与传统的团队领导主导的以交谈为主的头脑风暴不同,工作坊更加强调用游戏的方式,让全体参与者,全程用全员可见的可视化方式,全身心投入沟通、协作、创新和探索的过程,达到集体心流,获得更好成效。
本文调查了自2008年全球金融危机以来,传统衡量的价值股为何表现不佳,并提出了一种可能更有效的识别价值股方法。
7月3日消息,据中国台湾媒体报道,半导体业下半年市况仍不明朗,晶圆代工成熟制程产能利用率持续承压。有IC设计业者透露,受陆系晶圆代工厂降价影响,使得中国台湾晶圆代工厂压力更大,即使台厂台面上的报价依然未降,但已有部分厂商愿意“以量换价”,协商以特别采购的方式“变相降价”,本季传统旺季效应恐落空。
1990年,詹姆斯·沃麦克(James Womack)和丹尼尔·T·琼斯(Daniel T. Jones)在他们经典的著作《精益思想》中提炼出精益管理五个原则,也可以说是五个步骤,顾客确定价值(Define Customer Value)、识别价值流(Value Stream)、价值流动(Value flow)、拉动(Value Pulling)、尽善尽美(Perfection)。
可转债,即可转换债券,是一种特殊类型的债券,持有人有权在特定条件下将其转换为发行公司的普通股。可转债结合了债券的固定收益特性和股票的增值潜力,因此在投资市场上备受青睐。本文将详细介绍可转债交易的注意事项,并探讨一些适用于可转债的高频量化交易策略。
为客户提供价值 = 增加获取、保留和宣传,并为业务提供价值 = 更高的利润和更高的盈利能力。
怎么解释呢,拿我们平时熟悉的HTML语言来说,HTML就是一种规定了特定标签的语言,而XML语言则没有规定特定的标签(可能有一些基本的?目前我还没有学习到,以后学习到了来补充),所以说XML语言是一种元语言,利用XML可以创造新的语言,换个角度来说,即XML是一种文件标准,是一种约束和规则。
内容提要:近年来,大数据「杀熟」已经成为互联网商家被公开的秘密,这一行为深受广大用户诟病。不过,根据文旅局最新发布的规定,大数据「杀熟」行为将于 10 月 1 日起被明令禁止。
1985年,美国麻省理工学院的丹尼尔·T·琼斯(Daniel T. Jones)、詹姆斯·沃默克(James P. Womack)等筹资500万美元,用了近5年的时间对90多家汽车厂进行对比分析,于1990年出版了《改变世界的机器》一书,把丰田生产方式定名为精益生产,并对其管理思想的特点与内涵进行了详细的描述。四年之后,他们出版了《改变世界的机器》的续篇《精益思想》。
要疏通一个车流量拥堵的道路,加宽堵塞点上游的道路,只会加重拥堵;让堵塞点下游的司机换道行驶,对于缓解堵塞点无济于事。只有识别并解决了最大的堵塞点的拥堵,才能改善全局的流速。
如何创建价值流图(VSM)?第一步是从客户的角度准确识别价值。换句话说,是客户指定他们认为你的产品或服务有什么价值。
企业每年在软件和硬件和防止外部网络攻击方面的投资花费有数十亿美元。在安全方面花的钱多就带面安全吗?这些企业无疑是搬起石头砸自己的脚。 Makost.net是一个主要贩卖服务器的论坛,主要是安装了windows系统并且可以使用微软的远程登录服务连接的服务器。Windows有自己的RDP内置接口,可以连接到任何一台连接internet并且有一个合法的外网IP,并且输入正确的用户名密码。连接后,就会看到远程计算机的桌面,就像你坐在他的计算机旁边一样,当然可以访问其所有的程序和文件。
不少朋友看了沙漠君的文章后,都会问:那几十万条租房,二手房,薪酬,乃至天气数据都是从哪里来的?其实我还没告诉你这些数据在十几分钟内就可以采集到!
