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17大关键成功要素:跟资深VC学如何看这个行业

以下内容编译自David Kelnar发表在Medium上原文: ——具体来讲,就是机器学习——是一种强大“使技术”,代表了软件全面转变。 颠覆程度 除了短期影响外,我们还考虑一家机器学习颠覆程度(吸引新型用户使用一项服务)和优化程度(为现有用户简化流程)。 以助手为例。 虽然助手相对于类而言只承担一小部分任务,但他们却可以为商务用户自动安排会议。根据PayScale数据,类助手平均年薪达到2.5万英镑,因此很多中小企业请不起个助手。 准备就绪评估是买家是否拥有训练和部署算法所需合适、可以获取数据集,以及是否获得了组织支持,以便用引导解决方案加强或颠覆现有作流程。 美国白宫科技政策办室2016年发布了《未来筹备报告》,该报告总结道,“研究员必须学习如何设计这些系统,以便它们行动和决策对类透明,并且可以轻易被类解释。”

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澳大利亚基于众包快递Go People获300万美元融资

Wang表示,目前只做了小规模市场营销推广,更多用户是靠口口相传吸引来。 目前,Go People在澳大利亚市场上竞品包括Zoom2U和Sherp。 Wang表示,Go People与这些不同之处在于使用和机器学习来更高效精准地匹配用户和派送员。 Wang把自己看做技术型,他正在为专有路线技术(proprietary routing technology)申请专利。 尚未透露具体投资方,仅表示这300万美元资金来自个投资者、本地投资机构和国际投资机构。Wang说,这为未来开发更多战略合作伙伴关系提供了机会。 Go People进行一项调查发现,在网购体验中,有41%澳大利亚消费者认为物流速度比产品更重要。

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    【独家编译】基于医疗器械Neural Analytics获1500万美元B轮融资

    【数据猿导读】 日前, 基于医疗器械Neural Analytics宣布完成了1500万美元B轮融资,本轮融资由Alpha Edison领投。 记者 | 郭敏 官网 | www.datayuan.cn 微信众号ID | datayuancn 日前, 基于医疗器械Neural Analytics宣布完成了1500万美元B轮融资,本轮融资由 为了让临床医生够准确地评估和监测患者大脑健康问题,Neural Analytics将数据科学与先进硬件相结合,研发了一款便携式脑部健康诊断监测设备—Lucid系统,该系统是一个一体化多普勒超声设备 对于此次融资,该联合创始兼首席执行官Leo Petrossian 博士表示:“本轮融资金额将用于扩大团队和系统开发。” Analytics够为患者、广泛医疗保健生态系统以及投资者创造更多价值。

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    Next IT总裁Rick Collins:理解在企业中角色

    过去几个月,机器程序一直是在互联网上热议话题。 微软、Facebook等科技业大都在向开发者开放了自己平台。 新生代应用将开发自然语言处理器、语调分析器,以及其他归集到覆盖下。 假如你正要决定会适用于未来企业组织哪个组成部分,外界对机器程序诸多焦虑和迷惑现在就可挫伤你对后应用时代一切热情。 企业机器程序“不止一种”准则 假如你要权衡,机器程序会不会是有效满足本需要解决方法,不妨考虑一下我归纳“不止一种”准则,它可以为你带来帮助。 对那些寻求着手应用企业来说,机器程序可是一个不错起点,因为他们开始懂得自身需求,也开始充分了解可以在企业内部施展多大本领。

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    2020年最值得加入TOP10

    已经来到了转折点(Inflection Point) - 已不再只是起到装饰作用,从各方面看(all intents and purposes)已经成为了核心要素(core ingredient 以下这些正在将其技术应用于方方面面,包括漏水检测(recognize water leaks),到快餐店订餐等。不仅如此(what's more),其中一些正在开发AI芯片。 让我们一同看看其中一些可以释放你不可思议AI

