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最新文章 今日更新3篇
汇医慧影率先实现了商业化，落地700多家医院，并获得了该领域2017年最大一笔融资，成为行业的领军者。
预计2020年投入生产，年产量达20万辆。
接下来将会有一波 Python 3.X 的大迁移
顺应时代潮流，是富士胶片屹立不倒的原因。
阿里：只要条件允许，我们就回来。
犀牛体态巨大、容易被人发现、看上去似乎温和无害，但一旦奔跑起来，其带来的杀伤力是毁灭性的。
自动驾驶会最先发生在有经济回报的领域，货运和物流便是。
全国观众一起看了一场“佛系”315。
蹭热度试举例。
此次Pix moving与Udacity合作，在全球招募优秀自动驾驶工程师，组织“Move it”社区，希望通过技术的开放共享，实现自动驾驶汽车的更快落地。
正值每年一度的“315”，据相关媒体报道，北京互联网金融行业协会组织了内部研讨会“旗帜鲜明反对ICO，对火热区块链冷思考”，并成立区块链反
APUS、数字联盟、DataVisor想试试。
罗兰贝格与亚琛汽车工程技术共同发布《2017年第四季度全球自动驾驶汽车发展指数》报告，基于行业和市场维度对全球主要汽车大国在自动驾驶领域的竞争态势做出对比。
北大医疗产业集团旗下目前拥有十多家医疗机构，合作将会依照先综合医院后专科医院的步骤进行。
下一个落地自动驾驶政策的城市会是谁呢？
在正文开始之前，大家先来回答一个问题：如果在“不需要刹车时刹车”，和在“需要刹车时不刹车”中二选一，你会怎么选？
AI科技评论消息，近日微软（美国雷蒙德）研究院人工智能及研究事业部首席研究员和研究经理张正友已正式离职，并和他本人确认了已加入腾讯的消息。
3月15日，蚂蚁金服旗下的支付宝宣布再次开拓了四个东南亚国家：柬埔寨、老挝、菲律宾和缅甸。
世界最大的交易所之一Coinbase近日宣布，获得了英国 e-money 许可证，并与英国巴克莱银行达成“全面的银行关系”合作，方便用户存取款。
阿里云东南亚第三个大区开服，建成亚洲最大云计算平台
人工智能已经不会再有寒冬了，因为这头会思考会认知的电子狂魔已经真真正正找到 ...
李春晓一直都很努力，加油吧！更上一层楼。
手动点赞，感谢
支持自己研发芯片！
能够留任的话，肯定对百度有着更多的好处
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据说高配置“天壤智能围棋”能赢柯洁
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赛场信息，“天壤智能围棋”配置好的话，可以赢柯洁
慢棋赢不了
天壤上次比赛时和CGI差距挺大的。CGI都会输给马小，天壤就更别说了。
完全有可能
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天壤智能创始人薛贵荣：人工智能如何助力新零售？
2017 年 10 月 19 日，由亿欧主办，猩便利、EasyGo 协办的 " 新零售智能未来 "--GIIS 2017 亿欧峰会在上海市长宁区龙之梦万丽酒店成功举办。天壤智能创始人薛贵荣在现场发表了主题为《人工智能助力新零售》的演讲，其核心观点如下：1、新零售其实最核心的还是人和货；2、无论做营销、运营还是各种各样的活动，都需要有对应的精准消费者人群，这样才能把整个营销的成本降低，从很高的价格升级到很高的服务能力。以下为亿欧整理司薛贵荣的现场演讲速记（有所删改）：大家下午好！