Xinsheng Today | "Dijital Renminbi" çıkmaya hazır, para saymak için cüzdana dokunun geçmişte kalacak
"Bugünün Çekirdek Sesi", CoreReading tarafından başlatılan ve her gün yurtiçinde ve yurtdışında en yeni ve en sıcak AI uygulama bilgilerini toplayan kısa bir okuma sütunudur, bu nedenle bizi izlemeye devam edin.
1. "Dijital renminbi" çıkmaya hazır ve cüzdanla para saymak geçmişte kaldı
Son zamanlarda İnternet, Merkez Bankası dijital para birimi DC / EP'yi yürüten Çin Ziraat Bankası ve Çin Sanayi ve Ticaret Bankası gibi devlete ait bankaların görüntülerini ortaya çıkardı. Aynı zamanda medya kaynakları, ülkenin Shenzhen, Suzhou ve diğer yerlerde dijital para birimi pilot çalışmaları yürüttüğünü, Suzhou'nun devlete ait işletme ve kurumları arasında çalışanların maaşlarının ulaşım sübvansiyonunun% 50'sinin merkez bankası dijital para birimi biçiminde verileceğini söyledi.
Merkez bankasının dijital para pilot çalışması haberinin ortaya çıkmasının ardından birçok tartışmayı da tetikledi. Son CCTV programı ayrıca merkez bankasının dijital para birimi DC / EP ile ilgili bazı temel bilgileri popüler hale getirdi. Genel olarak, yasal para biriminin dijital bir biçimi olarak, merkez bankasının dijital ürünleri, RMB banknotlarının "dijital biçimi" olarak kabul edilebilir. Dijital para birimi, düşük dolaşım maliyeti, kolay bakım, anonimlik ancak izlenebilirlik ve işlemleri çevrimdışı yürütme becerisine sahiptir.
Aynı zamanda Alipay ve WeChat ödemesinden farklı bir işlem formu olarak, merkez bankasının dijital para birimi başarılı bir şekilde çıkarılırsa, mevcut mobil ödeme modeline de belirli bir etkisi olacaktır.Mobil ödemelerde düşük varlığı olan bankalar, Alipay ve WeChat ödemesini kırma fırsatına sahip olacaktır. Kontrollü ödeme piyasası durumu.
Cep telefonlarında RMB'den bahsetmişken, bazı insanlar böyle bir "dijital para birimi" olduğunu söyleyecekler, her gün kullandığımız mobil ödeme aynı değil mi? Aslında, önemli bir fark vardır, çünkü Alipay veya WeChat Pay'in kullandığı şey aslında kullanıcının ticari bir bankadaki depozitosu, yani M0 yasal para birimi + cari / sabit zamandır; merkez bankası dijital para birimi ise dijital bir cihazda ayrı olarak saklanan bir dijital varlıktır. Örneğin, aynı 100 yuan renminbi, ticari bir banka hesabındaki bir sayı dizisidir, dijital bir cüzdanda ise 50 yuan dijital para birimi ve 510 yuan dijital para arşivi olarak yansıtılabilir.
Şu anda, akıllı telefonların yaygınlaşmasıyla, Çin'deki mobil ödeme miktarı her yıl trilyonlarca yuan'a ulaştı ve mobil ödeme pazarı şu anda temelde Alipay ve WeChat Pay ile eşit olarak bölünüyor. Merkez bankasının dijital para biriminin çıkarılması, mobil ödeme endüstrisine yeni değişiklikler getirebilir. Daha önce İnternet platformlarında "takas araçlarına" indirgenen ticari bankalar, artık dijital cüzdanlarını ve mobil ödeme çözümlerini kullanıcılara tanıtmak için dijital para birimini kullanabilirler.
Elbette Alipay ve WeChat Pay (tenpay) gibi mevcut mobil ödeme devleri, dijital para birimlerini dağıtmak ve dolaşıma sokmak için gerekli nitelikleri elde etmek için kurumlar olarak da hizmet verebilir. Aslında son iki ayda Alipay, dijital para depolama, dolaşım ve dijital cüzdanlar üzerine yoğun bir şekilde çeşitli patent belgeleri yayınladı.Alibaba'nın dijital para biriminin geliştirilmesi ve dolaşımına çok erken katıldığı görülebiliyor. Gelecekte, Alipay veya WeChat Pay'in, mobil ödeme avantajlarını dengelemek için dijital para birimi ve banka hesapları için bir ikili ödeme işlevi oluşturmak üzere mevcut uygulamalara dijital cüzdan işlevlerini entegre etme olasılığının çok yüksek olduğu öngörülebilir.
2. Kamyonun görünüşü intihal nedeniyle dava edildi, Tesla'nın 2 milyar ABD doları tazmin etmesi gerekebilir
Pazartesi günü, yeni enerji aracı başlangıcı Nikola'nın kurucusu ve CEO'su Trevor Milton, tweet attı: ABD Patent ve Ticari Marka Ofisi'ne yapılan şikayette, Tesla istediğini elde edemedi. Patentin geçersiz olduğuna hükmedilmedi ve bizden patenti değiştirmemizi talep eden başvuru da reddedildi. 2 milyar ABD doları tazminat içeren patent ihlali davaları devam edecek ve fikri mülkiyet haklarımızı kararlılıkla koruyacağız. "
Nikola, 2018 yılında, sanığın Semi modelinin Nikola One kamyonuna çok benzediğini ve tasarım patentlerini ihlal ettiğini iddia ederek Tesla'ya dava açtı ve sanığın 2 milyar ABD doları ekonomik zararı tazmin etmesini talep etti.
