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  • 摩登3代理日工资多少_一文了解边缘计算和边缘AI

    摩登3代理日工资多少_一文了解边缘计算和边缘AI

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    这个9月,AI芯片独角兽地平线发布了自诩最强边缘AI芯片地平线「旭日3」,一时间引起轰动。相比第二代芯片,「旭日3」的AI性能上得到很大提升,只需在2.5W的功耗下,能够达到等效5TOPS的标准算力。尤其是对应高端市场的旭日3M,有更强大的编解码能力,强大的ISP效果令其极具竞争力。 这些年来,地平线的主要精力都放在旭日及征程等系列,产品线主要聚焦在边缘AI芯片这一领域,这也让地平线成为全球估值最高的人工智能芯片独角兽。众所周知,AI芯片分为云端和边缘端,云端芯片要求高性能,边缘端芯片由于应用场景众多,对于环境和能耗等也有更多要求。事实上,当前边缘AI芯片已不再是个小众领域,除地平线以外,包括谷歌、英伟达、英特尔、高通、华为、寒武纪均于近两年推出边缘AI芯片,AI芯片的战火已经由云端蔓延到了边缘。 根据全球技术市场咨询公司ABIResearch的数据显示:预计到2025年,边缘AI芯片组市场的收入将达到122亿美元,云AI芯片组市场的收入将达到119亿美元。边缘AI芯片组市场将超过云AI芯片组市场。首席分析师LianJyeSu表示:随着行业的发展,企业越来越多的需要解决有关数据隐私、电源效率、低延迟和强大的设备上计算性能等问题,边缘AI将是解决方案。预期在未来五年,AI训练与推论会在网关或是各种边缘装置进行,甚至往下到传感器节点。那么,边缘AI到底是什么,靠什么能解决这些行业痛点呢? 一、边缘计算与边缘AI 近年来,物联网设备连接数呈现出线性增长趋势。据Gartner预测,到2020年,全球物联网设备的数量将超过200亿台。与此同时,设备本身也变得越来越智能化。人工智能与物联网在实际应用中的落地与融合,将推动人类社会进入“万物智能互联”时代,而随之产生的数据也将呈井喷式爆发。 在过去的十年里,云计算成功地缓解了日益增长的数据所带来的存储、管理等问题,但是目前网络带宽的增长速度远远赶不上数据的增长速度,网络带宽成本的下降速度要比CPU、内存这些硬件资源成本的下降速度慢很多,同时复杂的网络环境让网络延迟很难有突破性提升。所以,传统的云计算不能满足对响应时间和安全性的高要求。以无人驾驶汽车为例,高速行驶的汽车需要在毫秒级的时间内响应,一旦由于数据传输、网络等问题导致系统响应时间增加,将会造成严重的后果。 除此之外,云计算还面临带宽不足的问题。如果将边缘设备产生的大量数据全部传输至云计算中心,会给网络带宽造成极大的压力。例如,飞机波音787每秒产生的数据超过5GB,但飞机与卫星之间的带宽不足以支持数据的实时传输。总之,单纯依靠云计算这种集中式的计算处理方式,不足以支持以物联网感知为背景的应用程序运行和海量数据处理。在这种应用背景下,边缘计算应运而生。它与现有的云计算集中式处理模型相结合,能有效解决云中心和网络边缘的大数据处理问题。 边缘计算是云计算的一种补充和优化。如果说云计算是集中式、在“云端”进行的大数据处理,那么,边缘计算则可以理解为边缘侧、靠近终端(例如手机、智能语音交互设备等)的大数据处理。在很多情况下,边缘计算和云计算是共生关系。有个形象的解释,把云计算和边缘计算比喻成章鱼的各器官,似乎更容易理解。作为自然界中智商最高的无脊椎动物,章鱼拥有“概念思维”能力,与两个强大的记忆系统分不开。一个是大脑记忆系统,大脑具有5亿个神经元,另一个是八个爪子上的吸盘。也就是说,章鱼的八条腿可以思考并解决问题。云计算就好比章鱼的大脑,边缘计算就类似于八爪鱼的那些小爪子,一个爪子就是一个小型的机房,靠近具体的实物。边缘计算更靠近设备端,更靠近用户。 具体而言,边缘计算有几个明显的优点: 带宽:边缘设备处理了部分产生的临时数据,不再需要将全部数据上传至云端,只需要传输有价值的数据,这极大地减轻了网络带宽的压力,且减少了对计算存储资源的需求; 延迟:在靠近数据源端进行数据处理,能够大大地减少系统时延,提高服务的响应时间; 经济性:某个应用如果使用云端,即使能从技术上解决带宽和延迟问题,但在边缘执行计算可能更划算; 可靠性:某个应用如果使用云端,即使能从技术上解决带宽和延迟问题,但到云端的网络连接并非一直可靠,而应用可能需要一直运作。在这种情况下,就要使用边缘计算了。例如人脸辨识门锁,如果网络连接断开,你希望门锁仍然正常工作; 隐私:某个应用如果使用云端,即使能从技术上解决带宽、延迟、可靠性和经济性等问题,可能仍有许多应用出于隐私考虑而需要进行本地处理。边缘计算为关键性隐私数据的存储与使用提供了基础设施,提升数据的安全性。 边缘计算因为其突出的优点,满足未来万物联网的需求,从2016年开始迅速升温,引起全球的密切关注。当然,边缘计算是一个持续迭代更新的概念,不同技术的融合,使得边缘计算的内核不断创新,例如人工智能和神经网络的应用,也正在赋能“边缘AI”的落地。