明敏 丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 现在,只用WiFi就能“看”到你在房间里干啥了…… (你…干…嘛……啊啊啊啊) 多人追踪也是so easy: 过程中完全不需要拍下图像、不需要摄像头。 输入的仅是WiFi一维信号,输出则是三维人体姿态。 两台路由器即可搞定!换算成本都不到500块。 而且还不受环境光线、目标被遮挡的影响,效果接近于基于2D图像进行识别的方法。 啊这,难道说WiFi能“看到”我?更进一步……WiFi能监视我?? OMG,蝙蝠侠剧情要照进现实了?? 要知道在《
作者:赵一鸣 摘自:微信公号“沙漠之鹰” 不少朋友都会问:几十万条租房,二手房,薪酬,乃至天气数据都是从哪里来的?其实这些数据在十几分钟内就可以采集到! 一般我会回答,我用专门的工具,无需编程也能快速抓取。之后肯定又会被问,在哪里能下载这个工具呢? 最近比较忙乱,说好的一大堆写作任务都还没有完成。授人以鱼不如授人以渔,我做了一个决定,将这套软件全部开源到GitHub。 免费使用,开放源代码! 从此以后,估计很多做爬虫的工程师要失业了。。。因为我的目标是让普通人也能使用! 这篇文章介绍爬虫大概的原理,文
有银行内部的专业人士表示,即将上任的华尔街初级分析师就有着被人工智能抢走饭碗的风险。高盛、摩根斯坦利和其它几家大银行的内部人士都有此论断。
德里克·汤普森在《引爆流行》一书中这样写道,这放在消费领域也适用。虽然消费渠道逐渐多元、消费品牌此起彼伏、消费理念不断变更,但消费者最感兴趣的主题永远是消费者本身——即花更少时间、更少钱,享受更好的消费。
智能工厂是指利用物联网技术和监控技术加强信息管理服务,提高生产过程可控性、减少生产线人工干预,集智能手段和智能系统等新兴技术于一体,构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。
又到了周五的回顾课程,这次讲的是DevOps,对于很多新手来说DevOps是个非常“树新风”=“Tree New Bee”的名词。
所有利益相关者的需求模式在快速发展,客户、合作伙伴和监管机构都有迫切地需求。例如,投资者要求业务和规模增长,导致企业收购和重组的发生;竞争对手和合作者要求采取行动以适应快速变化等。
机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 用 WiFi 信号进行人体姿态估计并不新鲜,2018 年 MIT CSAIL 的研究者结合使用 WiFi 信号和深度学习,实现了隔墙人体姿态估计。近日,CMU 的研究者仅用 WiFi 信号搞定了遮挡、多人场景中的密集人体姿态估计。 过去几年,在自动驾驶和 VR 等应用的推动下,使用 2D 和 3D 传感器(如 RGB 传感器、LiDARs 或雷达)进行人体姿态估计取得了很大进展。但是,这些传感器在技术上和实际使用中都存在一些限制。首先成本高,普通家庭或小企业往往承担不起 Li
题目描述:为了提升开发人员编写正确的代码和用正确的方法编写代码的实践能力,可以使用逆向工程的思路和面向对象的分析、设计和编程(Object-Oriented Analysis, Design and Programming, OOADP)方法,为微信朋友圈权限(设置->朋友权限->朋友圈)中的“不让他(她)看”和“不看他(她)”两个功能进行领域建模,设计出包括属性和方法的领域类及其之间的关系,并编写样例代码和自动化测试代码,能够实现如下场景(即验收条件):
国家卫健委有关负责人指出,据国家统计局统计,截至2017年底,我国60岁及以上人口数为2.4亿人,占总人口的17.3%。我国患有慢性病的老年人有1.5亿人,占老年人总数的65%,失能、半失能的老年人4000万人左右。
