最终，作者预测这个项目的结局很可能是走向失败的，并会在整个财务和人员的角度，对整个公司造成严重伤害。 在当前环境下，数据科学社区带出来的风气，对AI的盲目崇拜，也是导致上述现象频发的原因。...领导层决定，现在是时候让人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 成为公司业务的核心部分了。...对机器学习 / 数据科学的过度关注需要为项目失败负责吗？ 在 Reddit 的评论里，一些人认为这个锅技术不应该背！完全就是领导者的决策失误。...此外，作者还认为，出现这种情况的原因既有公司决策问题，也有对AI的盲目崇拜问题，以下三点可能是公司引入AI之前应该警醒的教训： 认为数据科学团队应该独立运作。过度自治导致和公司业务、其他团队脱节。...AI有风险，引入需谨慎。
如果让一群AI来玩躲猫猫，会发生什么呢？看看下面这个视频： 该实验主要基于两种人工智能算法：多智能体学习以及强化学习。...从上面结果可以得出以下几点启示： 启示一：DeepMind和OpenAI在游戏领域运用AI最牛的两个公司，DeepMind搞出了AlphaGO等一些列产品，而OpenAI则搞出了玩dota的机器人。...虽然谁这个环境是人为构造的，但是人会陷入既定的思维模式，而AI就可以跳出这个思想牢笼，没准 AI 才是许多奥秘的关键。...启示四：诞生于DeepMind和OpenAI等一系列好玩的AI程序，之所有诞生在我们看起来的“民营”企业，主要有四个原因：一是这些企业以实际产业需求作为研究的推力，二是做研究时申请项目压力较小，三是日常事务效率高...启示七：人工智能在金融领域的应用中，目前绝大多数还只是依赖“深度学习”算法，对金融领域的大数据建模。但金融领域很多场景涉及连续决策问题，且对单次决策的评价和衡量存在滞后效应。
人工神经网络对人类语言习得的启示 What Artifificial Neural Networks Can Tell Us About Human Language Acquisition...相比之下，能力是人类的一个理论构造，即使是对人类来说，因此能力的测试始终受到我们对理论的信念程度的影响。 我们也可以通过表现来研究能力。...其次，如果研究的目标是确定，例如，一种先天的结构偏见是否对学习某个目标是必要的，那么一个现成的ANN已经是相对合适的测试对象，无需对偏见进行任何特殊修改。...对人工学习者的实验几乎没有伦理限制。这与对人类受试者（尤其是婴儿）的实验形成鲜明对比，后者必须对受试者造成最小的风险。通过设计，消融通常对学习结果非常有害，这意味着我们永远不能对L1习得进行消融。...除了对人工语言学习进行实验外，我们对语言习得的消融实验只能在模型学习者上进行。 最后，使用模型学习者解锁了许多对人类受试者来说不切实际的新实验范式。
3月21日，同为“科技企业清单”内的AI四小龙之一的“旷视科技”决定携手蓝湖MasterGo 共同参与蓝湖国产设计软件共创计划，进行深度共创。同期，教育培训头部新东方也宣布参与共创计划。...因此，了解此次断供行为给国内设计行业带来哪些启示，不论是对企业还是软件厂商都意义深远。 本文探讨的主要内容包括三个部分： 1、Figma断供，对包括大疆在内的企业用户造成多大影响？...但是任何一类的工具，对它越熟悉，使用起来就越趁手，设计软件也是如此。对设计者来说，换掉Figma，去适应其它设计软件时需要一定的时间。 2. 企业工作效率会受到影响。...除上述影响外，对大疆的影响也仅限于云端的文件无法立即下载备份，对其他使用Figma的企业而言，有充足的时间去备份和转移文件。...另外，性能比也是厂商竞争的重点，对大项目的支持以及操作流畅性等也都是用户选择的因素之一。