得益于云端服务器广泛的数据计算能力,人工智能和机器学习领域取得了巨大进步,发展出更加综合性的人工神经网络,以解决富于挑战性的任务。随着机器学习、神经网络训练等网络架构和工具不断适配、兼容到嵌入式系统上,越来越多的AI应用也可以直接在边缘设备运行,于是“边缘AI”成为了当下讨论的热点。 边缘AI是指在硬件设备上本地处理的AI算法,可以在没有网络连接的情况下处理数据。这意味着可以在无需流式传输或在云端数据存储的情况下进行数据创建等操作。为了实现这些目标,边缘计算可以在云上靠深度学习生成数据,而在数据原点——即设备本身(边缘)执行模型的推断和预测。 目前,国际上尚未建立边缘人工智能的标准架构和统一算法,但各大厂商已经开始在相关领域进行探索。谷歌、亚马逊和微软等传统云服务提供商推出了边缘人工智能服务平台,通过在终端设备本地运行预先训练好的模型进行机器学习推断,将智能服务推向边缘。此外,市场上已经出现多种边缘人工智能芯片,如文章开篇提到的地平线旭日3、谷歌edgeTPU、英特尔NervanaNNP、华为Ascend910和Ascend310等。 二、边缘计算与5G 边缘计算与5G可以说是互为犄角的关系。 国际标准化组织3GPP定义了5G的三大场景。其中,eMBB指3D/超高清视频等大流量移动宽带业务,mMTC指大规模物联网业务,URLLC指如无人驾驶、工业自动化等需要低时延、高可靠连接的业务。5G通信网络更加去中心化,需要在网络边缘部署小规模或者便携式数据中心,进行终端请求的本地化处理,以满足URLLC和mMTC的超低延时需求,因此边缘计是5G核心技术之一。 边缘计算恰好可以解决5G三大场景面临的问题。首先,边缘计算设备将为新的和现有的边缘设备提供连接和保护;其次,尽管5G将为基于云的应用程序提供更好的连接性和更低的延迟,但仍然存在处理和存储数据的成本。混合边缘计算/5G解决方案将降低这些成本;最后,边缘计算可以让更多应用程序在边缘运行,减短了由数据传输速度和带宽限制所带来的延时,并可对本地数据做初步分析,为云分担一部分工作。 另一方面,5G与边缘计算一定程度上是相辅相成的。一方面,得益于5G自身发展,将对边缘计算的发展起到直接促进作用;另一方面,由于5G对物联网有促进作用,也将间接促进边缘计算发展。 三、边缘AI的使用场景 边缘AI因其流量占有少、时延低、隐私性强等特征,在各行各业具有广泛的应用前景。 智能手机 这或许是我们最熟悉的边缘AI设备。Siri和谷歌助手是智能手机上边缘AI的最好例证,因为该技术驱动了它们的语音UI。手机上的AI使得数据处理发生在设备(边缘)侧,这意味着不需要将设备数据交付到云端。这有助于保护隐私和减少流量。 智慧家居 随着物联网的普及,家庭生活将引入越来越多的智能应用,如智能照明控制、智能电视、智能空调等,这些应用需要在家庭部署大量的传感器和控制器。为了保护家庭数据隐私,数据处理必须依赖边缘计算,使大部分计算资源被限制在家庭内部网关,敏感的数据被禁止外流。通过边缘人工智能优化室内定位和家庭入侵检测,从而获得比云计算更高的准确性和更低延迟。例如AmazonEcho、谷歌Home等智能音箱被广泛应用,它们接收用户指令,并通过与第三方(服务或家用电器)的交互做出响应。然而智能音箱依赖云端进行语音识别、语言语义的理解和处理,会造成家庭数据隐私泄露,而应用边缘人工智能则能够有效解决这些问题。家庭娱乐也将从边缘人工智能受益,无需将用户偏好上传到云端,系统可自行推荐个性化服务,让用户拥有更好的娱乐体验。 无人机 无人机可以飞到人迹罕至的危险区域进行探险,并以特有方式拍摄鸟瞰图像。无人机的应用正在扩大,其中一方面包括农业中的应用,而另一方面是在采矿业中应用。然而,这些设备必须能够“电告总部(phonehome)”才能响应它们所收集的数据。边缘计算使无人机能够检查数据并实时响应数据。例如,百度智能云与麦飞科技一起将BIE-AI-Board(内置检测模型和作业模型)部署在无人机上,利用高光谱及可见光摄像头采集作物信息数据,将之上传至BIE-AI-Board,由BIE-AI-Board加载检测模型对作物病虫害位置、等级进行判断,并根据检测结果调用作业模型控制植保机执行植保作业,现该方案已在国内多块农田里开始实施。 智慧农业 农业也将同样受益于边缘AI。除了无人机的应用,还有利用基于边缘计算的农业物联网实现精准农业的应用等。例如,一家总部位于澳大利亚的农业技术公司TheYield,它使用传感器、数据和人工智能帮助农民做出有关天气、土壤和植物条件的明智决策。 公共安全 人脸识别系统是监控摄像头的发展方向,它可以通过学习人脸识别人类个体。2019年11月,WDS有限公司发布了AI摄像头模块Eeye,通过边缘AI实时分析面部特征。对于边缘计算的使用,即强化摄像头终端的运算处理能,可让其所搭载的人脸识别功能不再依赖云端服务器,避免耗费时间上传图像,节省了大量带宽资源。而且通过在本地设备上直接完成脸部辨识,进而让识别过程缩短至1.5秒内。 实时视频分析也是边缘AI最重要的应用场景之一。此前,视频分析一般在云端进行,面临着高流量消耗、延迟大等问题。