FTI发布20幸运飞艇技巧19年媒体趋势报告:108个新

FTI发布20幸运飞艇技巧19年媒体趋势报告:108个新

作者:幸运飞艇    来源:未知    发布时间:2018-11-06 20:08    浏览量:

  FTI发布20幸运飞艇技巧19年媒体趋势报告:108个新风向最全输出机器学习指的是一种应用算法来分析数据,从而可以更好地完成各种任务的系统,并且随着时间推移,它会越来越擅长这些任务。但这种系统也面临着效率问题:系统需要停下来解析数据。而最新研究表明,实时机器学习可以随数据获取而实时调整模型。这种技术使得同声传译自动化成为可能,即便是在多种语言混杂的情况下;也可以协助对内容分发进行随时调整,从而为读者提供更具有贴近性的内容。比起刻板地使用历史数据(读者XX只喜欢体育类报道),实时偏好则能够将内容纳入推荐机制(读者XX在接下来的几天里对大选新闻的需求可能会更强烈)。

  身份管理系统已经从政府应用逐渐向邮箱和社交平台账户转移。Google、Yahoo和Facebook等公司现在也根据用户数据建立自身的商业模式,但用户却苦于大规模信息泄露。自主身份系统的逻辑是,用户完全拥有自己的数据,并对其有绝对的控制力。数据在不同应用、设备和平台之间具备互用性和可传输性。它有两个好处,提升安全性和可控性:去中心化的身份理论上更难受攻击;个人拥有自己的数据,他就可以自行决定如何利用数据变现盈利。

  2017年的第四季度,见证了50万名消费者抛弃了他们的有线和卫星电视服务。而用户持续为电视付费的两大原因在于,电视能够观看直播,和价格优惠的互联网与有线服务套餐。——显然这两个理由都不大像传统有线电视能持续的优势。未来预期会看到AmazonFireStick、GoogleChromecast和Roku等更多流媒体设备的份额增长,和有线卫星电视订阅的稳定消退。而流媒体服务则会侵蚀本地广播新闻市场,也会使较长时长的电视新闻节目陷入劣势。

  分布式计算意味着这样的过程:大型电脑问题可以被分解,成为多个可以在许多常规电脑上运行计算的问题片段。这就使个人电脑、手机和其他电子设备的闲置时间成为有价值的资源。预计会有不少平台允许用户以此种方式变现他们的电脑闲置资源,需要计算资源的开发者也可以降低成本,增加选择的多样性。对媒体来说,这能减少数字新闻分发的消耗,促进针对社会公共事业的计算机资源的捐赠,并因此减少信息分发的经济负担,和由新闻提供者承担的分析工作。

  随着用户转向移动设备,开发者们也应当确保自家APP能够离线使用。Netflix、Youtube和AmazonPrime现在都在打造离线浏览功能,允许用户缓存视频,稍后观看。新闻内容聚合应用,如Google、Smartnews和Apple,同样想要尽可能地利用用户时间,哪怕在wifi信号很弱的时候。《华盛顿邮报》的渐进式网络应用(ProgressiveWebApp,可以理解为类似微信小程序,但它是基于Web浏览器运行)就将移动网页的加载时间从4秒缩短到了80毫秒,使用户在离线状态下也能阅读新闻。

  环境交互(AmbientInterfaces)也以“零界面(zero-UIs)”的概念为人所知。现代交互更像是身边环绕的音乐,更少的直接指令,却能做得更多,还能吸引我们的注意力。据悉,在现代社会,成年人平均每天要做20000多个决定,大到股市投资,小到要不要刷一下手机。新型数字助手(DAs)有望对所有需要决定的事务进行优先级排序,替我们作出委托,甚至自动应答——这一无形的决策制定过程都不需要你直接输入指令。根据梅特卡夫定律(Metcalfe’s Law),网络的价值将和使用者数量成正比。这就意味着,越多的人加入这一环境交互的信息网络中,这项技术就会越好用。

  物联网正在以相当可观的速度发展,可能会有数以亿计的实体设备被关联到网络当中,那要如何搜索它们呢?Shodan和Thingful是两款针对物联网设备的搜索引擎,它是一款用来帮助IT人员定位物联网设备的追踪工具——但与此同时,黑客也发现他们可以用此来远程连接婴儿的摄像头或车库的门。在不远的将来,也许不难看到世界上所有的东西都成为分布式网络中可搜索的一份子。黑客行为也提醒着我们需要匹配一个核实搜索结果的新系统。

