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汽车后市场O2O坑太多，数据和通道最重要

掘金后市场互联网 分析消费成本结构 作为互联网保险创业者，请允许哥先从数据的角度说一说汽车后市场。既然要创业汽车后市场，那我们必须先搞清楚：汽车后市场的钱，都在哪里？都发生在哪些环节？...买车前的机会大家都懂的：上汽车之家易车看车选车——这些网站赚走了广告费；4S店买车——汽车厂家和汽车4S店卖车利润；第一年的车险费用——汽车4S店绑架你买的（说起这个都是泪，不过明年开始4S店就不大好卖车险了...机会都在后面：买完车一开出来就得加油——加油的费用；第二年开始每年都要给车买保险——保险的费用；要开车去上班吃烧烤泡妹纸——停车的费用；还要给车做保养——保养的费用。不是还要修车吗？...答案就是：美国人会愿意多开1小时，去选择入住更低折扣的酒店——因为他们地方大，人并不多，出行选择的成本更低；但中国人大多就不愿意了，他们更多会在一个区域选择一个更合适的，而不是去放大这个区域，不信各位可以问问自己...，要开多少公里，是个安全驾驶的车主还是个到处乱撞的人，于是只能全部定一个价——于是车宝UBI车险就帮助保险公司，帮助车主在他们之间搭建这样一个平台缩短彼此的距离，让好的车主证明自己获得优待，让保险公司识别到更多潜在的风险

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查找论文文献的小技巧

而这个过程说到底就两句话: 去哪里找 在哪里下 本文以工科论文为背景撰写, 以查找 "模式识别" 这一关键词为例. 去哪里找 1....把页面滑到底部, 你就会发现新大陆: 维基百科的规范性较强, 几乎每个词条都会附带参考文献和延伸阅读等材料, 找不到合适的中文文献, 这里可以提供....点击被引次数, 相关的文章都可以找到....另一个优点是相关研究点的推荐, 不知道怎么对论文研究点进行挖掘, 可以尝试搜索一下: ---- 去哪里下 说完了去哪里找, 再来说说去哪里下....如果在校一般来说, 大部分学校都会购买常用的文献数据库, 知网一般都会买, 连上学校的教育网即可下载. 如果不在学校, 可以了解一下学校有没有专用的V**, 可以在外网访问文献资源.

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您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

你在特斯拉上的举动，被员工做成表情包斗图：马斯克也被「偷窥」了

涉事员工：我永远不会买特斯拉。 不论是新势力还是传统车企的新车型上，人们都会因为自动驾驶等原因为车辆加装大量传感器，同时也会因为训练 AI 等工作的需要而收集数据。...正如人们所指出的那样，特斯拉的客户隐私声明称「摄像头记录保持匿名，不会与你或你的车辆相关联。」但七名前雇员告诉路透社，他们公司运行的程序可以显示记录的位置，这可能会暴漏特斯拉车主的住址在哪里。...特斯拉表示，只有在用户同意的情况下才能共享的车队学习记录，使用车辆的外部摄像头学习如何识别车道线、路标和交通信号灯位置等内容，并由特斯拉进行分析，以持续提高汽车的自动驾驶能力。...即使你选择加入，除非我们因安全事件（车辆碰撞或安全气囊打开）而收到数据，否则摄像头记录仍然是匿名的，不会与你或你的车辆相关联。」...另一位前雇员称这是「侵犯隐私」，并说：「我总是开玩笑说，在看到他们如何对待其中一些人之后，我永远不会买特斯拉了。」

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赠书 | JavaScript 武力值飙升！用 TensorFlow.js 轻松在浏览器里搞深度学习

早在小学作文中，我就写到 2021 年到处都是机器人，机器人汽车到处飞。结果 2021 年到来，这个想象的场景也没有实现。...举个我自己的例子，我原来很喜欢买口红，买口红之前都要试色，后来疫情来了，商场人多地方远，试口红又很不卫生，我就再也不敢试了。但是想买口红不试色的话怎么知道合不合适自己呢？...后来我发现在浏览器中输入想买的口红品牌，在品牌官网里可以虚拟化妆，只要上传自己的照片，再点击想要的口红，自己的嘴唇就会变成口红的颜色，通过这种方式就可以找到自己合适的色号，买到喜欢的口红了。...你将了解 JavaScript 与深度学习结合的独特优势，掌握客户端预测与分析、图像识别、监督学习、迁移学习、强化学习等核心概念，并动手在浏览器中实现计算机视觉和音频处理以及自然语言处理，构建并训练神经网络...你还可以获得深度学习模型构建过程中不同问题所涉及的策略和相关限制的实用知识，同时了解训练和部署这些模型的具体步骤以及重要的注意事项。