随着边缘计算的发展,可以将部分视频分析工作转移到边缘节点进行。在末端,视频采集设备负责视频采集、压缩和图像/视频预处理。在边缘层,多个分布式边缘节点相互协作。在云端,由于边缘节点的分布式模型训练可能因其本地知识有限而未能经过良好训练,当边缘无法提供服务时,云利用全局知识进行进一步处理,并帮助边缘节点更新训练模型。 Tractica的一份报告估计:到2025年,人工智能边缘设备出货量将从2018年的1.614亿台增加到全球每年26亿台。就单位数量而言,顶级的人工智能边缘设备将包括手机、智能扬声器、个人电脑/平板电脑、头戴式显示器、汽车传感器、无人机、消费者和企业机器人以及安全摄像头。可穿戴式健康传感器、建筑物或设施传感器还将有更多人工智能。 车联网 车联网通过将车辆互联,提高安全性和效率,减少交通事故和避免拥塞。前期,蜂窝网络、边缘计算、AI都曾作为独立的技术为车联网服务。边缘计算能够为车联网提供高速数据传输、低时延等服务,使得自动驾驶成为可能。AI更是被广泛应用于智慧交通的各个领域。两者结合将有利于进一步优化车联网的性能,通过边缘人工智能实现车辆的精准定位、目标跟踪、智能感知和决策。 医疗健康 健康医疗已经进入数据时代。健康意识的普及使得医疗器械和终端越来越多样化,边缘人工智能将在智慧医疗领域有多个应用场景。首先是院前急救,在急诊病人到达医院或者两个医院转移期间,目前的紧急医疗服务大多部署在云端,容易受移动环境和极端天气的影响和限制。边缘人工智能可以在救护车和医院之间建立双向实时通信信道,实现实时自然语言和图像处理,提高及时性和效率。其次是智能可穿戴设备,目前的智能可穿戴设备受计算能力影响,只起到数据采集的作用。边缘人工智能在智能穿戴领域的研究正在进行,例如瓦伦西亚政治大学研究员贾米·安德列斯·林肯在可穿戴设备上部署边缘AI监测人类情绪等。未来,将有更多轻量级智能算法在终端上进行,实时监测、分析和预测健康数据,帮助人类更好地了解自己身体状况。 智慧城市 随着城市规模的不断扩大,数据呈现地理分布的特性,需要边缘人工智能模式提供对时延敏感设备的监控和智能控制。通过边缘计算支撑智慧城市大规模基础设施的计算和服务,可以实现终端设备的低时延应用,将时延要求高的任务部署在边缘节点执行。通过AI来协同和调度城市基础设施,应用到公共安全、健康医疗、城市管理、交通出行、智慧社区和其他领域,实现整个城市的资源最佳利用。 例如,关于交通拥堵问题,新加坡通过联网运输解决方案应对了巨大的交通挑战。其智能交通系统(ITS)已经形成了电子道路收费的先锋系统,随着交通量激增公路收费也随之增加。ITS还允许通过具有GPS功能的出租车提供实时交通信息,并整合公共交通结构,同时也能够使公交车更加准时。城市卫生条件也可以通过智能技术改善,如使用互联网连接的垃圾桶或物联网支持的车队管理系统进行废物收集和垃圾处理,或者是将传感器技术应用于智能废物容器,(它会自动感知什么时候垃圾到达容器的顶部,从而及时通知城市环卫部门收集垃圾)。 制造业 在工业制造领域,AI和边缘应用有望在智能工厂的发展中发挥越来越重要的作用。在工业4.0模式的推动下,下一代智能工厂将先进的机器人技术、机器学习技术应用于软件服务和工业物联网中,以提高产能和最大化生产效率。边缘计算和人工智能使用本地传感器控制和管理输出,能够显着地提高效率,减少误差。边缘系统可以在毫秒内响应输入,要么进行调整以修复问题,要么关闭生产线以防止出现严重问题。 四、边缘AI所面临的挑战 近两年,边缘智能产业生态逐渐构建,不过在形势大好的背后,边缘智能仍然面临着各种各样的难题。 其一,由于云计算服务的下沉,有些流量直接通过本地边缘智能平台流出。在传统核心网中,计算、控制、安全等均在核心网内部完成,如何对边缘智能平台的流量进行计费和控制,需要进行研究;同时边缘智能在实际的网络架构上有多种不同的部署规划,比如部署在无线接入云、边缘云及汇聚云,而不同的架构所面临的问题也略有不同。 其二,边缘智能所服务的对象以及场景较为多样化,如何使一套边缘智能平台适应多样化的第三方应用,也是目前面临的一个问题。 其三,因为业务的碎片化,边缘智能可能针对单一场景或者两三个场景进行部署,不仅需要在整个部署能力特性上进行明确定义,且需要考虑如何进行敏捷智能化的运维。 其四,如何更好地引入人工智能,发挥边缘计算的整体优势有待研究。 其五,协调如何将边缘智能平台内部基于OpenStack的平台管理子系统进一步轻量化,并考虑将一些微服务架构迅速地引入边缘智能平台,从而降低管理开销。此外,边缘智能的商业运营模式、部署位置、自愈和自动扩缩容等问题仍需要得到进一步的明确和解决。 当前,虽然边缘智能仍处于发展初期,不过作为下一波计算浪潮,从通信行业、互联网行业再到工业领域,普遍对边缘智能将要发挥的重大作用寄予了厚望。边缘智能作为使能5G三大典型应用场景的计算范式,把IT服务环境和云计算能力扩展到了移动网络边缘,必将与云端智能协同助力各行各业的数字化转型。随着5G的普及,相信不久将看到全球边缘AI服务成本的下降和需求的上升。 编辑:文婧 校对:林亦霖
  • 摩登3网址开户_大咖论道:融合会展的数智化管理与落地执行