Tesla, Eylül 2019'da ABD Patent Deneme ve Temyiz Kurulu'na Nikola'nın patentinin geçersiz olduğuna dair bir karar talep eden bir şikayette bulundu.
ABD Patent ve Ticari Marka Bürosu'nun kararı, Nikola'nın Tesla'ya patent ihlali nedeniyle açtığı davayla doğrudan ilgili değildir, ancak davayı kazanma şansını büyük ölçüde artıracak, bu da Tesla'nın ekonomik kayıplarını telafi etme olasılığının daha yüksek olduğu anlamına gelir.
3. Xiaomi, uluslararası pazarda ilk kez tahvil ihraç etmeyi planlıyor: 500 milyondan 1 milyar ABD dolarına kadar finansman sağlıyor
Konuya aşina olanlar, Xiaomi Group'un uluslararası piyasadaki ilk tahvilini ihraç ederek 1 milyar ABD dolarına kadar para toplamaya çalıştığını söyledi.
Xiaomi bugün Hong Kong Menkul Kıymetler Borsası'nda profesyonel yatırımcılara ağırlıklı olarak genel kurumsal amaçlar ve mevcut borçların geri ödemesi için ABD doları tahvil ihraç etmeyi planladığını açıkladı.İhraç ölçeği, tarihi, faiz oranı vb. Mevcut genel piyasa talebine göre belirlenecek.
Ancak konuyu bilen üç kişiye göre Xiaomi'nin hedefi 10 yıllık tahvillerde en az 500 milyon dolar ihraç etmek. Konuyu bilen kişilerden biri Xiaomi'nin finansman hedefini 1 milyar dolar olarak belirledi.
Bu ayın başlarında Xiaomi, Çin'de ilk kez tahvil ihraç etti ve başarılı bir şekilde 1 milyar RMB panda tahvili ihraç etti (denizaşırı ülkeler ve Çin'deki çok taraflı finans kurumları tarafından ihraç edilen RMB tahvillerine atıfta bulunarak). 31 Aralık 2019 itibarıyla, Xiaominin nakit ve kısa vadeli mevduatları, bir yıl önceki 31,6 milyar RMB'den 47,4 milyar RMB'ye yükseldi.
4. Yapay zeka yalnızca "düz dünyaya" bakmakla kalmaz, aynı zamanda dört boyutlu uzay-zamanı da gözlemleyebilir
Fizik kavramı, bilgisayarların iki boyuttan daha yüksek bir boyutta "gözlemlemeyi" öğrenmelerine yardımcı oluyor. Yeni yapay zeka teknolojisi, yalnızca iki boyutlu görüntülerde desenler bulmakla kalmıyor, aynı zamanda küreler ve diğer eğimli yüzeylerdeki desenleri de bulabiliyor, böylece yapay zekayı "düz dünya" dan kaçıyor.
Aşağıdakiler çevrilmiş içeriktir
Bilgisayarlar artık araba kullanabilir, satranç ve Go gibi masa oyunlarında insan dünya şampiyonlarını yenebilir ve hatta düz yazı yazabilir. Yapay zekadaki devrim, büyük ölçüde, tasarımı memeli görsel korteksindeki birbirine bağlı nöron katmanlarından ilham alan özel bir yapay sinir ağından kaynaklanıyor. Şaşırtıcı bir şekilde, bu "evrişimli sinir ağlarının" iki boyutlu verilerdeki kalıpları öğrenmede, özellikle el yazısı metinleri ve dijital görüntülerdeki nesneleri tanıma gibi bilgisayarla görme görevlerinde yeterli olduğu gösterilmiştir.
Ancak, yerleşik düzlemsel geometriye sahip olmayan veri kümelerine uygulandığında (örneğin, 3B bilgisayar animasyonunda kullanılan düzensiz şekilli modeller veya çevredeki ortamı haritalamak için kendi kendine giden arabaların oluşturduğu nokta bulutları) bu güçlü makine Öğrenme çerçevesi çalışmıyor. 2016 yılında geometrik derin öğrenme adı verilen yeni bir konu ortaya çıktı ve amacı, evrişimli sinir ağlarını iki boyutlu dünyadan kurtarmak.
Şimdi, araştırmacılar, herhangi bir geometrik yüzeyde kalıpları öğrenebilen sinir ağları oluşturmak için yeni bir teorik çerçeve önerdiler. Bu ağlara "kanonik eşdeğer nöral ağlar" denir ve Taco Cohen, Maurice Weiler, Berkay Kicanaoğlu ve Max Waring'den oluşur. (Max Welling), Amsterdam Üniversitesi ve Qualcomm Yapay Zeka Araştırma Enstitüsü'nde ortaklaşa geliştirildi. Yalnızca iki boyutlu piksel dizilerindeki desenleri değil, aynı zamanda kürelerdeki ve simetrik olarak eğimli nesnelerdeki desenleri de bulabilirler. Wei Lin, "Bu çerçeve yüzeysel derin öğrenme sorununa açık bir cevaptır." Dedi.
Simüle edilmiş küresel iklim verilerinden öğrenme kalıpları açısından, evrişimli sinir ağları önceklerini büyük ölçüde geride bıraktı. Bu algoritmalar, aynı zamanda, 3D nesneleri gözlemleyen dronların ve kendi kendini süren araçların görüşünü iyileştirmede ve kalbin, beynin veya diğer organların düzensiz yüzeylerinden toplanan verilerdeki kalıpları bulmada yararlı olabilir.
Yorum Beğen Takip Et
Yapay zeka öğrenme ve geliştirmenin kuru mallarını paylaşalım
Yeniden yazdırıyorsanız, lütfen arka planda bir mesaj bırakın ve yeniden yazdırma şartnamelerine uyun