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    5家初创打造芯片

    当我们开始这个小众市场时候,我们第一个问问题是:什么是芯片?最好办法是先思考软件需要什么:很好处理速度,以及高处理速度所需大功率。然而,处理器运行方法也很重要。 GPU(Graphical Processing Units)是应用(例如图像识别和计算机视觉)会用到芯片。 你构架一个芯片实际方法可以是优化特定任务,比如图像识别、语音识别,或者任何类型大数据分析。在深度学习情况下,你用神经网络生成模拟神经元从而刺激大脑行为。 以下是打造芯片和硬件解决方法并承诺优化任务5个。 KnuEdge KnuEdge实际上并不是一个初创,它由NASA前任负责创立,已经在一个隐形模式下运营了10年。 该目前提供一个服务“in the cloud”,他们声称这是世界上最快且目前已被金融服务机构、医疗保健提供者和政府机构所使用服务,他们新型芯片将会保证Nervana云平台在未来几年内仍保持最快速度

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    【编译】VMware收购创业Apteligent

    数据猿导读 VMware透露,作为上个月对Wavefront收购之后补充收购计划,收购Apteligent将帮助其加强对跨云环境和应用程序度量监控。 ? 编译 | 金又南 在本周一(5月15日),VMware透露其已完成了对创业Apteligent收购。Apteligent是一个移动应用程序平台,但本次收购具体交易金额尚未透露。 VMware表示,Apteligent允许移动app开发者和后台管理员实时分析移动app使用者行为习惯,以此对app功进行修正和改进,提高用户使用时间。 VMware计划采用Apteligent技术加强其数字作平台功,并加快其跨云服务套件开发。 VMware桌面产品服务部门负责Sumit Dhawan在官网一篇博客中表示,VMware将融合Apteligent现有技术,为消费者提供从移动设备到云服务基础设施端到端性管理。

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    俄媒:在中国,正取代讨债

    参考消息网6月10日报道 俄媒称,在中国,正逐渐取代讨债,一些P2P借款平台正在试验这种偿还债务新技术——在网上寻找有关债务信息,包括他亲朋好友联系方式,并开始打电话,发SMS 俄罗斯卫星网6月6日发表题为《中国或取代讨债?》报道称,P2P借款平台大约在10年前出现在中国,市场每年以三位数速度增长。 根据上海资产处理服务提供商资易通数据,效率是传统讨债效率两倍,仅在5月它就讨回了41%赖债,而讨债成功率仅为20%。 ? 刘英指出,成功还在于P2P和小额贷款都是金融服务技术类型,因此很容易植入其中。 报道称,互联网和传统银行机构都在努力发展金融行业技术,考虑到未来在严格信贷限制条件下存在数字银行系统,可以推测对机器讨债需求只增加。

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    苹果正在研制专用芯片

    《商业内幕》(Business Insider)网站刊登了Kevin Tran一篇文章,称苹果正在设计专门处理移动技术中(AI)任务芯片。 在苹果内部,该芯片被称为苹果神经引擎(Apple Neural Engine)。它将处理脸识别和语音识别等过程。苹果最终将把该芯片整合到其硬件上,如iPhone和iPad设备。 但该芯片仍在开发过程中,且没有具体发布日期。苹果这个新芯片是该发展AI另一个标志,其首席执行官Tim Cook曾表示它将在未来手机中起主导作用。 这是因为AR主要依赖于AI任务,如脸识别等。根据Cook在2017年2月发表评论,AR可会在iPhone未来升级中占据重要地位。 助手Siri:根据物理研究门户网站Phys.org说法,AI专用芯片可以允许Siri处理存储在移动设备中数据,而不必借助于远程服务器。