    摩登3网址开户_大咖论道:融合会展的数智化管理与落地执行

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    11月13日,由杭州市商务局指导,杭州市萧山区投资促进局、杭州市萧山钱江世纪城管理委员会、中国会展经济研究会主办的“2020中国会展活动新技术新设备新服务展览会暨中国会展跨界合作交流峰会(“会展三新展”),在杭州国际博览中心顺利开幕。 31会议CEO万涛受邀出席并与阿里、京东、腾讯、百度及米奥兰特等行业代表,共同探讨“线上会展的关键点、难点、可行性、解决方案”,现场大咖论道,精彩纷呈。 本次分享,31会议CEO万涛以“会展行业的继承与创新——融合会展的数智化管理与落地执行”为主题,围绕着“融合会展是否为主流趋势”、“做融合会展需要哪些准备工作”、“融合会展怎么盈利”以及“31会议能帮您做什么”等四个方面与参会嘉宾展开深度探讨。 融合会展是否为主流趋势? 融合会展的发展有三个层次,一是物理的融合,会、展、节、演、赛融合的趋势凸显,2B与2C展的融合也在加速;二是技术的融合,技术的融合有政府的支持、主办方的创新尝试还有科技公司的助力;三是线上和线下的融合,疫情进一步加速了融合的趋势。 回望2020年,借助政府的推动、扶持,以及政府重振产业链的决心,诸多品牌会展活动进行了创新实践,我们要为勇敢的先行者喝彩和鼓掌! 第127届广交会、第128届广交会、第三届中国国际进口博览会、2020世界物联网博览会及2020世界VR产业大会等品牌会展活动的创新尝试,经历了从纯线上,到大线上,进一步发展成为线上线下深度融合的模式,其中虚拟与现实的融合、数字空间与物理空间的融合、会展生态与产业的融合等多方面的融合态势已经成为主流趋势。 做融合会展需要哪些准备工作? 做融合会展上一套系统就可以了吗?这件事没有那么简单。从开马车到开火车是有距离的,从陆地到飞翔,是需要过程,需要新的动力。因此,融合仅靠一套系统是远远不够,融合会展是需要服务产业,需要有价值和回报,当然也需要寻找合适的技术伙伴,把这件事做好。 对于融合会展的落地执行,需要首先明确融合战略,组织需要深度考虑我的展会未来如何发展?如何实现增长?我的竞争对手是谁?我如何与之竞争?线上化究竟能带来什么?线上展和线下展的关系是怎样?会不会因为互联网消除了时空限制,而产生品类王出现赢者通吃的局面?对于组织来说,新的业务怎么做?新的组织如何建?组织需要有足够的勇气承受打碎重塑的痛苦。 融合会展怎么盈利? 融合会展怎么盈利?现在谈盈利还有些早,很多参与者线上化的技能还没有培养起来,需要有转型成长的时间。但一旦时机成熟后,可以尝试按照展位和会员的组合方式,提供不同的套餐权益,获取展位、在线展览展示、供采匹配、展商直播室、展示增值、商机服务、电子广告等数字化收入。 从长远来看,融合会展的经营和盈利,需要考虑如何才能留住参展商和采购商?我们做线上展,要超越展览展示本身的形式,要去做社群和孵化器,才能发挥出融合会展更大的价值。 31会议能帮您做什么? 在融合会展的落地执行中,31会议能做什么?31会议在数字会展领域已经深耕了近10年,拥有200余人服务交付研发团队,具备顶层规划能力、专业的项目管理能力和服务保障体系,和全国众多产业上下游企业保持密切合作关系,能够快速搭建联合团队服务各类型的会展项目需求。到目前为止,31会议已经成功助力了包含云上第一展、世界VR产业大会、世界物联网博览会等众多品牌会展项目,丰富的实践经验和强有力的交付能力为会展项目的顺利举办护航。 目前,31会议的融合会展合作模式包含建设外包及云托管、建设外包和联合运营、合资、合资及融资等4种类型,针对不同客户的需求,我们可以采取不同的合作方式。 2020年是“十四五”规划谋篇布局之年,也是挑战与机遇并存的一年。面对新形势新格局,作为品牌展会主办方,想要长远发展,唯有不断创新,才能在危机中育先机,于变局中开新局。31会议作为中国数字会展新基建的重要推动者,希望和众多品牌会展主承方一起创新会展服务模式,促进会展产业链、价值链、生态链的升级和重构。
  • 摩登3代理_百度大脑UNIT赋能Sugar平台 开启BI系统智能交互分析新模式

    摩登3代理_百度大脑UNIT赋能Sugar平台 开启BI系统智能交互分析新模式

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    红遍金融圈的美剧《亿万》里,Bobby说服Taylor的一句话令人印象深刻: "有一小部分人可以算出数据,还有更少部分人可以解释数据,但是极少有人二者兼顾,他们都成了亿万富翁。”可见,财富的本质就是洞察力的变现,特别是在智能经济时代下,当众多企业都开始拥有独家数据后,如何读懂它,利用它产生价值便成为了更为重要的课题。 基于此,为进一步提升企业数据处理效率,帮助企业快速从冗长的数据表单中获取有效信息,百度大脑智能对话定制与服务平台UNIT打造了智能BI解决方案,接入百度智能云BI和数据可视化平台Sugar,基于企业报表数据和行业知识,规模化构建行业智能BI助理——AI问答,通过智能交互指令进行BI报表呈现,让企业通过自然语言交互就能一眼就发现问题,找到关键,获得决策之道。 (图示: UNIT平台联合Sugar共建AI问答应用示例) 在UNIT平台的AI赋能下,Sugar系统可以自动化构建数据表格的内在知识,结合这些知识以及内置的NL2SQL语义解析模型,准确理解用户所提出的问题,并分析出相应答案。同时,系统通过对口语化query的特定优化,具备良好的口语化交互效果,适合在对话场景下使用。用户在使用过程中只需要上传业务数据表格,系统会自动完成后续的分析、整理过程,最终让用户以极低的成本获得数据表格上的智能问答能力。 也就是说,用户只需要在Sugar界面输入数据问题,就能得到可视化的结果,不需要用户选择数据模型和字段。例如,用户输入“各产品类别的销售额占比”后点击查询,Sugar就能直接给出一张饼状图,其中包含了办公用品、家居、家用电器、服装等多个产品类别及其销售额占比。用户不需要一一选择产品类别的字段和模型,就能一步获得数据可视化结果。 (图示: 百度大脑UNIT联合Sugar共建AI问答方案架构) 据介绍,百度大脑UNIT表格问答技术已在智能机器人、智能车载、搜索问答等多个场景落地使用。此次Sugar系统内实现的“以问答的方式直接获取表格洞察信息”的功能,则是BI场景结合表格问答技术的重要结合,让BI由专业技能转变为生产力工具,能够让非专业人员像用搜索引擎一样分析数据,不需任何数据分析技能与平台操作,就能够获得智能语言分析、智能图表推荐、智能度量字段聚合等能力,企业的业务人员、分析师、管理者都可随时便捷的在平台上提问,真正做到智能BI辅助决策。 (图示: UNIT表格问答效果示例) 在不久前以“掌握知识、理解语言、拥有智能”为主题的百度大脑语言与知识技术峰会上,已被产业广泛应用的百度大脑UNIT还推出三大升级,不仅在对话、问答和通用对话三个领域为开发者带来了更加智能的对话理解能力,极致简便的表格问答能力,更进一步降低了任务式对话、智能问答系统的定制成本。 此次Sugar所使用的表格问答技术便是“问答”领域的一项重要升级。与此同时,依托于海量对话数据和成熟的飞桨深度学习平台,首次运用隐空间技术训练超大规模开放域对话模型的UNIT聊天功能也显著提升了对话效果。 可以看到,UNIT正在持续往降低智能对话应用门槛、提升智能对话应用效果的方向发力,同时也在根据相应人工智能技术的升级,不断优化使用体验、革新对话产品,让各行业运用智能对话触手可得。而作为百度大脑UNIT在智能BI场景的首个成功案例,Sugar平台的AI问答能力已覆盖超100家企业,助力更多企业找到数据驱动的决策之道,推动企业快速提高平均数据应用水平。
  • 摩登3平台已注册入口_Blued母公司蓝城兄弟荣获格隆汇“2020年度最具创新力IPO奖”

