”公民小荷包”天天的收益买个早餐包子不成题目。

余额宝自出生起就立志于做通俗老苍生的”放零钱的处所”,这个”钱罐子”不单可以帮大师把日常平凡的零钱小钱存起来,还可以顺带着赚点小利钱。五年事后,余额宝已经摇身酿成”公民小荷包”,更是转变了不少人的理财习惯。2018年良多理财年夜神都遭受滑铁卢,余额宝用户却轻松躺赢,2019年你还在迟疑什么?

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是买手机送流量还是买流量送手机?小米Play值得入手吗?

原题目:是买手机送流量仍是买流量送手机?小米Play值得进手吗?

一向以来在千元机手机基础都是小米,光荣以及魅族的主力市场,在2018年底,小米宣布了旗下最新千元机型——小米Play。对于此次的新品,在设置装备摆设或者设计上,小米Play并没有太多的亮点,然而让用户惊奇的是,这台售价仅为1099元起的机型,居然每个可以自带10G免费流量。如斯看来,这不是即是白送一台手机吗?

从今朝三年夜移动流量用度来看,每个月10G的流量,其流量套餐价钱有所差别,以本人应用的移动全球通为例,10G的移动流量包每个月为70元/次。依照这个盘算的话,小米Play单流量就已经价值840元,如许看来岂不是小米Play仅仅价值259元?

当然本人的例子尽显移动全球通,对于联通或者天翼或者移动的其它卡,其价钱稍低一点,不管如何盘算,单每个月10G的流量,怎么也价值500元摆布,几乎与小米Play同价,那么小米Play的设置装备摆设很差吗?

然而,从上面的设置装备摆设图来看,小米Play设置装备摆设并不算十分低配,联发科P35处置器,后置双摄像头,5.84英尺高清显示屏,对于主流的千元机来说基础就是及格的标配,联合每个月年夜流量来说是相当实惠。

当用户或许没有发明,小米Play的小米移动卡是跟机身逐一对应的,并不克不及在其它机型应用,这就有点像以前电信的捆版机型,买套餐送手机。并且当我们习习用小米移动的号时,哪一天忽然价钱恢复正常的时辰,我们是废弃仍是持续应用呢?这将取决于你这号码的应用频率,假如不幸绑缚了良多账号,那么你只能持续应用。

看来全国似乎没有免费的午餐,舍不了孩子套不了狼,或者这个优惠只是为了吸引更多的用户而结构将来的产物成长,正如夙起腾讯QQ免费一样,一旦用户习惯了,某些附加值的割羊毛便开端了。

或许有点想多了,但畴前而言,假如能抢到这个手机,对于手机流量需求较年夜的用户,这仍是不错的选择。

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如果 IPHONE在中国将大降价,你会买吗

原题目:假如 IPHONE在中国将年夜降价,你会买吗

苹果手机iPhone销量放缓,维德布什证券剖析师艾夫斯周一表现,预估将来几个月iPhone将在中国年夜幅降价。

苹果手机iPhone销量放缓,维德布什证券(Wedbush)剖析师艾夫斯(Daniel Ives)周一在陈述中指出,因为苹果在中国市场正面对「红色警报」,预估将来几个月,iPhone将在中国年夜幅降价。

周一以科技股为主的那斯达克指数下跌0.94%,苹果则下跌1.5%至150美元;艾夫斯在陈述中指出,估计iPhone XR将在将来几个月年夜幅降价,重要因Apple在中国市排场临红色警报,此刻为iPhone XR和将来新款iPhone制定准确价钱策略,对苹果来说十分要害。

艾夫斯将苹果目的价订在150美元,他表现,苹果的事迹要到达华尔街的等待,必需在中国市场降价;苹果降价的原因有2,起首中国市场竞争很是剧烈,苹果面对挑衅,须确保在将来几季内不会流掉用户;其次,苹果终极仍是必需让花费者拥有iPhone,才干让旗下各项办事营收增添。

艾夫斯表现,降价对苹果来说是明智且需要的策略,才干让苹果有更年夜的用户基本,同时这也是推进Apple办事营业将来10年持续成长的条件。假如是真的,国产手机和苹果手机,你会选哪个?

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