IOT市场情报164期:WhatsApp计划放弃使用IBM的云服务;海尔携手酷骑推出“黄金版”的共享单车;日本借助深度神经网络破译人类思维 可解读梦境

2017-06-09 11:06 来源:国脉物联网
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  【国脉物联网每周IOT市场情报164期】
  云服务方面,Facebook旗下消息服务WhatsApp计划放弃使用IBM的云服务,转而使用Facebook自家数据中心;共享单车方面,海尔携手酷骑推出“黄金版”的共享单车;人工智能方面,在近日的高考中,两名机器人考生参加了高考,10分钟交卷,人类仅胜1分。同时,外媒称日本借助深度神经网络破译人类思维 可解读梦境;无人驾驶方面,谷歌测试空中交通控制系统 可同时管理大量无人机。
  【WhatsApp将放弃IBM云服务 改用Facebook服务器

WhatsApp将放弃IBM云服务 改用Facebook服务器

WhatsApp将放弃IBM云服务 改用Facebook服务器

  Facebook旗下消息服务WhatsApp计划放弃使用IBM的云服务,转而使用Facebook自家数据中心。当前,WhatsApp在全球范围内拥有约12亿用户,是IBM公共云业务的前五大客户。知情人士称,今年晚些时候,WhatsApp将放弃IBM,转而使用Facebook数据中心。调研机构Synergy Research数据显示,IBM公共云业务落后于亚马逊云服务AWS和微软云服务Azure 。今年4月份,亚马逊云服务市场份额为33%。知情人士称,Facebook此举也在意料之中。之前,Facebook收购的其他企业也曾使用IBM的云服务,后来都改用Facebook服务器。
  【土豪金共享单车是家P2P公司的,押金还好吗?

土豪金共享单车是家P2P公司的,押金还好吗

土豪金共享单车是家P2P公司的,押金还好吗

  “黄金单车”背后的主体为酷骑(北京)科技有限公司,成立于2016年年底,目前已在北京、上海等50多座城市投放100余万辆单车,并于6月7日在北京、上海、深圳、杭州、西安5座城市投放了首批“黄金单车”。用户下载酷骑单车APP,注册并缴纳298元押金后便可使用。
  此次“黄金版”酷骑单车已经是酷骑推出的第三代单车,不仅外形很酷,新功能同样很酷炫。据酷骑方面介绍,新版单车具备无线充电、自动升降、语音播报三大黑科技功能,堪称最“高配”共享单车。"
  “海尔作为酷骑单车的供应商,与酷骑单车签署了战略协议”,海尔相关负责人告诉新京报记者。而对于目前无线充电设备在酷骑单车上的投放数量,海尔方面称,目前只是第一批,未来会持续投放,做一批采购一批,还在进行过程中,具体数量尚不确定。
  【解读高考人机大战:机器10分钟交卷 人类仅胜1分

解读高考人机大战:机器10分钟交卷 人类仅胜1分

解读高考人机大战:机器10分钟交卷 人类仅胜1分

  6月7日数学高考当天,两名特殊的“考生”参与了高考。其中一名北京的“考生”只用了不到十分钟就答完2017年北京卷文科数学题,完成包括客观题和主观题在内的整张试卷,成绩为134分。据称这还是该考生把做题速度放慢六倍的结果。在距离北京两千公里之外的成都,另一名“考生”则花了22分钟做完同样考题,成绩是105分。
  AI将会颠覆教育行业吗?
  陈锐锋认为,AI还不能代替老师。因为,机器人没法代替老师讲解。比如,这道题为什么对,为什么错,解题思路为什么这么想不对,为什么那样想又是对的。但是,AI可以告诉老师,这个学生的哪些知识点有问题,哪些地方应该花更多的精力去训练,而不是把时间浪费在该学生已经掌握的知识上。张凯磊表示,中学期间大概有3529个考点、平均每个做3-4道题就够了,写1万道题目可以做完,但目前绝大部分学生面对的练习题有3万-4万,其中3/4的题目是不需要写的,75%的宝贵时间都被浪费掉了。
  在传统模式下,从学生写作业到老师批改,再到学生改错一般需要耗费2-3天的时间,引入AI后让当天作业当天批改成为了可能。
  不过,目前的AI只能在细分领域独当一面,创新工厂创始人李开复(微博)在接受媒体采访时表示,跨领域的、高深的、需要深度思考的内容,未来十年人工智能也无法达到。
  【日本借助深度神经网络破译人类思维 可解读梦境

日本借助深度神经网络破译人类思维 可解读梦境

日本借助深度神经网络破译人类思维 可解读梦境

  外媒称,日本研究人员已经成功借助人工智能破译了人类的思维和想象,从而在理解人类思想及其背后的大脑机制领域获得了重大突破。
  据阿根廷21世纪趋势网站6月6日报道,破解人类思维的内容是科学界长久以来的愿望。事实上,此前的种种研究也已经实现了破译人类所见、回忆、想象和梦境的内容。
  报道称,日本科学家利用一个深度神经网络(DNN)架构克服了此前在破解人类思维、梦境和想象有关的研究中遇到的种种障碍,得到了出人意料的结果。
  “我们研究证实,深度神经网络的信号模式可以被用来识别一个人看到或想象的物体,”神谷指出,“解码器获得了神经网络的模式,并将其与大数据库中的影像进行比对。以此方式对人所见和所想的物体进行识别,成功率很高。”
  报道称,在这项研究的框架内,日本科学家还发现大脑视觉区破译神经网络的能力最强,从而揭示了人类大脑与实验室制造的神经网络之间的一种同源性。
  【谷歌测试空中交通控制系统 可同时管理大量无人机

谷歌测试空中交通控制系统 可同时管理大量无人机

谷歌测试空中交通控制系统 可同时管理大量无人机

  6月8日消息,据Engadget报道,随着越来越多无人机出现,天空也变得越来越拥挤,美国联邦航空管理局(FAA)正在努力制定管控个人或公司无人机的规则。该机构还与美国宇航局(NASA)进行一系列全国性测试,以便推出能够同时追踪和管理大量无人机的潜在系统。
  谷歌无人机团队在微博上表示,在昨天称测试中,UTM同时管控多架无人机的飞行路径,同时自动调整3架包裹递送无人机的飞行路径。将来,类似UTM这样的平台将需要为大量无人机实时规划路线,帮助它们避过FAA设定的禁飞区(比如森林火灾区),并通知人类操作人员纠正航向。

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