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    硬纪元AI峰会实录 | 图森未来陈默:人工智能技术的商业化起点在B端

    因为客户最希望看到的是直观的成本缩减。 2017年7月9日,由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂,共谋AI+行业的创新应用,探讨AI的当下与未来。 来自图森未来创始人兼CEO的陈默,在峰会期间进行了主题为《人工智能技术的商业化之路?》的演讲。他表示,人工智能技术的商业化应该优先从B端的服务做起,尤其是替代人力的应用。在企业方面,基于技术或产品辅助所提高的效率是难以估

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    【观点】以“上大学分析”为例体验什么是数据挖掘

    某社会机构,收集了大量的学生考大学的数据。该机构希望找出一些规律,以推动更多的学生考大学。该机构委托你来做这个分析工作,给出具体的可以推动更多学生考大学的建议。 收集到的数据如下: 你可能会考虑用SQL语句进行查询分析。但问题是: 1.用什么语句查呢?要组合什么条件呢? 2.你想查到怎样的结果呢?这个结果对决策有帮助吗? 那数据挖掘一下吧!但如何挖掘呢? 不了解数据挖掘的人,往往会认为只需要让计算机去挖掘一下,计算机就能帮我们找出想要的东西。计算机哪会这样神奇,在数据挖掘之前,我们必须要自己好好分析

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    老罗这样宣传锤子科技自己的产品,真的合适吗?

    就是他在他的显示器官网详情页,列举了很多诸如 iPhone,IBM,Mac 等一系列革命性产品,虽然他没有直说,但是大家都能理解到他想说什么 好像这样应该不会违反广告法什么的,但是是不是不太合适 你能想象一下以下场景吗? 以后你去买一辆几十万的车,宣传册上面印满了阿斯顿马丁迈巴赫等等 你去买套普通商品房,宣传内容里有不少长岛的别墅 你去看一场比后来的我们还难看的电影,宣传片却提到了教父,肖申克的救赎泰坦尼克号等等 —— 随便贴一下发到锤子区的内容(那个区确实没什么人啊) 罗老板以前开发布会宣传他的 OS 的时候,对各项功能都玩的都是挺溜的,可以说是“如数家珍” 可是这次宣传那个大触摸屏设备(实在不知道这是什么鬼),他居然需要另一个人拿个笔记本在旁边提示他要玩什么,甚至玩着玩着居然不知道怎么回事了(比如那个子弹短信拉几个人一起发的时候) 而且搞不清为什么非要搞个大屏幕,你既然觉得要被抄的裤衩都不剩,你就搞个软件嘛,让大家在现有的设备上用不就挺好嘛,一两万的东西,除了玩你那三个功能,还能干什么 全场最滑稽的就是“嘘,你们吵着我玩 tnt 了” 前面还在宣传手机降噪,那你演示的时候,就用个耳麦什么的直接连接手机来发挥你的降噪不行吗 你那个大屏幕上麦克在正面,你弄个定向麦克风不行吗 另外问一下,为什么感觉现在的降噪都这么弱智呢,现在不都是可以声纹识别了吗,有没有可能开发一下,在软件层面实现只对复合某一声纹的进行处理,以做到让罗老板和他的小秘坐在同一张办公桌上各自用各自的 TNT 修改 PPT 还有,什么效率提高了就能早点下班,估计罗老板是看马克思主义原理里面关于共产主义终极目标的内容了吧,论坛里不少想换电脑的,换的新电脑 cpu 都有所提升,我就想知道,他们换了电脑以后,是不是就能早点下班了 大家知道那个什么永中软件吗,产品到底怎么样啊 很惊叹为什么罗永浩居然带着自豪的语气说永中已经做了 20 多年了 ,我一直觉得从业时间在 IT 界是最没用的,你要是自豪的说有多少用户我还能理解,特别是对像锤子公司这样要改变世界的公司来说 而且我完全没有听说过永中软件的 office 插件,是不是我孤陋寡闻了 感觉就像一个人说他是演了二十多年电影电视剧的职业演员,可是我居然一次都没见过他 而且 TNT 就是用把以前用鼠标点变成语音嘛,完全可以找一些更有口碑的 office 插件(甚至是开源的来做嘛)

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    腾讯互娱市场总监陆金贤:从技术层面高效提升用户增长

    导语I日前,在深圳举办的TGDC2019腾讯游戏开发者大会的市场分论坛上,腾讯互动娱乐市场总监 陆金贤先生进行了“万物皆可增长——腾讯游戏的UG之路”的主题演讲,与参会嘉宾分享了自己从技术相关的理性层面上如何看待用户增长这一问题,并通过一系列腾讯游戏营销上的经典案例,阐述了腾讯近两年在用户增长方面的未雨绸缪。 “增长”一词在近两年的业界讨论中热度持续高升。在今年,关于用户增长的讨论已经不亚于大数据、人工智能这类词汇,作为营销中的关注重点,“增长”已然成为发展极为迅速的一大领域。  现场,陆金贤通过

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    测试用例,你知多少?