    摩登3平台已注册入口_Blued母公司蓝城兄弟荣获格隆汇“2020年度最具创新力IPO奖”

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    11月16日,由格隆汇主办的"大中华区最佳上市公司·2020"颁奖典礼在成都举行。北京蓝城兄弟信息技术有限公司(以下简称“蓝城兄弟”,Nasdaq:BLCT)获评“2020年度最具创新力IPO奖”。 蓝城兄弟获格隆汇“2020年度最具创新力IPO奖” 本次评选由格隆汇主办,覆盖香港证券交易所、上海证券交易所、深圳证券交易所、以及美股市场挂牌上市的全部中国上市公司,并邀请了高校、券商、机构等权威代表组成专家评审团,从价值、成长、创新、社会责任、品牌影响力等维度,客观、全面地评选年度最佳上市公司。 据主办方介绍,“年度最具创新力IPO”从产品创新、模式创新、组织创新等指标对企业体现出来的创新水平进行分析评估,并通过“网络投票+专家评审团审议+大数据分析”的方式综合评选得出最终结果,旨在表彰资本市场上最具创新力的上市公司。 蓝城兄弟作为全球领先的LGBTQ垂直社区,始终秉承“科技创新多元生活”的理念,为LGBTQ群体提供多样化的服务,改善他们的生存环境,营造积极健康的社会氛围。2020年7月8日,蓝城兄弟作为全球粉红经济第一股正式登陆纳斯达克,并提出了“为全球LGBTQ人群提供全生命周期服务”的企业愿景。通过不断地创新迭代产品,蓝城兄弟为性少数群体打造了一个充满活力的网络社区,成为5400万用户的“精神家园”。 2020年度Q2财报显示,蓝城兄弟正呈现出收入多元化的加速发展态势。其中,直播收入2.102亿元人民币,同比增长25.2%;会员服务收入1580万元人民币,同比增长129.6%;广告收入1070万元人民币,同比增长17.8%;其他收入为1070万元人民币,较去年同期的320万元人民币大幅增长234.4%。 此外,依托旗下企业社会责任平台“淡蓝公益”,蓝城兄弟持续利用移动互联网新技术开展艾滋病防治宣传和检测工作,并先后承担了国家科技重大专项、国家自然科学基金、北京市科委的研究性项目工作。在为用户提供全方位服务的同时,也通过持续稳定的社会公益投入展现一家上市企业的初心和担当。 近年来,蓝城兄弟聚焦自身所处赛道的新变革和新动向,不断积累着产业经验和技术创新,在发展、融合、共赢等方面得到了进一步的提升,不仅带动了相关产业变革与商业创新,也为探寻经济高质量发展新路径提供了新思路。
  • 摩登3登陆线路_腾讯云王义成:推进云+数据库的改变,真正用云原生服务好未来的开发者