刚才光速中国创始合伙人韩彦列了一个大题目说新零售有很多方面，包括数据、线上线下打通以及用户体验的改善。但是落到实处，如果说新零售能够带来这么好用户的体验，那么人工智能在里面起到什么样的作用？这是我今天想介绍的内容。新零售其实最核心的还是人和货。人去买什么样的东西，货就是消费者喜欢什么样的一些商品。这两者之间其实通过零售或者电商、线上线下的渠道就可以连通起来。通过各种各样的场景打通消费者购买的渠道，这里面有关一个核心的问题，那就是我们首先要知道消费者是谁，消费者在哪里？这两个问题，一个是消费者的画像，包括 BIC 的建设一个消费者的位置，这些都是我们了解的人的智能属性。第二个属性就是货。货的属性是进口还是国产的，是新鲜产品还是不常用的产品，还包括价格等因素以及创意是什么样的，这是货层面上的表达。第三个方面，我们讲的场景，涉及到线上和线下这两个典型的场景。新零售意味着线上和线下的打通，打通的话也就意味着线上和线下消费者的数据，线上线下所有购买的东西，都能在一个场景里、一个空间里打通。所以无论是线上应用还是线下应用也好，两个渠道的数据到最后都能成为场景数据类的表达。要想知道人和货、人与场、货与场之间的联系，就要了解算法关系到的各种关联的连接和关系是什么。我们要了解消费者的兴趣是什么，线上比较简单，鼠标点一点就知道要想买什么了，线下就比较难了，人看了什么？拿了什么样的货物？这是比较复杂的东西。第二个也就是货，线上货的选品比较简单，线下消费者看了什么？选了什么，这一块能不能进一步进行库存优化和库存摆放的依据，这是选品的技术。再一块我们讲消费者最适宜场景是什么？今天大部分 90 后是线上的场景，中老年的购物会到线下场景，大部分的消费者在线上或者线下都会涉及，同样的线下的场景针对于消费者的动态如何做？比如说淘宝，淘宝上你的首页和别人的首页是完全不一样的，这是个性化的体验，但是到线下还能做到这样的程度吗？如果做不到的话，应该做成什么样的程度，才能满足不同消费者的体验呢？这也是场景需要对人做到的技术。包括很多摆放的货品也是一样的，可能很多场景里的货老板或者售货员会根据自己的经验把货排一下，但这种摆放合不合理呢？不一样的摆放会带来不一样的促销结果。这些都需要依赖于数据，也就是线下数据收集的问题。其中有几个核心的技术问题，也就是消费者的数据结构化问题。另外就是货品的呈现和如何选人问题。两公里之内、三公里之内你的消费者在哪里？第一个就是数据结构化，Amazon Go 的无人店可以快递送到家，也就是在店里不需要有任何拿货放到篮子里再结单的过程。这里面用了很多的技术，比如说摄像头、WIFI 的技术，包括 RFID；第二个要知道货是什么，消费者是谁，人与货之间的交互。这里面涉及到视频数据、无线 WIFI 数据以及 RFID 的数据，所有的数据都能用是最好的，当然会有成本的问题，比如说用 RFID 每个技术要贴上去，另外很多情况下摄像头是比较好的选择，但是它会涉及到 AI 的技术。这里其实有很多问题，也就是我们真的了解到用户看了什么、拿了什么，买了什么。拿了一个场景来讲。左边是用户在拿的东西，右边是捕获到的拿什么样的东西，最终拿的是哪样的货才是我们真正要捕捉的东西。消费者在货架的地方这一块能数据能不能做到充分的结构化？知道这个客户站在货架的货前面看了几分钟，拿起几个货比了多少次，最终放在购物篮里是哪些东西。这一块放了多个摄像头去监测，所以说线下动作在线上的 APP 里面会有体现，这样数据也打通了消费者的闭环，这是数据结构化的事。还有一个事，我们会碰到很多问题，包括消费者在货架的停留时间、看货的时间以及进店的人是什么样的人，这些数据都会变成实实在在的营销数据。然后就是货品的识别。