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    仅11%美国初创获专利授权

    据市场研究与咨询CB Insights报告,仅仅在过去五年内,由于大数据和处理力而掀起新一轮应用浪潮已经为初创企业带来了超过150亿美元资金。 即使投资者开始利用他们自有尽职调查度量初创企业属性”,新仍然以全所未有速度涌入这个领域。 此外,许多初创企业可正在使用TensorFlow等开源数据库,或者仅仅是没有为他们算法或技术申请专利保护。 尽管如此,下文所强调初创企业都属于业内持有专利最多。 列表中排名第二Numenta持有37项专利,正在研究强。我们列表包括来自医疗保健、汽车技术和销售等领域初创企业,他们利用机器学习算法将用于各种狭窄应用范围。 需要指出是,这些持有部分专利可无关,而是侧重于其他应用。

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    资本界热烈追逐中国初创

    时代,随着中国投资者和全球科技巨头争相爬上可成为下一个百度、阿里巴巴或腾讯平台,中国初创正受益于一笔意外之财。 ? 地平线机器(Horizon Robotics)A+轮融资预计将在2017年年底前筹集到1亿美元。该旨在为自动驾驶汽车、家用电器和城市等应用提供嵌入式技术和解决方案。 该布了世界上第一个基于云计算终端DATA和云机器META。2017年8月,初创寒武纪科技(Cambricon)也获得了1亿美元A轮融资。 该为华为Mate 10系列产品配备了自主设计芯片。 尽管大多数中国初创得到了国内资本和金融机构支持,但全球顶级企业也纷纷加入到这股潮流中。 如今中国初创崛起一个共同特征是,这些创始都是杰出科学家。

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    这些在利用改变网络安全

    美国科技产业与投融资分析CB Insights发文介绍了80余家面向网络安全。 ? 2016年,网络安全融资交易数量创造了记录。 2017年第一季度是过去五年中私有网络安全交易最活跃一个季度。随着整体投资活动规模上升,许多网络安全开始利用(AI)优势,为网络威胁提供新解决方案。 CB Insights交易追踪器显示,在应用了技术领域中,网络安全是活跃度排名第四行业。 这些可分为以下类别。 反欺诈与身份管理:这是网络安全市场中参与者最多一个类别。该类别中初创主要通过识别欺诈者来保障在线交易安全。 安全自动化:此类初创中包含了独角兽Tanium,它将一个名为“自然语言处理”应用程序与终端保护进行了大规模结合。

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    IBM利用预测化学反应结果

    IBM软件将原子看作字母、分子看作单词,使用计算机翻译语言相同方法来预测有机化学反应结果,从而加速新药研制。 通过将原子看作字母、将分子理解为单词,IBM软件正在使用与机器翻译相同方法来预测有机化学反应结果,从而加速新药研发。 一个以某种语言为母语孩子可不知道这种语言各种规则,但却知道如何使用这种语言。与此类似,这个新软件永远不会学习有机化学作原理,但仍然可以预测化学反应结果。 Schwaller表示:到目前为止,处理最大分子包含150个原子。 此外,“我们还希望进行社会实验,从而使我们够找到有机化学专家,并考察我们模型与他们模型竞争情况。”Gaudin说。由于还不完善,仍然需要有机化学家跟进作。

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    IBM利用预测化学反应结果

    IBM软件将原子看作字母、分子看作单词,使用计算机翻译语言相同方法来预测有机化学反应结果,从而加速新药研制。 ? 通过将原子看作字母、将分子理解为单词,IBM软件正在使用与机器翻译相同方法来预测有机化学反应结果,从而加速新药研发。 一个以某种语言为母语孩子可不知道这种语言各种规则,但却知道如何使用这种语言。与此类似,这个新软件永远不会学习有机化学作原理,但仍然可以预测化学反应结果。 Schwaller表示:到目前为止,处理最大分子包含150个原子。 此外,“我们还希望进行社会实验,从而使我们够找到有机化学专家,并考察我们模型与他们模型竞争情况。”Gaudin说。由于还不完善,仍然需要有机化学家跟进作。