    一般项目测试,测试都分为测试计划,测试用例,测试执行,测试报告/总结四个阶段,今天我们就来说下测试用例这个阶段我们要做哪些内容?(请耐心看完,跟写用例一样,要耐得住寂寞) 首先在需求评审会结束以后,除了测试计划编写之外,接下来就要根据录入的需求,确认哪些需求需要编写用例,项目测试负责人初步确认,然后提交主管进行确认,确认以后的需求就是要编写用例的需求量,这个确认方式可以口头沟通确认也可以直接把需求不写用例标注下原因,然后发给主管确认,这样确认效率很快; 有了需求量,接下来就是要用例的设计编写,这个过程可以分为识别测试资源,环境搭建,测试数据的准备,用例的设计编写。对于测试资源,环境搭建,测试数据,要根据测试环境阶段确定相关造数据人员以及约定时间,这个很重要,不然会在测试执行阶段影响测试进度,而且是阻碍性的测试;对于用例编写阶段,可以分为用例格式,用例描述标准和用例设计; 用例格式基本大家都懂,基本为元素为ID,类型,模块,前置条件,步骤,期望,结果,备注,这个就不在描述, 这个要重点说的就是用例描述标准,这个描述标准决定着用例易读性,易操作性,易理解性,主要从描述模糊性,实例性,独立性来说,模糊性,指的就是在用例中,不能使用多,少,一个步骤对应一个期望,比如步骤:在输入框输入多个字符,这个用例步骤描述就是有问题,必须输入框,输入整数333,然后点击xxx,这样描述才是对; 实例性指的不要把用例写的跟需求一样,如步骤点击下载游戏,期望:下载过程中的安装状态跟正常游戏下载状态一致,应该步骤是进入到某个页面,点击某个游戏,然后点击下载按钮,期望:按钮状态显示为下载中;还有类似签到功能,一台设备只能签到1次,这时应该是前提:有签到过的A手机,没有签到过的B手机,然后编写用例的时候要指定是A还是B手机来描述; 独立性,也就是用例是独立的,不会依靠其他的用例,不然会出现有的人写的用例关联性是惨不忍睹,会造成执行效率以及他人协助的困扰; 用例的设计其实就是测试内容,除了业务方面设计,设计方法等价类什么,这方面就不说了,我就提醒要建立一份测试功能清单和经常维护各种类型用例,然后编写用例要参考着清单,看是否这些内容是否需要测试,这样可以保证用例覆盖率,并且遇到类似的就可以直接用维护的用例进行简单修改就可以成为用例,编写用例就是为了覆盖功能,目前很多措施都是只能提高覆盖率,如评审,无法有数据的量化,这个是可以代码覆盖率,但因为是未开发中,这个只能在测试执行中,通过功能执行的代码覆盖率来看是否覆盖,然后完善用例,保证用例功能覆盖率; 用例评审,就是测试项目负责人提交需要评审的用例对应的需求,交互等资料,然后标注这些用例是什么日期要评审完,至于评审方式,可以组内交互评审,主管评审,还有会议评审,特别要说的就是会议评审,这个可能大家都做得比较少,这个会议评审,就是当事人在把功能拆解,讲得跟你操作过一样,然后并且提醒这边得测试要注意什么,让听着的人,可以快速了解这个功能,这样的方式,不仅可以让测试的人思路更清晰,也反思自己是否漏掉测试点,也可以让他人掌握这个功能点,便于功能的协助,用例的评审通过标准就是至少不会出现所谓的UI,交互或者需求点漏测并尽量覆盖到隐形需求;评审完以后,要总结相关资料,反馈给测试负责人进行修改,然后修改完,再发给评审者确认,然后写个总结,这个评审流程才算结束; 用例评审的总结主要来评估统计覆盖率,编写水平,做个评估,这样不仅管理者可以知道测试人员的编写水平以及数据统计,告诉他们,让他们知道自己的水平,这样对于用例编写水平九有有内容性和量化的评估; 用例编写水平高低主要表现在易执行和功能覆盖率,而覆盖率比较难衡量,所以不需要了解需求就可以执行这就是用例编写的最高水平;用例编写的好处,让测试逻辑清晰,提高功能覆盖率,方便他人协助,工作安排,能力量化评估,用例维护及服用,提高测试效率,测试质量标准化;

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    企业要在大数据中找到别人的“集体智慧”

    导读:当我们开始做大数据的时候,你会发现,别人的数据会成为你的经验。你也可以把别人的数据代入自己的决策,学习到别人的经验,这叫“集体智慧”。在大数据当中,我们可以找到别人的集体智慧。对于企业来说,需要将大数据变成企业的洞察力、行动力。 ▌三大颠覆性变化正在发生,将爆发惊人威力 最近,我去了一趟美国,看到大数据的几个变化,这些变化有可能极大地改变世界。 第一个变化是开始从被动搜集数据,转变为主动搜集数据。美国一家公司现场给我们表演,电视里正在播放新闻,他们把手机放在电视机旁,手机很快识别出这是CNN新闻频道,

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    【钱塘号】企业要在大数据中找到别人的“集体智慧”

    ▌三大颠覆性变化正在发生,将爆发惊人威力 最近,我去了一趟美国,看到大数据的几个变化,这些变化有可能极大地改变世界。 第一个变化是开始从被动搜集数据,转变为主动搜集数据。美国一家公司现场给我们表演,电视里正在播放新闻,他们把手机放在电视机旁,手机很快识别出这是CNN新闻频道,以及正在播出什么内容。我们三个人拿出自己的手机,手机同时放三首不同的歌,他们的软件很快辨别出这三首歌是什么,以及作为背景正在播放的电视新闻。这意味着,非结构性的数据编程结构性数据,开始从被动搜集数据转变为主动搜集数据。 第二个变化是非实

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