据收集人体运动能量的审计研究员说,大多数人能产生足够的能量使数据以1Kb/s的速度连续不断地传送。物联网是一个构想的数据链接网络,当日常物品配备微型识别设备时,这种数据链接就会产生。 比如,邮局里的每个包裹都会传送它的位置、出发地和目的地等信息,这样邮局就能有效地追踪包裹,按路径发送包裹。再如,超市货架上的每个产品都能传送其性质、价格、保质期等信息,这样你的智能手机就会在你每次走进厨房的时候检查冰箱和碗橱里的食物,告诉你牛奶快喝完了等信息。 每一项新的应用都会使我
CT技术伴随着一定剂量的辐射,会对患者的身体健康造成影响,而且 高剂量的辐射会损害人体的遗传物质,甚至造成不可逆的损伤,进而诱发癌症。 因此,如何在保证成像质量的前提下尽可能地降低 CT 辐射剂量一直是科学家们 研究的热点目标之一。此外,传统的CT扫描技术只能显示患者体内病灶的形态, 无法显示目标结构的化学成分信息。由于不同化学组分的生物组织经过 X 射线扫描后可能会具有相近甚至相同的衰减系数,从而导致成像不准确进而造成误诊。
提起尤金·法玛(Eugene F. Fama),想必大家再也熟悉不过了。老爷子是全世界引用率最高的经济学家之一、金融经济学领域的思想家,2013年诺贝尔经济学奖获得者。
精益思想源于丰田的精益生产方式,1996 年 James Womack 和 Daniel Jones 的《精益思想(Lean Thinking)》一书问世,精益生产方式由经验变成为理论,新的生产方式正式诞生。从上述精益思想发展的历程说明,精益思想是人、过程和技术的集成。无论是丰田生产方式、还是后来的精益生产,都是从技术的改变和技术的可行开始的。过程的思想则是丰田生产方式产生的基础。而人则是决定性的因素。精益思想比大批量生产关键性的改革是组织结构和分工原则的变化,这是解放被大量生产的分工和等级制度所束缚着的员工积极性的重要进步。
人工智能的底层模型是"神经网络"(neural network)。许多复杂的应用(比如模式识别、自动控制)和高级模型(比如深度学习)都基于它。学习人工智能,一定是从它开始。
转载:http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/07/neural-network.html
【05期】我的数据心经:从数据到智能 更新时间20170204 个人体会:单一的数据是完全没有意义的,只有在特定的背景下,才变成信息;对信息进行挖掘,发现其中的规律,成为了
人工智能的底层模型是"神经网络"(neural network)。许多复杂的应用(比如模式识别、自动控制)和高级模型(比如深度学习)都基于它。学习人工智能,一定是从它开始
【04期】我的数据心经:人工智能、机器学习和深度学习的关系 更新时间20161129 三者是包含的关系; 人工智能(Artificial Intelligence)为机器赋
Eric Evans的《领域驱动设计》一书,主要讨论的是如何做好OOD(Object-Oriented Design, 面向对象设计),但在面向对象的软件开发过程中,OOD需要基于之前的OOA(Object-Oriented Analysis, 面向对象分析)所产生的分析模型进行设计,而OOA又需要基于之前的需求工作流所产生的用例模型进行分析。这些内容Evans在书中没有讲。所以如果仅读《领域驱动设计》,而没有掌握OOAD整套的方法,是无法将DDD落地的,也无法运用好OOP(Object-Oriented Programming, 面向对象编程)。当需要从一个单体系统中剥离一块业务设计微服务时,不会对这块业务进行软件建模,又何谈运用好DDD呢?从我最近10年接触到的企业内部应用系统的开发人员来看,绝大部分开发人员都缺乏OOADP的实践技能。他们基本上是基于数据库来开发,写出的代码是脚本式的,缺乏面向对象的封装和多态,导致代码难以阅读、扩展和维护。
作者 | 阮一峰 整理 | AI科技大本营(rgznai100) 眼下最热门的技术,绝对是人工智能。 人工智能的底层模型是"神经网络(neural network)。许多复杂的应用(比如模式识别、自动控制)和高级模型(比如深度学习)都基于它。学习人工智能,一定是从它开始。 什么是神经网络呢?网上似乎缺乏通俗的解释。 前两天,我读到 Michael Nielsen 的开源教材《神经网络与深度学习》(Neural Networks and Deep Learning - http://neuralnet