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新智元AI创业大赛Top10路演PPT：从视觉、无人驾驶、硬件到语音交互

他说，机器人本体，机器视觉、智慧工厂物联网得到蓬勃发展，但是在大量的传统行业：烘焙食品、生熟肉、高品质注塑品、3C装配、小件物流等等行业仍然需要大量工人，核心问题就是缺少合适的夹具，无法完成产品的抓放工序...软体机器人创始团队来自北京航空航天大学和美国东北大学，相关技术成果获得了2015年全国挑战科技竞赛一等奖。...除了农业，智行者在前面几个都有相关的布局。现阶段发布的产品是自动驾驶扫路车，现在已经在国内一些园区铺开。...引爆点在哪里？一个合适的产品技术怎样达到价格引爆点呢？有时候技术并不等于产品，产品并不等于市场，怎么用这种方式达到这种过程？...还有一个产业周期的问题，产业像一个金字塔，每个环节都发生价值，我们的位置究竟在哪里？ ?

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《为什么精英可以快速积累财富》第1章 金钱PDCA是消除“不安”的指路明灯

在PL中，可以看到自己在一定时期内的赚钱能力（销售额/收入）、把钱花在了哪里（费用）。可以形象地看到现金的流动情况。对大多数人来说，时间可以定为1个月或1年 ?...---- 购买商品的时候，请从“资产收益率”的视角来考虑 在纠结买不买汽车的时候 ，您可以考虑一下租赁汽车、共享汽车或者二手汽车。...即使决定买新车，也要到二手汽车市场考察一下，看看自己要买的车型在二手汽车市场的保值率如何 我们拥有的资产，只要灵活运用起来，就可以为自己创造更多的收益 在当今的时代，不仅房屋可以帮我们赚取租金，汽车、奢侈品都可以实现同样的功能...在购买大额商品的时候 ，一定要先去二手商品市场考察一下相关商品在若干年后的残值率。...也就是说，三年间，两种汽车的费用都是300万日元。根据这样的市场行情，您准备买新车的话，我建议您选择1000万日元的高级车。

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搜狗智能导航实现与汽车全程对话，车内语音交互要火

在近日于上海举办的2016年亚洲消费电子展(CES Asia 2016)上，无人驾驶、智能汽车等相关技术成为最大热点。...一些汽车早已支持语音操控，而智能手机上语音助手更是成为标配，但是，车内语音交互却从来没有真正普及过。问题出在哪里呢？ 1、汽车语音交互存在技术壁垒。...与此同时，许多配套技术同步发展为语音交互在汽车内的普及带来可能。 一是语音识别技术。...搜狗智能导航则支持多轮对话，你说去“国贸”，它会问你去国贸哪里，再继续帮你选择目的地。 三是人工智能技术。...在更好的语音识别技术支持下，基于AI，搜狗智能导航可实现与用户自然对话，比如用户说要去“首度机场”，搜狗助手会问是去哪个航站楼，是接机还是送机，还可进行航班信息提示，在用户旅行时，则可提示路过的地方、建筑的相关信息

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Meta发布视觉大模 | 自监督学习无需微调，多任务效果超OpenCLIP，已开源

事实上，它已经能根据不同类别、不同场景下的照片，准确识别出同种物体（狗）的头部、身体和四肢长在哪： 换而言之，DINOv2自己学会了找图像特征。...准确识别不同画风的同种物体 事实上，DINOv2是基于上一代DINOv1打造的视觉大模型。...实际效果也不错，即便在一系列照片中，相同物体的画风并不相似，DINOv2也能准确识别它们的特征，并分到相似的列表中。...如（a）组中都具有翅膀的鸟和飞机、（b）组中的大象和大象雕塑、（c）组中的汽车和汽车玩具模型、（d）组中的马和涂鸦版马： 而且从PCA（主成分分析）图像效果来看，DINOv2不仅能准确分类，还能用不同颜色标出它们...官网上给出的图片效果还是挺不错的，输入铁塔照片，可以生成不少含铁塔的相似艺术图片： 这里我们也试了试，输入一张华强买瓜，给出来的艺术图片大多数与西瓜有关： 那么，这样的自监督视觉大模型可以用在哪里？