    摩登3登陆线路_腾讯云王义成:推进云+数据库的改变,真正用云原生服务好未来的开发者

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    11月20日,2020数据技术嘉年华(DTC)十周年庆典在京举办,围绕 “开源自研、智能运维、智能自治、新基建、用户实践”五大模块展开探讨。会上,腾讯云数据库副总经理王义成回顾并展示了腾讯云数据库过往十年的发展历程与成绩,进一步揭示了未来十年数据库的发展趋势与目标。 王义成透露,腾讯云数据库起源于内部业务,从腾讯充值,微信支付开始业务打磨,后期发展到产研结合和产用结合,能够支撑微信、王者荣耀、QQ等国民级的应用做相应的发展。 在内部业务中,腾讯云数据库探索出一套分布式架构,由GTM(事务管理器)和GTM-S的Coordinator(协调节点CN)和Datanode(数据节点DN)组成,可在快速处理数据的同时保障全局数据的一致性,为所有国民级应用提供整体业务的支撑发展。 其中,微信支付使用的腾讯云TBase数据库集群规模超过200节点,月增数据量200亿,月新增存储为10TB以上。除此之外,腾讯云数据库TDSQL支持腾讯会议为用户提供高速流畅、稳定可靠的服务,助力腾讯会议稳定服务100+国家和地区,以及超千万的日活跃用户数量。疫情期间,腾讯会议支持数万家企业和政府相关机构复工复产,开拓了云签约、云招标、云面试、云培训等云上协同场景。 完成了内部业务的支撑后,腾讯云数据库在2010年开始了积极布局,为各行各业输出定制的数据库解决方案,客户包括电商、金融、零售、政务等各个模块,先后助力打造拼多多、每日优鲜、小红书等多个行业的明星产品。 王义成介绍到,腾讯云取得的成绩归功于自主构建的一套全栈数据库家谱的支撑体系,该体系基于腾讯的物理中心和可控操作系统,搭建了包括关系型、分析型以及分布式在内的全系列数据库PaaS产品,并在整个PaaS平台之上,为用户提供全套 SaaS产品服务,包括像数据迁移、运维诊断、DBA智能管家等大而全的数据库服务能力。 在金融方面,腾讯云数据库根据金融行业对数据库技术和服务能力的特定需求,打造不同的数据库解决方案,首次提出将腾讯云分布式数据库TDSQL作为银行新核心数据库。张家港农商行成为国内首家在核心系统中使用分布式数据库的传统银行。基于新核心数据库,张家港农商行实现了数据库层面的同城双活高可用架构,当出现机房级灾难时备用机房能够快速接管所有业务,从而保证业务连续性。 在政府服务方面,腾讯云数据库助力打造数字广东,期间发布“i深圳”、“深i您”等小程序,不断提升政务方便快捷的处理能力,将广东打造为全国数字政务标杆。 具体来说,基于政府业务系统的复杂性,腾讯云发布了由本地部署,可以形成整个规模软硬件一体的解决方案,实现公有云跟私有云的连接以及整体的融合策略,可降低政府与政府、政府与企业和大众之间的沟通成本,搭建出快捷的沟通平台,为政府工作打造新型智慧化解决方案。 据Gartner相关报道:“2023年,世界可能四分之三的数据库都跑到云上”,云时代即将到来,腾讯云数据库站在“风口”立足国内,布局全球。 目前,腾讯云数据库在全球已部署多达32个可用区,分布在南北美洲、欧洲、印度、东南亚、日韩、以及国内东南西北4个大区,并在持续增加相应服务点。 王义成表示:“腾讯云数据库从内部服务明星应用中走出来,到服务好腾讯泛互联网的朋友圈,再逐步到金融跟政务行业的服务,我们不断地探索跟演进。在国产数据库的春天到来之际,我们将继续调整云+数据库转变脚步,开放生态的共同成长,与所有上下游的同仁,共同打造国产数据库之光。”
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    摩登3代理1960_人工智能小冰助力自由式滑雪空中技巧备战冬奥

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    (2020年11月23日,北京) 据中国政府采购网信息,基于人工智能小冰框架能力,小冰已中标国家体育总局冬运中心的重点项目。小冰将提供自由式滑雪空中技巧视觉评分系统,为备战2022年冬奥会贡献自己的力量。据悉,这是人工智能在全球竞技类体育领域的首个落地成果。 针对此次与冬奥会的合作,小冰将提供自由式滑雪空中技巧视觉评分系统,配合国家体育总局冬运中心自由式滑雪队的科学训练需求,针对自由式滑雪空中技巧项目的运动特点,独创滑雪运动分析模型,助力运动员提升训练效率。小冰框架是世界上最具创新性的人工智能技术框架之一。作为面向新交互形式的完整人工智能技术框架,小冰框架在自然语言处理、计算机语音、计算机视觉和人工智能内容生成等领域具备全球领先地位,也是目前全球范围内应用最成熟和用户群体最大的基础框架。 对于此次合作,小冰公司表示,非常高兴小冰受到国家体育总局冬运中心的认可,这是目前全球竞技类体育领域中,人工智能实现的第一个系统化落地成果,具有重要意义;未来,小冰公司将持续强化人工智能技术能力,加速人工智能技术在体育领域的落地应用,不断为体育产业提供创新的人工智能解决方案,为促进体育与科技融合发展而不断努力。据小冰公司介绍,体育领域是小冰最新宣布进入的垂直领域,具有巨大价值。此前,小冰人工智能技术已赋能金融、汽车、IoT、纺织服装等多个垂直领域,为行业客户提供成熟的人工智能解决方案。 作为全世界规模最大的冬季综合性运动会,冬奥会迄今已有近百年历史,参赛国家覆盖全球各地,不仅是体育领域的盛会,也是展现科技实力与文化魅力的窗口。2022年冬奥会将在北京及张家口举办。随着人工智能、云计算、大数据等新一代信息技术的发展,2022年冬奥会积极推动创新科技成果的应用,促进科技与体育、文化融合互通。人工智能小冰将加入备战2022年冬奥会的行列,与运动员共同奋战,用行动践行奥运精神。
  • 摩登3代理官网_智能大屏内容争相竞逐 酷开网络生态构建行稳致远

    摩登3代理官网_智能大屏内容争相竞逐 酷开网络生态构建行稳致远

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    随着智能大屏技术的进步,短视频早已挣脱了手机、平板等移动设备的局限,迈出了朝着大屏平台前进的脚步。9月份酷开网络发布了酷开系统8,同时细化了短视频内容布局,签约了众多优秀的短视频创作者入驻到酷开系统,触达电影娱乐、体育健康、教育科普等多个领域,同时酷开网络给予了大力的支持,经过几个月的内容运营,创作者们在酷开系统上也取得了不错的成绩。 行业独角兽,吸引创作者入驻5G时代下,市场需求推动短视频重回PGC模式,OTT大屏短视频已然成为了一种生活新风尚。根据《2019 中国OTT发展预测报告》数据显示,2019年,52%以上中国家庭通过OTT设备观看节目,OTT覆盖用户数据超6.11亿人。作为行业创新者与引领者的酷开网络,系统覆盖终端TV品牌达16个,终端规模稳居行业第一,终端覆盖6000万+,辐射2亿+家庭用户,是行业内当之无愧的“独角兽”。 基于庞大的用户基数,酷开系统8对视频创作者给予了“多份宠爱”,除了智能大数据推荐平台、与时俱进的产品迭代外,还有聚焦内容的精细化运营,内容涉及社交、电商、健康、娱乐等多个领域,确保视频创作者能够实现利益最大化,增粉更快,收益更多。 推崇新思路,赋予OTT更多可能 当下的短视频发展,已经面临明显的瓶颈,增速放缓、竞争愈更激烈。大屏OTT的出现,把短视频搬至大屏之上,让创作者拥抱更大舞台,让用户体验到全新的视频内容,大幅拓宽了短视频的发展之路。 酷开系统的智慧运营,基于标签体系与人群划分的家庭用户画像、高覆盖率大小屏互通同源数据,为用户洞察、内容推荐提供可靠的技术保障,能够通过数据挖掘算法,建立大数据分析模型,精准抓取大屏用户的需求,从而结合用户OTT数据和移动端数据,实现“千屏千面”的精准推送。 不难发现,酷开网络正在为创作者打造优质内容输出的突破口和新阵地,提供更加广阔的交流和想象空间。对酷开网络而言,未来将有更多高流量私域内容入驻,将不断激发短视频的活力,赋予行业全新的机遇,为未来行业发展描绘出更加精彩的蓝图。
  • 杏鑫注册网站_花点时间:每周一花走进万千女性生活,带来美与幸福感