本文介绍了神经网络的基本原理和结构,从神经元、层和网三个层次进行了详细的说明。还通过车牌识别的例子对神经网络的应用进行了说明,最后介绍了神经网络训练中会遇到的几个问题。
眼下最热门的技术,绝对是人工智能。 人工智能的底层模型是"神经网络"(neural network)。许多复杂的应用(比如模式识别、自动控制)和高级模型(比如深度学习)都基于它。学习人工智能,一定是从
「我们想基于物联网设备和 AI 打造一个虚拟教练,为每个人提供个性化的运动服务。」Keep 技术 VP 彭跃辉在活动中表示。「在今年,我们已经建立起了一支研究人工智能的技术团队,现在 Keep 整个技术团队人员的规模已达 200 多人。」
导读: Virtuix Omni的“跳票”以及Magic Leap宣布推迟量产,让很多人多VR/AR的C端市场产生了怀疑。VR市场的发展有着背后的逻辑,C端的主要限制依旧在于硬件的性价比低和资金投入不足。下面是关于VR软件行业的深度报告。 Virtuix Omni的“跳票”以及Magic Leap宣布推迟量产,让很多人多VR/AR的C端市场产生了怀疑。VR/AR的B端应用偏重生产工具属性,更为刚需,将是AR增速最快的领域,而2C硬件尚未成熟,爆发期可能要晚几年。 VR市场的发展有着背后的逻辑,C端的主
在股票市场交易的动态环境中,技术和金融的融合催生了分析市场趋势和预测未来价格走势的先进方法。本文将使用Python进行股票模式识别。
从今以后,你不再需要输入锁屏密码或者用指纹解锁。需要解锁时,你只需将手机放在你的耳边——这是来自雅虎研究实验室的idea,它不需要现在市面上主流的指纹生物解锁器,也不需要用户输入繁琐的密码或者解锁图案,取而代之的是一项名为Bodyprint的新技术。 不仅仅是耳朵解锁 Bodyprint由研究员Christian Holz、Senaka Buthpitiya和Marius Knaust发明,其目的就是将人体的不同部位用作识别,至于具体使用什么部位,取决于用户如何使用手机。Bodyprint能够通过你的耳
1.Devops Team的要求:非临时构造,对小区域负责,全职,跨职能,小的,多样化的专家,自组织,搭配,对正在使用的工具负责。
导语:对不少企业来说,如何开始一个 AI 业务是一个难题,需不需要 AI 来进行业务的辅助?是否需要组建一个自己的算法团队?我们整理了格灵深瞳创始团队:苑维然先生的主题演讲《如何开始一个 AI 业务:以计算机视觉为例》希望能够给有同样困扰的读者一些启发与帮助。
FUTURE智联世界世界人工智能大会 SHANGHAI 世界人工智能大会是由国家发展和改革委员会、工业和信息化部、科学技术部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院、中国科学技术协会、上海市人民政府共同主办的国际型盛会。自2018年起,WAIC已连续四年在上海成功举办,汇集了全球人工智能领域最具影响力的科学家、企业家、政府人士和相关国际组织人士,成为全球人工智能领域学术与行业交流、展览展示、合作洽谈的重要平台和窗口。 经过前四年的沉淀,第五年WAIC强势再出发,致力于聚合“AI力量”,打造前沿、创新
原计划是写名字服务相关的一篇文章,但因为周末出去培训,实在没法完成。公司组织大家出去讨论关于协同效率问题,之前在腾讯也讨论过部门墙的问题。随着公司的日益增大,这类问题会一直存在,且一直在解决而不能彻底
(本文均出于个人理解而写,仅用于学习和交流,某些过程可能不一定正确,希望各位提出意见进行交流,共同进步)
标签体系,绝对是数据分析年度工作中,最值得摆在开年做的。因为它和所有工作都有关系,经营分析、投放分析、用户画像、推荐策略、商品运营……都得靠标签带动。
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