Zhihu'nun "Hırs ve Oyun Sonu" | Bu haftanın sütun seçimi
Lei Feng.com'a göre: Son zamanlarda bilim ve teknoloji çemberindeki haberlerin birbiri ardına olduğu söylenebilir. Zhihu D tur finansmanı aldı; Lu Qi Baidu'ya katıldı; AlphaGo'dan sonra Baidu Xiaodu, insanların "en güçlü beynine" meydan okumaya devam etti ... Bu olaylar için, endüstri uzmanları Ne tür baharatlı yorumlar olacak? Editör, sizlerle paylaşmak için gönülsüzce derinlemesine 7 iyi makale seçti. Sonuçta bu, Monkey'in bu senesinin son sütun seçkisi. Dostça bir hatırlatma: Yedinci bağlantıya tıkladığınızda, annelerin ve teyzelerin etrafta olmadığından emin olun, aksi takdirde Keke'yi açıklamak sizin için zordur ~
1. Ayrıntılı ses izi tanıma: Xiaodu'nun en güçlü beyindeki insanları yenme yeteneği nasıl doğru bir şekilde değerlendirilir? Münhasır analiz (tam metni okumak için bana tıklayın)
Baidu Xiaodu, "En Güçlü Beyin" yarışmasında en iyi ses tanıma olarak tanınan ve medyadan bazı takip raporlarını tetikleyen Şeref Listesi tarafından tanınan Sun Yiting ile 1: 1 berabere kaldı. Hoş bir şekilde şaşırdık ve bazı makalelerin yanlış olduğunu gördük. Bu tür sonsuz abartı, aslında Baidu'nun itibarına zarar veriyor. Yarım asırdan fazla süren iniş çıkışlardan sonra yapay zekanın uygulama senaryolarına girmeye başladığını her zaman açıkça anlamalıyız, gerçekten çok heyecan verici bir şey ama bu yapay zekanın gerçekten akıllı olduğu anlamına gelmiyor. Ve insanlardan üstün. Aslında, bu sadece bir başlangıç ve yapay zekanın önünde daha uzun bir yol var.
[Yazar tanıtımı] Chen Xiaoliang: Ph.D., Shengzhi Technology'nin kurucusu, eski yardımcı araştırmacı ve Çin Bilimler Akademisi Akustik Enstitüsü Bilgi Ofisi'nin yöneticisi, esas olarak akustik sinyal işleme ve GPU derin öğrenme algoritması araştırmasıyla uğraşıyor.
2. Teknik analiz: Velodyne VS Quanergy'nin en güçlü katı hal lidarı hangisidir? | Ayrıcalıklı derinlik (tam metni okumak için bana tıklayın)
Yıllık CES şovu neredeyse bir otomobil şovuna indirgeniyor ve 2017 CES şovunda odak noktası otonom sürüş teknolojisi haline geldi. Otonom sürüş için temel çevre sensörü olan lidar, doğal olarak dikkat çekiyor.
İnsansız sürüşe önem veren okuyucular, katı hal ve minyatürleşmenin lidarın gelişme trendi olduğunu bilirler. Katı hal lidar için, en çok kamuya açık bilgiye sahip iki yıldızlı üreticiler Velodyne ve Quanergy'dir.Peki, hangi teknoloji daha iyi? Bu makalenin yazarı, profesyonel bir bakış açısıyla derinlemesine analiz ve ihtiyatlı düşünme gerçekleştirmiştir.
[Yazarın tanıtımı] Zhu Shaolan: Çin Bilimler Akademisi Üniversitesi'nden Doktora, Çin Bilimler Akademisi Hassas Mekanik Enstitüsü araştırmacısı, Ningbo Aoshi Zhihui Optoelektronik Technology Co., Ltd.'nin kurucusu ve başkanı.
3. Zhihu'nun "hırsı ve oyun sonu" (tam metni okumak için beni tıklayın)
Xu Xin ve Zhou Yuan arasında kısa bir temastan sonra, yatırımı çok hızlı bir şekilde ve düşük bir değerleme ile tamamladılar. Geç bir yatırımcı arkadaşımın birkaç hafta önce bana söylediği gibi: "Bu turu biliyorum. Finansman o kadar sorunsuz ki istersem hisseyi alamam. "
Bugünün başkenti için Zhihu kesinliği kuvvetli bir durumdur. Sonuçta, girişimcilik projelerinin de başları, belleri ve kuyrukları vardır.Piyasadaki ender bir baş proje olduğunu bilerek, yine de birçok benzer projeden daha güvenli.
Bununla birlikte, kesinlik ile yukarı yön arasında genellikle bir çelişki vardır. Zhihu'nun sonu ne olacak? Üst taraf için ne kadar yer var? Nasıl para kazanılır...
Aklımdaki bu birçok soruyla, düşünürken Zhou Yuan'ın Zhihu hakkındaki tüm cevaplarına baktım. Onun 341 cevabında, birçok soruma doğrudan veya dolaylı olarak cevap verebilecek çok derinlemesine düşünme olduğunu buldum.
[Yazar tanıtımı] Qu Kai: Geri dönen girişim kapitalisti, Duke Graduate, eski Consulting Intern, eski Baidu Başbakanı.