为何在AI被资本“抛弃”的节骨眼上，药物研发照旧被圈内外所青睐，到底是资本吹起的新泡沫，还是AI的应许之地？理清楚这些问题，不单单可以摸清AI制药的虚实，也能为AI的应用落地找到一些启示。...却也揭示了一个既定事实，即大部分AI制药距离商业化还有不小的距离，药企仅仅是对新技术进行有限度的尝鲜，AI仍然是一个加分项。...04 进行中的范式革新 打一个比方的话，现阶段的AI制药正处于拂晓时分。 因为生物学的复杂性和临床数据库的缺乏，AI对药物研发的渗透停留在了前端的药物发现环节。...比如在化合物筛选阶段引入神经网络，可以在几天时间里筛选超过1亿个化合物，根据算法模型的预测分数对化合物进行排名，罗列出几种到几十种最有可能的化合物。...简单来说，AI参与药物筛选的原理就是利用归纳推理能力加速化合物的筛选，摆脱对药化专家经验和知识的深度依赖，在环节上越来越科学化。 同时被改变的还有药企们对外合作的态度。
为何在AI被资本“抛弃”的节骨眼上，药物研发照旧被圈内外所青睐，到底是资本吹起的新泡沫，还是AI的应许之地？理清楚这些问题，不单单可以摸清AI制药的虚实，也能为AI的应用落地找到一些启示。...却也揭示了一个既定事实，即大部分AI制药距离商业化还有不小的距离，药企仅仅是对新技术进行有限度的尝鲜，AI仍然是一个加分项。...04 进行中的范式革新打一个比方的话，现阶段的AI制药正处于拂晓时分。因为生物学的复杂性和临床数据库的缺乏，AI对药物研发的渗透停留在了前端的药物发现环节。...比如在化合物筛选阶段引入神经网络，可以在几天时间里筛选超过1亿个化合物，根据算法模型的预测分数对化合物进行排名，罗列出几种到几十种最有可能的化合物。...简单来说，AI参与药物筛选的原理就是利用归纳推理能力加速化合物的筛选，摆脱对药化专家经验和知识的深度依赖，在环节上越来越科学化。同时被改变的还有药企们对外合作的态度。
2017-02-23 腾讯研究院 中国信息通信研究院与腾讯研究院AI联合课题组 伦一 中国信息通信研究院互联网法律研究中心研究员，主要研究方向为电信市场开放、WTO规则等 近年来，美、德等发达国家积极推动立法...《1958年协定书》[2]近日展开修订讨论，拟取消第79号条例“转向设备”对主动转向功能的速度限制要求。...NHTSA于2016年1月发布另一份报告，对自动驾驶技术的态度发生转变，提出“完全自动驾驶汽车在未来实现广泛部署将是可行的”。...三是对现有道路运输及安全规定进行调整，根据需要制定新的法律法规，包括开展高度自动驾驶环境下的法律责任研究等，此项工作应于2020年前完成。...[2] 全称为《关于对轮式车辆、安装和/或用于轮式车辆的装备和部件采用统一条件并相互承认基于上述条件批准的协定书》，目的是使参与协定各方共同制修订欧洲统一的汽车技术法规——ECE法规，并按照法规对汽车产品实施统一的型式批准制度