超市里面有很多的货，货有标品和非标品，标品容易去识别，但是你也得知道它喜欢的是王老吉而不是百事的产品，不是说拿了一个罐子就知道是饮料，你还要知道王老吉和某种饮料产品的差异。所以技术这一块要有几千万个 SKU，每一个商品都要捕捉到。消费者拿了上来什么样的商品，具体拿了几罐等具体的数字。只有做到这样才能真正做到无人售货，否则还是要回到收银台，这也是数据结构化。另外我们会碰到很多的商场和超级市场，最终消费者在热点前面待了多长时间？游览的路径是什么？这也是需要同样的技术。在这一块我们做了一个实验，上面放了一个鱼眼，通过鱼眼可以看到左边是人在动，右边会把热点区域放下来，线下店的话放几个摄像头就可以知道人的热点是在哪里。这是通过图像识别技术了解出来的。当然我们还包括人脸识别以及人在店里所有的数据，把这些数据全部结构化，做成一个数据的闭环，形成消费者的 DNP 管理平台或者消费者的数据，有了这个数据我们就可以后面的工作。我们做活动也好，做营销、运营也好，都得了解我们消费者需要什么。前面已经知道每个消费者具备什么样的属性，接下来就需要知道在三公里的范围之内，怎么样把这个信息传递给消费者并且激发他的兴趣。我们看到线下真实的店，一公里范围以它为半径画一个圈，这个圈里我们看到的商城、商圈包括街道总共有多少人？大概是十万个消费者，这一块马上就可以画到，若用 WIFI 的技术是感知不到消费者的。另外这十万个用户哪些是你合适的消费者？如果对十万个消费者都做营销，成本就会很高。如果只做感兴趣的一千个人营销可能也就是百分之一的成本，所以这一千个人在哪里？接下来我们会做基于 MAB 多策略选人优化的模型。这一块测的成本非常低，测的好的话就把量加大，慢慢经过迭代之后，我们会把整个流量从十万降到几千的量级，无论做营销、运营还是各种各样的活动，你都有对应的消费者人群，这样就会把你整个营销的成本降低，从很高的价格升级到很高的服务能力，所以你的效率提升了、成本降低了，你会有更大的竞争力与别人 PK 新零售领域的机会。还有几个比较关键的点，我们今天要尽可能收集多类型的数据，特别是高质量消费者活动的数据，比如说今天用 WIFI、摄像头尽可能多收集数据，无论线上还是线下，因为数据将来形成闭环之后才能帮我们打通消费者。包括你的 APP、线下实体店都会打通，所以要多收集。第二，我们觉得技术要作为优先的数据，这个也会是主流，就像 Amazon Go 一样放了很多的摄像头监控人购物的行为。第三个，也看到人流的特点、每个消费者购买的产品是什么，这些将来都要成为运营和营销数据的反馈。所以我跟大家讲一个例子。大家都知道淘宝上的买卖图片是非常重要的事，图片好会带来百分之百的销量的提升，我们做过一个实验，图片拍得好的话能够带来 200% 左右的提升，如果拍得不好的话就会降低 30%-40% 的销售下降。最后也就是真正的 AI 是什么？很重要的一点就是动态性。整个店用了 AI 的技术，但没有把店面的布局、商品的选品做优化，整个东西都是一成不变的；或者没有经过 MAB 测试，也就是线上店做了各种各样的测试，哪样产品好我们就上，所以测试是一个很重要的手段，通过各种各样的测试才能知道哪一个是最优的，哪一个是更好的，同时不是一个单一的设备能够解决问题，有的时候是多种设备，才能够把数据补全或者达到更好算法的效果。这是我们今天做这么多工作的总结，谢谢。原网页已经由 ZAKER 转码以便在移动设备上查看