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20张图片完美捕捉数据科学发展的瞬间

他的名言“在棒球中，目标不应该是买球员，而应该是买胜投数。为了买胜投数，你需要买得分！” ? 7.在2012年总统大选中，Nate Silver正确预测了50个州中的50个。...10.一家汽车制造厂中工业机器人在起作用。这些机器人高精度、低误差，且响应速度超过人类。汽车制造业正在走向这种自动化的劳动形式。 ? 11.压力记录。是的，压力也可以以数据的形式被记录了！...这个图像识别软件即时翻译文本，当旅行到一个新国家时你不再需要面对陌生语言的麻烦。 ? 14.2012年还有一项突破性研究发生在数据科学领域。...在Google，一台计算机使用16000个处理器创建的神经网络学会识别猫。 ? 15.无人驾驶飞机（UAV），也称为无人机，是为某个特定任务预编程的飞行器。...16.自动驾驶汽车，Google，百度，福特等公司正在努力研究这一项目。这是一个机器从周围环境中学习的完美例子。你看，这辆车检测到一个人正在过马路吗？ ?

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【大数据周记】一周大数据News总结（0907-0913）

1.四位女生用"刷脸支付"改变传统金融 人脸识别技术能带来什么？用户需来到银行，当面核实身份，才会给予办理。若利用人脸识别，该环节就能大大简化。它通过“看脸”核实身份，能做到远程身份验证。...8月，Linkface在金融业搅出声响，与银联、京东联合推出人脸识别新品。这是一家新锐的人脸识别技术服务商。 它成立于去年夏天，创始团队由四位“高颜值、高学历、高智商”的女生组成。...这可能意味着最受关注的大数据相关技术已经不是一种新兴技术了，它们已经用于实践当中。物联网，在这两年却处于顶峰。 物联网，在这两年却处于顶峰。...据Gartner称，“虽然自动驾驶汽车（如无人驾驶汽车）仍处于萌芽期，但是许多汽车公司将开发自动驾驶汽车作为公司近期战略发展的目标，这样的举措仍然是一个显著的进步”。...，不行在哪里。

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Human-like learning在对话机器人中的魔性运用 | 牛人讲堂

然后它如何知道第三方App能完成哪些任务，需要点击哪里，然后才能与用户想做的事情对接？ 当它的重心变成了为用户完成任务时，它的核心技术要求是什么？ …… ?...对于语义理解来说，其肯定不是一个如图像识别或者语音识别一样典型的模式识别问题，或者说端到端的问题。语义理解是一个推理相关的问题，要通俗地说其更接近下棋这一类问题。...比如“买飞机票”的过程：有人会去网上买，有人会打电话买，有人会去柜台买；有人很固执，只要满足其所有既定条件下的机票；有人犹豫不决，不停地对比，边询问边考虑；更多的人是有一个基本优化目标，比如价格要尽量低...还是和问题本身相关，如果把问题看做是一个模式识别问题，输入和输出都很明确，而且也能够获取到大量的训练样本（包括用人工可以大量标注的方式），此类问题一般适合用端到端的方法来解决，深度学习是一个很好的选择。...如果从应用的角度来看，当然合适的方法是要考虑语言问题的各个侧面，融合逻辑，知识和统计的力量才能获得有效的进步。