它认为由于网络流量的不可信因素，使得网络环境中的人、事和物之间的连接变得脆弱，易受到外部或内部环境的攻击，因此企业不应该自动信任内部或外部的任何人/事/物，应在授权前对任何试图访问企业系统的人/事/物进行验证...零信任出现的一个关键背景是，传统基于网络边界构建的“防火墙”式安全防护机制短板凸显，对云计算时代的内外部恶意攻击无力应对，因而需要引导安全体系架构从「网络中心化」走向「身份中心化」。...在建立连接基础上，再对单个企业资源进行授权访问。 在对访问请求进行授权之前需要先对访问用户的身份进行信任判断，也就是说只有提前和企业 IT 资源建立连接关系的用户所发起的访问请求才可以被允许。...企业可以配备自动化的账号生命周期系统来对用户资源访问授权进行管理，并通过配备多因素认证（MFA）能力来增加安全认证防护。...在用户与资源进行互动的过程中，系统会根据定义好的策略对用户行为进行持续监测和再认证，从而确保企业零信任架构在安全性、可用性、可靠性、成本效率配比方面能够达到一个平衡状态。
Decisive所用的技术来自于Riverbed公司，在该公司的技术人员对美国交通部的网络进行了分析之后，立刻发现了超过两百多个之前从未检测到的联网设备，而且其中还有很多设备使用的仍是出厂密码。...McKinney表示，他已经对DOT的网络系统进行了一次彻底的安全扫描，但是目前还没有发现任何证据可以表明美国交通部的网络系统或数据库遭到过非法入侵。...根据他的描述，技术人员将在网络系统中增加更多的集中化控制，并对各个部门内部的网络系统进行更加清晰的划分。 除此之外，美国交通部目前也在着手改进部门引进新的网络设备的内部管理流程。
点击上方蓝字关注我们 预警提示 - 认真阅读本文需要3~5 mins 印象中我好像从来没有在公众号发过任何非技术文章(软文除外-对不起大家啦)，也从未说过我对技术的态度与思考，今天华为海思总裁致团队员工的一封信在朋友圈刷屏了...01 忧患意识 有句俗语说的好，”靠山山倒、靠人人跑”，技术人员最大的天真之处就是以为自己的公司与老板对自己很好，不可能抛弃自己，其实你一旦有这样思想就是一个危险的开始，你在公司的价值输出就会开始下降，...所以框架(OpenCV)对我来说，有它我可以快速的做出项目，没有它我还可以自己写，不管过程如何恶搞，我觉得我都会写出来。这个就是重复造轮子的能力，技术人员必须要具备，古语有云：“有备无患”！...技术人员因为长期的理性思考，对不确定性异常敏感，骨子里面都是谨小慎微性格，面对不确定性很难会向销售一样自信满满的夸下海口，对不确定性没有一往无前的挑战决心与冒险精神。...破除这种现象的一个很简单的办法就是迫使自己早点跳出舒适区陷阱，技术人员每年都应该给自己在专业领域制订一个前进的目标，适时的强迫自己使用一些新技术，放弃一些过时的技术，这个就是对自己的技术革新。
对于企业信息化相关软件系统，对于全新启动和开发的产品估算往往是最不准确的，因为缺乏相关的历史数据，经验积累，估算参与人员也缺乏对业务和需求的深入理解。...开发人员对所属业务领域的深入理解有利于提高估算水平，任何一个需求功能点中对规模和工作量影响最大的是业务规则的复杂性，而不是该需求所涉及到的UI界面和基本流程。...通过PERT计划评审技术和三点法估算可以看到，如果我们完全按照对乐观方式来估算，能够按进度正常完成概率往往是0%，如果我们按照最悲观的方式估算也很难真正保证100%能够按期完成。...2.开发人员技能本身问题，或者是开发效率低，或者是对业务需求理解不深。 3.开发人员自身的态度和责任感，是否有一种能够刺激他们潜在创造激情的氛围。
对于Facebook改名Meta，其实是有很多非议的。很多人认为，Facebook的改名仅仅只是扎克伯格为了挽救股市的低迷，迎合资本的喜好。尽管这种说法有些道理...