大家都在看朴廷桓：过程压抑 我想天壤也从我身上学到许多朴廷桓：过程压抑 我想天壤也从我身上学到许多鬼豪谈球百家号100手前败局已定，朴廷桓遗憾未能“渡劫”世界围棋第一人battle天壤智能围棋，是这次2050大会的重头戏。这场被称为世界冠军朴廷桓的“劫渡”之战，最终没有出现奇迹，以朴大神的失败告终。下午1点，人机大战正式开始，朴廷桓执黑子先行。人机对抗表演赛用时为每方一小时，三次1分钟读秒。著名围棋评论员曹志林说，还没到100回合，朴廷桓败局已定。“一直被压着打，天壤围棋一直很从容，始终用最保守的招数，保持自己的优势。”朴廷桓是谁？他和柯洁谁更厉害？反正小编的萌同事一看到朴大神，跳出一句，“糟了，好像1988的崔泽。。。”照片传送门→→崔泽朴廷桓崔泽、廷桓，傻傻分不清楚。嗯，回到正题。1993年出生的朴廷桓和柯洁一样，被称为围棋神童，目前等级分排名世界第一，比“大神”柯洁还高出40多分。朴廷桓对战柯洁朴廷桓对战柯洁到27日，柯洁迎战谷歌公司开发的Alphago，经过两天鏖战，最终以0：3完败。而在此之前，韩国著名九段棋手李世石也在和Alphago的对弈中落败。柯洁李世石对战Alphago双双败北，朴廷桓能逆风翻盘吗？相比柯、李，朴廷桓与人工智能对弈的经验更加丰富，除了在网上不时对抗挑战各路AI之外，正式的比赛也参加过不少。朴廷桓与日本的DeepZenGo，韩国的石子旋风都有过对弈，战绩分别是1比1和1比。然而，天壤围棋自学3小时就能达到九段棋手水平，实力也不可小觑。这次比赛也是天壤围棋线下人机对抗首秀。对垒中，天壤表现出了和以往在世界人工智能大赛上一样的超强实力，稳扎稳打，不给对手喘息机会。朴廷桓在赛后的媒体采访中直言，“这场比赛打得闷，比较难受。但我相信，天壤也从我身上学到了不少东西。”朴廷桓和天壤对战中小棋手：“它下的棋出乎我意料”与人机大战同时进行的，还有指导棋比赛，包括世界冠军宋容慧在内的9名职业棋手以1对3的形式，与10岁不到的小棋手对弈。中国女子围棋世界冠军宋容慧说，小棋手的水平出乎她意料，尤其是专注力和集中度以及对围棋的理解，都超过了她的预期。此外，在人机大战前，天壤AI“围棋论道”举办了一场百人人工智能体验赛。170多位杭州小棋手用pad、手提笔记本在线挑战天壤围棋。挑战分三个环节，小棋手每取胜一盘将能挑战下一等级的人工智能。来自杭州杭州黑白坊棋院（富阳分院）的三年级小姑娘何周其说，这是她第一次和人工智能围棋对战，“有些下的棋出乎我意料，感觉它下棋很大胆。它好厉害，我很可能会输。”天壤智能科技有限公司首席构架师徐凯表示，他们这次带来了最新的服务器，能够同时兼容上百人参与在线围棋对弈。“天壤的等级已经达到职业九段的水平，这些小朋友平常是很难接触到九段选手的，天壤智能围棋为他们提供了随时随地和大师对弈的机会。未来围棋人工智能陪练很可能将成为围棋培训的重要辅助环节。”天壤智能围棋背后的男人女人们天壤智能科技有限公司是天壤智能围棋的研发者。这支研发团队平均年龄低于35岁，80%以上是80、90后。凭借几个年轻人的力量，这家原先在围棋圈名不见经传的小公司，用不到谷歌千分之一的资源，短短一年半时间里，做出了全球前三的AI围棋软件。天壤的这群年轻人，证明了在互联网时代，小公司也能作出大公司的事。天壤团队和朴廷桓在天壤智能科技有限公司首席构架师徐凯看来，天壤的这次成功，是站在了业界前辈巨人的肩膀上。同时他认为，这并不意味这人工智能要比人类强大，毕竟人工智能也是由人工创造的，而天壤的年轻人也绝对不止步于此，金融、建筑、传媒，只要有“人工智能+”的地方，就有他们的远方。徐凯在指导小棋手（浙江之声徐锦萍、维萌 报道）本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。鬼豪谈球百家号最近更新：简介:直击最真实的真相就在体育直播间！作者最新文章相关文章}