  AI加持的交互式学习方式已经应用到了商业和教育组织中,根据问题回答的正误来为个人定制课程。具体机制可以解释为:当四个人同时参与一个关于报道突发新闻的测试,一个人回答正确,另外三个人都回答错误,却分别选择了三个不同的错误答案。按照传统方式,此时回答错误的三个人会继续受到同等的训练,但自适应学习则会根据错误为受训者额外提供对应帮助。对于新闻编辑室来说,想要为记者编辑提供特定领域的训练,帮助组织在更广阔的主题领域建立专业度,这个技术将大有可为。

  安全与隐私之间由来已久的张力,在未来将产生更多挑战。用户每天都在产生更多的数据,每天都有更多的连接设备进入市场,也就使得可用数据激增。而那些掌握用户数据的组织,尚未做好未来备案——但相关规章制度又作出了要求。管理者将需要持续更新他们的安全策略,并使个中细节透明化。大多数组织并没有投入足够的预算来保护他们的数据和设备,但这意味着承担后果。比如,没有为物联网安全制定足够预算的企业,会发现自己将要处理大量的召回、问题补救和诉讼纠纷。

  当AI开启了计算机时代的第三纪元,巨头公司都开始竞争市场份额和注意力。上文提到,微软等公司已经为开发者提供软件包,它们同时也为AI应用提供了独特的编程语言。如Uber发布了自家用Python写的编程语言,名为Pyro。这意味着未来AI生态的竞争中将更加分裂多元,而不仅仅类似现在的OSX和Android,或者早期的MAC和PC两大阵营。这提醒新闻机构也该开始为这种多元做准备,为开发者提供训练,提升从业者的能力。

  过去一年,人工智能生态之中的领导企业,一直在争夺“人工智能云共享(AIcloudshare)”,以期成为值得信赖的AI远程服务提供者。Amazon、微软、IBM和Alphabet都在为开发人员推出新的软件服务,让AI初创公司能更容易地将自己的创意投向市场。不仅仅是提供服务器,每个公司都会提供现成的AI软件。如Amazon的SageMaker能帮开发者训练神经网络(neuralnets),而Rekognition则可以检测并追踪视频中的人、运动和物体。

  现在,幸运飞艇技巧深度学习技术已经可以帮助系统学习,去以更接近人的所作所为的方式来完成复杂任务,但是这些任务仍然很具象,比如在某一项比赛中打败人类。并且它们需要遵循一个严格的程式:收集数据、设定目标、应用某一项算法。这一过程需要人工参与,也会花费不少时间,特别是需要监督式训练(supervisedtraining)的早期阶段。持续性学习(CL)将偏重于构建提升自主学习与增量学习的技能,研究者未来还将持续扩展其能力边界。

  移动深度链接已经随着智能手机的普及而普及,通过手机应用搜索和分享数据都变得更加容易。深度链接分为三种:传统、延迟和场景。传统深度链接能够实现你从一个应用或网站直接跳转至另一个已安装应用;延迟深度链接则导向应用商店,安装链接导向但本机尚未安装的应用;情景深度链接提供更为强大的信息,实现网站向应用、应用向网站、应用向应用的跳转,并且可以提供个性化功能。比如说,当你下飞机时,你可能会发现你的航程应用为你推送了一条导向Uber的链接。随着机器学习的发展,基于独立用户习惯的应用链接应用的体验会更普及。

  强化学习(ReinforcementLearning, RL)是处理决策型问题的强力工具,它被应用于训练AI系统,使之拥有超出常人的能力。在计算机模拟过程中,一个系统尝试、失败、学习、实验,然后再次尝试——这一系列步骤都能飞速完成,且每次试错都会对它的未来尝试有所修正。我们所熟悉的AlphaGo就是基于RL机制学习如何决定战胜人类棋手。但这项技术也存在问题:当智能体(agents)缺乏足够的监督(supervisor,简单来说监督就是设定输出值/目标,在数据中发现潜藏模式能更容易,而无监督式学习不设定输出值,下文在机器学习相关技术中出现的“监督”也是同一个概念),或是需要运行一项长时间的复杂任务时,可能会遇到困难。