4. Veri analizi yöntemi ile küçük bir program nasıl yapılır? (Tam metni okumak için bana tıklayın)
Şimdi "küçük bir programın nasıl yapılacağı" ve "nasıl yapılacağı" konusunda çok fazla sayıda makale var. Artık sorun değil. Küçük bir programı nasıl "büyüteceğinizi" biliyor musunuz? Müşterileri elde etmesi ve elde tutması zor olan küçük programları kırmanın yöntemleri nelerdir?
Herkes küçük programların iş senaryolarını düşünüyor, çünkü bu kadar çok iş alanı var, bunları tek tek analiz etmeyeceğiz. Ancak kesin olan bir şey var ki, kullanıcı büyümesi tüm küçük programların ortak ve en sezgisel amacıdır.
Kullanıcı büyümesi söz konusu olduğunda, Çin'de kademeli olarak kabul gören "büyüme korsanından" bahsetmek zorundayız. "Growth hackers" AARRR'nin korsanlık yasası da iyi bilinmektedir. AARRR, kullanıcı edinme (Edinme), kullanıcı etkinleştirme (Etkinleştirme), kullanıcıyı elde tutma (Elde tutma), para kazanma geliri (Gelir) ve yönlendirme) olmak üzere beş yönü içerir.
AARRR'nin beş yönünden uygulamanın veri analizinde nasıl iyi bir iş yapılacağı, veri analizi uygulayıcılarının söylediklerini de dinleyebilir.
[Yazar tanıtımı] Jin Lei: Data Analysis Product GrowingIO Ürün Müdürü.
5. Baidu'da Lu Qi ile ilgili önemli olan şey nedir? (Tam metni okumak için bana tıklayın)
Dünyanın en iyi teknoloji şirketlerinde en üst düzey Çinli olarak günde 15 saat çalışan Lu Qi, yüksek profilli hale geldi ve 10.000'in altında bir kişi ile Baidu Group'un başkanı ve COO'su oldu.
Lu Qi, "bisiklet sürmek ve canını yakmak" olmasaydı, gelecekte Microsoft'un başına geçme konusunda iyimser adaylardan biridir. Çin kimliğini dikkate almadan bile, Lu Qi'nin kendi yetenekleri ve önceki başarıları, onu büyük bir şirketin reformcusu olarak desteklemek ve daha da büyütmek için yeterlidir. Ancak, kimse reform yapılan şirketin Baidu olabileceğini düşünmedi.
Baidu için Lu Qi'nin katılması her açıdan mutlu bir olay. Ama Lu Qi'nin liderliğinde Baidu'ya ne olacağını düşünmeye değer mi?
Zhang Yaqin + Wu Enda + Xiang Hailong'un yapamayacağı ama Lu Qi'nin yapabileceği bir şey var mı? Bu hassas bir sorudur.
[Yazarın Tanıtımı] Xie Tiandi: Leifeng.com'un Genel Müdürü.
6. Mevcut yapay zeka asistanları neden yapay zekayı seviyor? (Tam metni okumak için bana tıklayın)
Mevcut yardımcı ürünler neden tüm çukurlar? Çoğu takımın altta zayıf algoritmaları yoktur, ancak takımın ürünü anlamasıyla ilgili sorunları vardır.
C-son kullanıcılarının ihtiyaçlarını karşılamak gerçekten çok zor. 10 kez kullanım ve herhangi bir nedenle hayal kırıklığına uğradığında, kullanıcının psikolojisi şüpheye düşmeye başlayacaktır. Deneyim açısından, kullanıcının aşina olduğu sahnelerde kullanıcının ihtiyaçlarının tam olarak anlaşılması gerekir; kullanıcı sahne hakkında net olmadığında, kullanıcı doğal olarak talebi madenciliğe yardımcı olmalıdır; talep elde edildikten sonra, kullanıcının karar vermesine yardımcı olması ve sonunda sonucu sunması gerekir. Bu bakış açısından, bir konuşma aracısı en azından aşağıdaki işlevleri yerine getirmelidir:
-
Bağlamsal konuşma yeteneklerine sahip olma (bağlamsal konuşma)
-
Konuşma dilinde mantık anlayışına sahip olmak
-
Anlaşılabilir tüm ihtiyaçlar karşılanabilmelidir (tam olarak yerine getirilmesi)
[Yazar tanıtımı] Bu makalenin yazarı Mingke, konuşmaya dayalı bir yapay zeka girişimcisidir.
7. Görüntü tanıma, AV endüstrisini nasıl değiştirir? Japon dedi ki: Hepiniz zayıfsınız (tam metni okumak için beni tıklayın)
Gelişmiş görüntü tanıma, AV endüstrisini nasıl değiştirir? Bundan bahsetmişken Japonlar hepinizin zayıf olduğunu söyledi!
Makaledeki en zayıf örneklerden birini sıralayın ve hissedin:
Bu robot, kodlanmış yüz resminden orijinal karakterin kim olduğunu tanıyabilir. Etki aşağıdaki gibidir:
Robot: Fotoğraftaki karakter Ayi Uehara'dır. Benzerlik% 98.730320'dir.
[Yazar tanıtımı] He Zhiyuan: Fudan Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Yüksek Lisansı, yapay zeka bilgisayar vizyonunun yönünü araştırıyor.
