浮光掠影地看完了达利欧的这本知名的书。
当今的人,在自己并不通透的领域上,比如债务危机、萧条、衰退、经济周期等等似是而非的名词中,反而愿意迷信(中性)这位资深的基金管理人的意见。
至少是值得一看的。
继续阅读浮光掠影地看完了达利欧的这本知名的书。
当今的人,在自己并不通透的领域上,比如债务危机、萧条、衰退、经济周期等等似是而非的名词中,反而愿意迷信(中性)这位资深的基金管理人的意见。
至少是值得一看的。
继续阅读7月14日,已经是第三天了,感觉前两天的内容相当丰富,这一天打算换个角度看世界,基本上就没记什么笔记了,纯粹印象。
阿里巴巴来的是肖利华,清华的博后,看上去比较年轻,也比较的拽。因为迟到了,所以放在上午稍晚的位置讲,原本是第一个。
苏宁、阿里、京东、TCL、再到旷视、商汤、云从等等,无论是算法为主的,还是商业为主的,还是以产品为主的,都在打造自己企业的AI商业架构。
简单来说,就是数据层——框架层——应用层。
一般来说,数据层来自这些公司自身的业务,或者其客户;框架层是这些公司的算法团队或自研或引入的开源算法框架(无论软硬件);应用层则是AI如何变现的尝试,有公司业务的创新,也有可能是附着之上的小创业团队,在这上面做文章。
从阿里的角度看,它提供了数据层+框架层+应用层(小创业团队),只需要传统行业将业务导入,将数据导入就可以了,这无疑也带来了传统行业的被绑架的忧虑。
其他的公司或多或少在这几层上进行折腾,但总的来说,AI框架层基本上都会掌握在自己手中进行进化。
从另一个角度看,AI框架层也许是整个生态中最低成本的投入了……
7月13日下午,本来想过去听一下AI芯片方面的报告的,结果看着类脑计算的美国院士陈世卿的名头,鬼使神差地在类脑计算这里坐了一个下午。
类脑计算,顾名思义,就是抛弃传统计算机/算法的数学思维模式,转为通过对生物/人脑的模仿去实现计算系统。
继续阅读CUHK的黄铠教授,IEEE Fellow,内容链接:https://www.chaoqi.net/xinchao/2019/0725/229409.html
将AIoT的应用缩减为SMACT的缩写,分别是Social (社交——用户)/ Mobile(移动通讯——连接)/ Analytics(分析)/ Cloud(云端——服务)/ IoT(物联网——感知)。
其中Cloud Computing现在又延伸出Fog以及Edge等领域,但其本质就是提供软件服务的。
继续阅读还是第一次看温子仁的恐怖片。不小心就看完了。其实恐怖片的意义还真是没多大,就是看的时候如何让你更毛骨悚然,看完后如何更心有余悸。
写不出更多的感想,招魂有个很明显的特点是,没有那种一出场就意味着大快人心/毫无悬念的角色。
这跟港片是有很大差别的。
只要代表善的一方不强大,那么悬念就可以延续到最后一刻。但一旦冲突结束,就意味着可以离开银幕了。
周六在电视上看了这部片,似乎得分还是比较高的,只是观看下来,似乎又没有太烧脑的剧情,只是也是观众自己脑补出来的。
英文名叫 Spinning Man,对应的是周而复始地重复自己的(错误的)男人。
语言学的哲学教授(说话有意思)、经常锻炼(身材很fit)、有一个幸福的家庭。前两点让他获得不少女生的青睐,进而发生师生情。然而教授辗转在女生之间,又力求保住家庭,以致于对真情的证据进行抹杀,其记忆中存在的反而是支离破碎的不同女生的片断。眼神、过程、言语刺激等。
有一女学生的失踪与之有关,欲盖弥彰,最终迫使他整合大脑中的片断来创作出一个自首的描述。但事实上警方最终确认女生是自己坠崖的。
教授会继续循环着自己的错误,正如5年前被迫离开之前的学校。
原因:
上个月开通了亚马逊上的prime会员,买了几个,包括:CK的裤子、Banana Republic的polo衫,withings的运动手表,以及Learning Resources的拼字游戏。
除了withings的手表让我感觉非常划算(京东抢购价要1800,prime的打折突然出了一个含税900多的价格prime免运费),其他的折扣将就,Learning Resources的玩意本身在淘宝就卖得不多。
亚马逊说prime帮我省了340元 人民币,我不知道它是怎么算的,也许说的是运费吧。
后面陆续看,就没有优惠非常明显,自己又很想入手的东西了。
本来prime的年费也不贵,但我怀疑是试用期的prime会员才会碰到withings那样的优惠,于是就先把prime会员结束了,后续再看看……
另外,也看了下淘宝上的一些海淘店,也下个相似的单,等到货后再对比看看真假,其实一些outlets的货,亚马逊上跟淘宝看上去价格是差不多的,含税后亚马逊的略高。
另外,留意到淘宝有些店是保税仓附近发的货(蛋白粉),价格也跟亚马逊prime的镇店价格类似。
跨境电商的法宝是信息不对称,即使不卖假货,也是可以安稳运作下去的。
代表科大讯飞作报告的是李世鹏,副总裁,IEEE fellow。
报告在这里http://tech.ifeng.com/a/20190717/45611806_0.shtml
他把智能的级别分为六层:Notification——Computation——Perception——Cognition——Prediction——Decision
不同层级对目前计算机智能的知识范围要求都不一样:
继续阅读张教授年龄也偏大了,他自己讲述的经历可以看出是经过几十年学术生涯的,也看到不少生物特征识别技术的前世今生。
文章链接:http://www.sohu.com/a/327559671_720705
80~85,哈工大博士
85~88,清华博士后
88~95,Waterloo,第二个博士学位
95~,到香港,CUHK。(中文大学目前影响力及水平已经超过港大,港大很大程度上政治气氛过于浓厚,而学术上固步自封)
张教授出书很多。
指纹、人脸、虹膜在他看来都有各自的缺点,近年选择的方向是掌纹。然后就是从掌纹出发,再到中医的望闻问切,也使用生物识别的方式进行工业化。
比如舌像、气味、脉象等分别通过CV、气味传感器、触觉感知等方式进行数据采集,上架设各种分析平台。不过也直到最近两年才有相关的paper发出。听起来很niche的方向。
再说到平均脸的问题,以平均脸的理论去推导机器的人脸审美……
怎么说呢,生物识别离开了最一般的用法——身份识别,走向其他的领域,比如疾病预警/识别/诊断,智能审美等,总觉得怪怪的。