  提起这部电影,是因为研究者最近就在训练智能系统像Daniel这样学习。当开发者使用机器学习时,他们要尝试用这种方式解决单个特定的问题。他们会监督智能系统微调,且不断修正,直到系统的表现符合预期。但是仅仅聚焦于单个任务,经常会指向无效结果——也许有比研究者发现的机制更好的解决方案呢?于是,新的研究领域,也就是多任务学习就产生了,让系统像Daniel这样,在各种各样的相关任务中寻求联系,探寻如何更好地解决问题。

  基本意义上的机器人(Bots)是指,为自动完成某一特定任务而设计的软件应用。在媒体领域,机器人可被分为两大类:新闻型机器人(newsbots)和生产力型机器人(productivitybots)。前者可以协助集合新闻信息,并自动为读者推送特定新闻事件;而生产力型机器人,则可以帮助新闻组织自动化他们的日常流程。比如说,推送一则地震警报需要几步?手动登陆美国地质调查局(USGS)的网站,获取信息,再派一位记者撰写一则简讯。或者设计一个机器人,自动抓取与写作。这种自动化可以提高简讯新闻的时效性,并且解放记者生产力,使其能从事到更复杂的任务中去。

  AI生态中现在不乏这样的担忧:未来方向即将被掌握在少数几家公司手中。AI版图已被九家巨头占据:Alphabet、Amazon、Microsoft、IBM、Facebook和Apple,以及中国的腾讯、百度和阿里巴巴。投资方面,则由IntelCapital、GoogleVentures、GEVentures、SamsungVentures、腾讯和In-Q-Tel等引领。对于任何技术领域来说,当少数几家公司主宰时,他们会倾向于垄断自身的创意和知识产权,也会视情况和他方展开合作。谈及AI的未来,幸运飞艇技巧我们应当思考整合会带来更好的前景,还是如电信和有线电视领域一样,可能带来一定的垄断和阻碍。

  对我们来说,平常笔记本和手机上搭载的CPU性能已经在不断提升,却满足不了机器学习的要求。它们的问题在于,缺少足够的处理单元,去完成下一个计算机时代所需的连接和计算。这时就需要一组新型处理器,搭载于SoC(系统级芯片)之上。华为、Apple、IBM等企业都在试水新系统的构建和SoCs。简而言之,这意味着芯片已经可以在AI项目中发挥作用,并且有更快的速度和更精确的数据——也不难预料到,几家企业在未来即将开展竞争。

  用户越来越讨厌所谓的“开源”网站,尤其是那些使用他们数据的网站。一家开源家谱网站GEDmatch允许用户自愿免费分享他们的基因档案,作为寻找亲人与追踪家谱的一种方式。GEDmatch也被执法部门使用,成功追踪并逮捕了连环杀手JosephJamesDeAngelo,他自己没有提供过生物样本,但显然某个和他有亲缘关系的人这么做过。这个案例表明,如果你认识的人——或者和你有某种联系的人——将自己的信息上传至开源网站,就很有可能由此追溯到你。

  MIT的计算机视觉科学家已经发现了如何通过“意外摄像头(accidentalcameras)”来追踪信息。窗户、镜子、角落、绿植等许多物体都可以和AI结合,被用来追踪光线、阴影、震动等外界的细微变化,据此分析出某种条件下我们难以用感官直接捕捉的信息。举个例子,研究者们宣布他们拍摄了一株绿植,通过投射在叶片上的阴影来建立室内其他部分的三维影像,或者他们也可以将叶片转化为“视觉麦克风”,根据叶片震动来分析出室内的人正在说什么。

  在英国,一款名为WannaCry的勒索软件关闭了80家医疗中心的电脑,迫使20000多个预约被取消。黑客应用恶意工具来劫持数据,锁定系统和设备,直到要求的费用被支付为止。考虑现金和网银支付容易被追踪,比特币成为他们新的选择。区块链和加密货币的出现使得勒索软件转而成为一种可以盈利的生意。现在,简单的数据备份可能也不够为我们带来实质性的保护了,因为研究者发现,黑客不单单满足于扣留你的数据,而是威胁要将它们悉数公布在网上,供所有人观看。

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