    杏鑫注册网站_花点时间:每周一花走进万千女性生活,带来美与幸福感

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    近些日子身边的女同事们都订起了鲜花,办公室桌上百花争艳,休歇时间剪剪花换换水,倒也着实为枯燥的工作日增添了好心情。 随着移动互联网的快速发展,人们线上消费习惯的养成,电商朝着垂直领域细分市场如生鲜、母婴等。鲜花电商作为生鲜的一种,在近年来受到广大女性的追捧与喜爱,为了满足万亿级女性的生活仪式感与鲜花购物体验,“花点时间”以另类创新的销售模式,闯进人们的视野。 花点时间成立于2015年的鲜花电商,从最初的不被业内人士看好,到现拥有数百万粉丝,并获得了多次融资,其成长崛起之路的起点,源于花点时间专为女性主打的简单词汇——仪式感。 每周坐在家里或者是办公室就能收到花点时间配送的不同主题的新鲜花束,无需去店里购买,就能坐享花点时间鲜花带来的美与幸福感的体验,这是花点时间开创的全新销售模式,即“预购+周期购”的每周一花模式,只需订购99元每月的鲜花产品,花点时间就会每周为用户提供一束不同主题鲜花到家或办公室。 这个举动在当时虽然为花点时间吸引了大量的顾客,但也曾遭到市场的质疑,原因无他,花点时间的鲜花产品质量是否能够得到保证。 据了解,为了保证自身的鲜花产品品质,花点时间打造了自身一整套的精细化产品控制流程,花点时间不仅在云南建立了专业的鲜花种植基地,还与云南花农签订了专属合约,并通过对鲜花保存、物流等方面的技术升级,形成了鲜花销售闭环。这一系列的举措不仅降低了鲜花产品的成本,还让鲜花做到了快速的配送。在花点时间的操控下,鲜切花从云南花田可以快速运输到花点时间在各城市的仓库,再经过进一步的分拣快速同城配送。消费者的整个下单以及收货流程,被花点时间控制在了48到60小时内,最大限度保证了鲜花产品的品质。 也正是因为在产品销售模式以及品质上的不断创新与提升,花点时间的“仪式感”鲜花,逐渐走进万千女性生活之中,并为其生活带去了幸福感。
  • 摩登3平台已注册入口_个推“子弹夹模式”,三步助力品牌主精准击中目标消费者