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为何说大数据精准广告并不靠谱？

无论是牙刷还是电脑，法国汽车或是澳大利亚银行，品牌依靠的是大规模人口——换句话说，大众——那些偶尔购买他们的人。 这个理论意义十分深远。这意味着你永远无法通过精准营销现有顾客来增加品牌的市场份额。...最后按照相似性的概率打分，按照由高到低选择合适的用户群。 该模型的内涵其实很简单，就是广告要传达给应该传达的客户。比如奶粉广告目标用户就是养育0-3岁孩子的父母。...最后就是去哪儿买，搜索哪儿有促销活动，哪里优惠力度最大。 根据SIVA模型，真正的以效果为导向的广告本质解决的是Access问题，最后的临门一脚。...因为朋友圈里宣称正在法国酒庄旅游的优雅女人或许正在出门买油条豆浆。 有时候用户使用的媒体本身就透露客户的身份特征。...而要准确识别客户身份，多数据源的汇集与综合不可避免，围绕客户身份的各种洞察、相关性分析也是能力提升的必修功课，这或许更应该是大数据广告公司应持续修炼的核心能力。 内容来源：199IT

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【干货】如何成为深度学习专家的七大步骤

在我们的工作中，经常被问及的问题之一就是“从哪里开始学习关于深度学习的知识”。...（1）买GPU并且安装CUDA （2）安装Caffe以及它的GUI安装包Digit （3）安装Boinc(这个在深度学习中对你没有多大帮助，但是能让其他的研究者在他们的闲置时间运用你的GPU，例如对于Science...) 5 .数字化技术提供了一些算法：例如用于字符识别的Lenet算法、用于图像分类的Googlenet算法。...你可以改变这些算法并且尝试其它有趣的视觉图像识别任务，像我们这里所做的： https://www.linkedin.com/pulse/deep-learning-fun-crazy-food-image-classifier-abhinav-kumar-gupta...7.现在继续往前走，在脸部检测、语音识别以及自动驾驶汽车等多项利用机器学习的技术中中选择一个关于深度学习的问题并解决它。 如果你通过了以上的所有步骤，那么祝贺你！

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用户需求，该怎么深度挖掘？

用户需求挖掘的错误做法 这个段子很多人都听过： 一个小哥来五金店买钉子 买钉子是因为他想挂一幅画 挂一幅画是因为他很孤单 他很孤单因为他很想找女朋友 所以他真正的需求是个女朋友 应该给他介绍个女朋友...而是通过区分，提高用户响应概率，识别核心用户群体。让用户对我们的业务响应率，比闭着眼睛瞎做要高。每高出来一个百分点，都是数据分析师对企业的贡献。 ?...当我们无法采集大量用户信息的时候，可以通过仅有的一点点购货记录，利用业务相关性去推断用户需求。比如这里老板听到小哥需要钉子，可以很快推断：不是B类用户，和维修有关。...家装、汽车、贷款等等业务都有类似归类法（文字太多，先不展开了）每一种对应的用户需求会很聚焦。因此传统企业的用户需求挖掘，没有那么依赖“大数据”。...需求挖掘，做到多深合适 看到上边，有的同学可能会问：既然有这么多方向可以挖，该从哪里挖起？答：从目前业务发展最紧迫的问题开始。

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小扎亲自官宣Meta视觉大模型！自监督学习无需微调，多任务效果超OpenCLIP丨开源

事实上，它已经能根据不同类别、不同场景下的照片，准确识别出同种物体（狗）的头部、身体和四肢长在哪： 换而言之，DINOv2自己学会了找图像特征。...准确识别不同画风的同种物体 事实上，DINOv2是基于上一代DINOv1打造的视觉大模型。...实际效果也不错，即便在一系列照片中，相同物体的画风并不相似，DINOv2也能准确识别它们的特征，并分到相似的列表中。...如（a）组中都具有翅膀的鸟和飞机、（b）组中的大象和大象雕塑、（c）组中的汽车和汽车玩具模型、（d）组中的马和涂鸦版马： 而且从PCA（主成分分析）图像效果来看，DINOv2不仅能准确分类，还能用不同颜色标出它们...官网上给出的图片效果还是挺不错的，输入铁塔照片，可以生成不少含铁塔的相似艺术图片： 这里我们也试了试，输入一张华强买瓜，给出来的艺术图片大多数与西瓜有关： 那么，这样的自监督视觉大模型可以用在哪里？