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    这些在利用改变网络安全

    美国科技产业与投融资分析CB Insights发文介绍了80余家面向网络安全。 2016年,网络安全融资交易数量创造了记录。 2017年第一季度是过去五年中私有网络安全交易最活跃一个季度。随着整体投资活动规模上升,许多网络安全开始利用(AI)优势,为网络威胁提供新解决方案。 CB Insights交易追踪器显示,在应用了技术领域中,网络安全是活跃度排名第四行业。 反欺诈与身份管理:这是网络安全市场中参与者最多一个类别。该类别中初创主要通过识别欺诈者来保障在线交易安全。 安全自动化:此类初创中包含了独角兽Tanium,它将一个名为“自然语言处理”应用程序与终端保护进行了大规模结合。

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    、强、超

    文章目录 弱(Weak AI) 弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指是专注于且只解决特定领域问题。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读: Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强(Strong AI) 又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指是可以胜任类所有。 强具备以下力: 存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策力 知识表示力,包括常识性知识表示力 规划力 学习力 使用自然语言进行交流沟通力 将上述力整合起来实现既定目标力 ——Stackexchange 超(Super Intelligence,缩写 ASI) 假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋类还聪明,那么,由此产生系统就可以被称为超

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    特别企划 | 10大技术“加持”安全

    技术已然在安全领域占据重要位置 SparkCognition,据说是第一家利用技术来感知病毒,他们感知系统称为 DeepArmour。 随着网络安全攻防技术升级,世界范围内越来越多安全开始将,机器学习,自然语言处理运用到安全产品中,加强自己安全防御力。 Darktrace ? Deep Instinct 自称是第一家在安全领域运用技术,其主动防御解决方案利用深度学习预测功,对0day漏洞攻击和APT攻击都有很强防御力。 StatusToday 使用技术来理解类行为,保护免受内部威胁和数据泄露侵害。该不会拦截数据也不会入侵网络,因为这可会降低性。 Neokami 利用技术可以帮助保护云中敏感数据,或实体资产。该表示,其技术已经在许多财富500强企业中成功应用。 Fortscale ?

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    区块链开发浅析加速是否创新.

    作为科学技术最新趋势之一,正在以新方式向各个行业扩展。许多都在争相实施,包括高频交易、监控社交媒体存在、监控安全和自动驾驶汽车。私并不是唯一追求 Ai 。 在新兴世界所有兴趣中,阻碍产业创新瓶颈之一是缺乏负担得起计算力。   需要力   计算力在中扮演着重要角色,对于可持续发展至关重要。 2018 年 5 月,OpenAI 发布了一份关于和计算分析,并列出了三个因素,它们是发展主要驱动力、算法创新、数据和可用于培训计算量。 因为行业计算需求是如此之大,只有当有足够力来处理时,才继续进步。技术产业另一个主要趋势是缩小发展和计算力之间差距:模块链。    块链方法不是强迫投资昂贵硬件,而是试图利用分散计算力网络来开发,任何都可以访问该网络。

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    谷歌及其他正构建自我怀疑系统

    谷歌(Google)、优步(Uber)等正在构建自我怀疑系统,将会通过接受不确定性来做出更好决定。 ? 深度学习作为中最强大方法,正在获得一种新力:一种不确定感。优步(Uber)和谷歌(Google)研究员正在对这两个最受欢迎深度学习框架进行修改,使它们够处理概率问题。 谷歌正在研究这个问题Dustin Tran说,“如果一辆自动驾驶汽车不知道它不确定性程度,就可会犯致命错误,而这可导致灾难性后果。” 这项作反映了一种认识,即不确定性是类推理和一个关键方面。剑桥大学教授、优步首席科学家Zoubin Ghahramani表示,将其添加到项目中,会让它们变得更聪明,更不容易犯错。 该上投入巨资,聘请了许多从事创新研究专家。谷歌最近已经在和深度学习基础上重建了它整个业务。

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