    摩登3平台已注册入口_个推“子弹夹模式”,三步助力品牌主精准击中目标消费者

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    在程序化广告投放中,国内专业的数据智能服务商个推旗下数据营销平台——"个灯"提出了一个创新的精准广告投放模式-【子弹夹模式】。 该模式中,整个广告系统是一把枪,目标用户是一颗颗子弹,个灯在其中扮演的是装满子弹的"子弹夹"。每次广告投放前,DSP平台会来实时问询当前流量是否为目标用户,子弹夹在毫秒间返回结果,"Yes"才投放,"No"则不投,确保广告精准曝光。 对品牌主而言,找到精准的目标用户是营销转化的第一步。找不到用户一切就无从开始,哪怕产品再好,价格再美,也是枉然。在个灯的子弹夹模式中,子弹夹中的子弹即精准TA,那么,个灯如何能从茫茫人海中找到那么多精准TA呢? 以下是个灯大数据找人的三种方法,分享给大家。 1、标签找人 个灯的母品牌个推在数据智能服务中积累了海量数据,截至2020年6月,个推大数据覆盖日活独立设备数超4亿,智能IoT设备SDK累计安装量近1亿。通过对这些新鲜、连续性高的数据进行深入洞察,个灯构建了庞大的数据标签体系,能输出数千种标签组合,涵盖基本属性、兴趣爱好、媒体偏好、线下活动场景等丰富维度。 个灯全面多维的标签体系,让品牌主通过勾勾选选,就能找到自己的精准用户。举个例子,品牌主要找母婴群体,可以直接勾选"母婴"标签,也可以按阶段选择更加细分的标签,如备孕、孕期、0-1岁小孩父母、0-3岁小孩父母等,确保选出的人群垂直而精准。 由于消费者的行为特征会随着时间、情境以及环境的改变而改变。喜好会变,需求会变,动机也会变。个灯标签体系源于个推实时更新的多元动态数据搭建而成,能够帮助品牌主实时了解消费者的行为偏好,更加精准地影响和触达。 此外,个灯还有各类贴近营销场景的热门行业人群,比如母婴行业、美妆行业、快消行业、奢侈品行业等品牌主,可以快速定位自身所在行业,按年龄段、品类偏好、场景偏好、档次偏好等筛选目标人群。 今年,个灯还梳理出数千个线下场景,覆盖了消费者衣食住行娱等各个生活场景,通过不同的线下场景去洞察用户的生活形态,从中找出符合特定场景需求的目标人群。比如,某品牌主想要触达运动健身群体,通过个灯线下场景数据,找到了5000万+近3个月到访运动健身场景人群。 2、扩量找人 品牌在生产、营销、管理客户等过程中会形成自己独有的第一方数据,包括品牌的CRM数据、广告投放数据、官网数据、大社交数据等,这些数据相对较为精准,但数据量较少,在营销时往往不能满足需要。比如,某美妆品牌有30万会员用户,如果仅仅基于30万会员数据进行广告投放,由于广告覆盖面太小,就达不到最佳效果。这时,个灯就会通过Look-alike等算法,在原有数据基础上进行扩量,助力品牌把投放覆盖的人群放大,同时保证精准定向效果。 我们以上面的美妆品牌为例,个灯首先通过自有的海量标签,对30万会员进行画像分析,发现这些人具有较多且重合的"45岁+""女性""一线城市""高消费水平""有车""偏好投资理财""爱去澳新南太地区度假旅游"等画像标签。 接着,我们把这些显著的特征数据放到个推数据库中,通过Look-alike算法对个推全库人群进行相似性匹配并排序,从中找出Top600万与品牌种子用户有着相似特征的人群,助力品牌影响更多的潜在目标人群。 3、建模找人 建模是进阶版的扩量,不仅会用到机器学习,还需人工(数据专家们)参与。 相比用已有标签进行人群扩量的找人方式,建模找人的数据维度则更为丰富,并且有专门的数据专家团队参与数据特征筛选。比如,某奶粉品牌想知道哪些消费者买其产品的概率更高,可以在双11大促期间优先触达这些人。 个灯的做法是,基于该奶粉品牌的历史交易数据搭建预测模型,在全网中找到更多高概率会购买的潜客,指导品牌主高效触达。 具体来讲,个灯首先对该奶粉品牌的已购人群进行画像分析,找出他们的行为特征,作为建模的"数据基因"用于搭建购买预测模型,并对该模型进行反复训练与测试。同时,基于投放触达后成功转化人群的"数据基因",个灯还会对模型进行实时调整。 该预测模型会对个推全库数据进行匹配分析,从中找出与该奶粉购买者具有相似"数据基因"的消费人群,其中分值越高的群体,意味着其购买概率更高,在广告投放中应优先触达。 以上我们可以看到,通过个灯多种形式的找人方法,品牌主能够在广告投放中优先触达更多的精准TA,解决了"预算如何合理分配"的问题。 如果你因为没有触达到精准消费者而错过了双十一的高转化,或者一直想解决广告投放成本高、ROI低的难题,可以体验下个灯大数据找TA的威力,或许还能在双十二期间实现营销高增长!
  • 摩登3平台注册_UOD2020|完美世界游戏鲁晓寅:2021年公司UE4 产品进入爆发期

    摩登3平台注册_UOD2020|完美世界游戏鲁晓寅:2021年公司UE4 产品进入爆发期

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    近两年,随着玩家对高画面表现力需求的进一步升级,中国游戏市场上UE4产品迅速增加,游戏品质标准不断被刷新,精品化诉求下研发对于引擎的理解和应用,对产品品质发挥着越来越重要的作用。在近日举行的2020 Unreal Open Day 线上活动直播中,不少厂商带来了他们对UE4产品的趋势预测和最新产品信息。 三年之期已到,UE4手游进入大考年 2018年之前中国游戏圈还几乎没听说过UE引擎制作的手游,短短两年后各大公司的UE4手游项目数量就已经翻了不止四五倍。按照手游开发普遍周期计算,三年之期已到,2021年将成为UE4手游的大考年。 精品为王时代,UE4产品将同时面对产品质量红利和技术的双重考验。手游市场进入成熟期之前,由于游戏品质普遍不高、研发预算较低等缘故,UE引擎的优势一直未能凸显。从2018年的手游吃鸡热开始,玩家对于游戏品质的要求跨越了一个台阶,UE4引擎使用率不断提高,在市场需求和研发技术同时成熟的情况下,高品质手游红利期正在到来。 在今天的UOD开放日中,完美世界总裁、完美世界游戏CEO鲁晓寅对UE趋势产品进行了视频分享,他表示玩家对于游戏品质的期待已经达到新的高度,更多的UE手游和更多玩法类型将拥有较大发展机会;游戏公司也将面对更高的研发技术和综合实力考验。 从演讲内容其实可以分析出国内游戏大厂在UE技术应用方面所处的阶段。目前,中国开发者对于UE技术的需求亟需满足,毕竟像腾讯这样动辄就能拿到Epic 2000小时技术支持的公司并不多,更多厂商还是更注意自身技术人员素质,包括鲁晓寅分享中提到的体积雾、虚拟纹理、Niagara特效粒子系统等3A级别前沿技术都已经开始普遍应用到移动产品,手游产品的品质标准和研发难度都已趋于或接近3A标准。 完美公布多款UE4精品 近期上线的UE游戏集中在射击、SLG等游戏类型,但真正的产品重头戏——研发流程更复杂的重度产品或许还要等到明年,MMO等品类明年必然会一波爆发。 下半年开始,各大游戏厂商陆续公布了自己未来的产品计划,鲁晓寅也透露了完美世界游戏目前的UE4产品计划。他表示目前公司已经组建了多个UE产品团队,公布了包括《幻塔》《新诛仙世界》《X档案》等在内的UE4产品矩阵,涉及手游、单机、网游、主机等多个平台产品,明年开始完美世界游戏的UE4产品将进入爆发阶段。 未来,高品质的UE产品更加挑战游戏公司的综合实力,更多3A级别的游戏研发理念和技术将进入手游领域。比如完美世界游戏在2019年就已经试水主机级别UE4研发,上线了自研UE4主机游戏《DON'T EVEN THINK》,该游戏在2019年7月取得PlayStation下载榜第一的成绩。此外,完美游戏在动作捕捉技术、AR/VR、云游戏等“隐藏优势”上积累的技术,也将成为UE产品时代的极大助力。 目前,2020Unreal Open Day线上活动仍在进行中,感兴趣的读者不妨前往一观。