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吴军：机器智能时代，如何成为最先受益的2%？

◆ ◆ ◆ 今天机器智能的水平 弱人工智能：（明显比人弱） 产品的推荐、美图秀秀 强人工智能：（接近人的水平或超过人） 自然语言处理（理解语言、翻译、写作） 很多识别问题（医学影像识别，人脸识别） 下棋...未来的城市是怎么样呢，你可以把整个城市想象成一台超级电脑，你的每一个汽车是超级电脑，是一个终端。它有一个统一优化的交通方式，而且你自己出行的时间和你今天工作安排是相关的，不用每天早上都9点钟到办公室。...然后就拿着衣服去试，试完了没有去买，你可能知道这里衣裳有一些设计的问题。但也许你放在那儿，她试都不试，也没有买，这两个有什么差别呢。第一个差别，模特穿起来很好看，但是到了东方以后可能不合适。...它知道哪些衣服是大家看了不去试，哪些衣服是大家试了没有买。 前几年它做了一个更新的事，把试衣间也改了，有一些传感器，和IOT有关的。你穿这件衣服，这件大了拿小了，红的不合适换绿的，这个效率很低的。...当然这些事将来和万物互联息息相关的，如果没有这些数据的采集，没有它们之间相互处理，这件事是做不到的。 好了，就给大家讲到这儿。

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信息巨头Carfax如何打造数据产品

而企业要获得这些数据就必须和多个机构打交道，包括汽车制造商（拥有汽车原始身份信息即车辆识别号码）、经销商（汽车身份信息和汽车购买以及销售时间信息等）及车管所（管理车主注册数据包括汽车身份信息、注册时间、...买车的人或车行一查Carfax车史报告就知道这是赃物，不能买。他们每年还通过这种服务帮警察抓盗车贼。...他们要检查所有数据，看其是否符合基本格式要求，是否含有那些最重要的数据单位，如车辆识别代号（VIN），跟此汽车相关的重要事件（如重大保修，召回等）、任何事故的日期及其描述记录等。...用户不会为了省钱，冒险去买数据不全的产品。 笔者2002年进入Carfax数据研发团队时，其核心产品“车史报告”上还没有汽车保修记录这项内容。...我用数据库编程和统计软件把各种跟汽车识别号、汽车保修记录与日期相关的关键名词/组及其描述、相关的动词等提取出来，如“润滑”“机油”“泵”“发动机”“变速器”“点火”“空气囊”“安全制动”“制动器”“转向

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音视频技术开发周刊 | 244

继上次推出了算法工程师必备的数学基础后，小编继续整理了必要的机器学习知识，全部以干货的内容呈现，哪里不会学哪里，老板再也不用担心你的基础问题!...技术解析：一文读懂3D目标检测 目标检测与目标识别不同，不仅要识别图像中目标的类别，同时还要确定目标位置。...相关研究入选CVPR 2022。...上方是演出大屏，下方是人潮嗨舞的迪厅，两侧滚动的是表白宣言，身旁还有「虚拟」的央视主持人尼格买提。央视一场自带话题度的五四特别节目，当晚便冲上热搜。它，凭什么火了？ 自动驾驶离我们还有多远？...但不管责任如何划分，唯一可以确定的是，相关主体应当为自动驾驶系统和自动驾驶汽车购买责任保险。

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用户需求，该怎么深度挖掘？

用户需求挖掘的错误做法 这个段子很多人都听过： 一个小哥来五金店买钉子 买钉子是因为他想挂一幅画 挂一幅画是因为他很孤单 他很孤单因为他很想找女朋友 所以他真正的需求是个女朋友 应该给他介绍个女朋友...而是通过区分，提高用户响应概率，识别核心用户群体。让用户对我们的业务响应率，比闭着眼睛瞎做要高。每高出来一个百分点，都是数据分析师对企业的贡献。...当我们无法采集大量用户信息的时候，可以通过仅有的一点点购货记录，利用业务相关性去推断用户需求。比如这里老板听到小哥需要钉子，可以很快推断：不是B类用户，和维修有关。...家装、汽车、贷款等等业务都有类似归类法（文字太多，先不展开了）每一种对应的用户需求会很聚焦。因此传统企业的用户需求挖掘，没有那么依赖“大数据”。...需求挖掘，做到多深合适 看到上边，有的同学可能会问：既然有这么多方向可以挖，该从哪里挖起？答：从目前业务发展最紧迫的问题开始。

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