问题的答案绝不只是“大环境不好”可以解释的，理清楚行业崛起的过程中犯了哪些错，新故事为何无法挽回投资者信心，以及创业者们自我救赎的机会在哪里，对AI市场的方向有着不可或缺的作用。...在雪亮工程、智慧城市等概念的推动下，大量的摄像头被布置在社区楼宇和交通路口，车辆识别、人脸识别、行为分析等技术的应用，对安防赛道的增值不言而喻。...有些巧合的是，旷视的印奇、云从的周曦、商汤的汤晓鸥、依图的朱珑，不少AI企业的创始人都有着“科班出身”的背景，他们对技术创新有着深刻的洞察，但对商业的理解普遍有所欠缺，导致很多公司迷信于研发SDK，只要研发出标准化的模块...类似的商业逻辑牢牢抓住了资本市场的胃口，特别是见证了互联网商业盛宴的投资者，对AI的商业化有着特殊的偏爱。...对大部分AI公司来说，可以描绘出AI应用的诱人前景，但无法回答具体的时间周期。毕竟在语音赛道上摸爬滚打十余年的科大讯飞，早已尝试了这样或那样的商业路径，可变现能力依旧不容乐观。
在本文中，我们将探讨AI 当前和未来的一些趋势、它们对软件工程师以及该领域一些领先专家的影响。...对软件工程师的启示 人工智能的发展对软件工程师具有重大意义。软件工程师需要熟悉人工智能技术，并能够将它们集成到他们的应用程序中。他们还需要了解人工智能的伦理和社会影响，例如偏见和隐私问题。...他是深度学习的先驱之一，并因其对该领域的贡献而获得了无数奖项。 李飞飞：李飞飞是一位计算机科学家和人工智能专家，以其在计算机视觉方面的工作而闻名。...他是 Facebook 的人工智能研究主管，并因其对该领域的贡献而获得了无数奖项。...总结 AI 是一个快速发展的领域，对软件工程师有许多应用和影响。随着人工智能的不断发展和演变，软件工程师将需要跟上最新的趋势和技术，以保持在就业市场上的竞争力。
同一年的百度AI开发者大会上，李彦宏乘坐改装后的无人车驶向会场，镜头扫到驾驶席上时，外界敏锐地发现司机的双手并未触碰方向盘。...可惜普罗大众对自动驾驶的理解并没有那么深刻，他们知道的是：“自动驾驶的口号喊了五年，现在还是要自己开车才行。” 02 迈过三道坎 自动驾驶是一个技术难题，也被商业、政策、伦理所约束。...即使不考虑算力供给、摄像头像素、雷达角分辨率、数据样本量等制约因素，单单是在算法对场景的计算上，依然存在难以逾越的挑战。...可能是汲取了历史教训，许多国家对自动驾驶的态度相当开放。...通用牵头成立了自动驾驶公司Cruise、丰田在2021年收购了Lyft的自动驾驶部门、福特和大众联合成立了自动驾驶公司Argo AI……不只有上汽一家想要“把灵魂掌握在自己手中”。
同一年的百度AI开发者大会上，李彦宏乘坐改装后的无人车驶向会场，镜头扫到驾驶席上时，外界敏锐地发现司机的双手并未触碰方向盘。...可惜普罗大众对自动驾驶的理解并没有那么深刻，他们知道的是：“自动驾驶的口号喊了五年，现在还是要自己开车才行。”02 迈过三道坎自动驾驶是一个技术难题，也被商业、政策、伦理所约束。...即使不考虑算力供给、摄像头像素、雷达角分辨率、数据样本量等制约因素，单单是在算法对场景的计算上，依然存在难以逾越的挑战。...可能是汲取了历史教训，许多国家对自动驾驶的态度相当开放。...通用牵头成立了自动驾驶公司Cruise、丰田在2021年收购了Lyft的自动驾驶部门、福特和大众联合成立了自动驾驶公司Argo AI……不只有上汽一家想要“把灵魂掌握在自己手中”。
编辑 | TGS 发布 | ATYUN订阅号 《福布斯》新发布了一份有前途的人工智能公司排行榜，该榜单突显出了AI技术正在交通、医疗、人力资源、保险和金融等行业创造真正的价值。...获奖公司创始人们对AI技术的前景感到兴奋，因为他们花了很多时间思考和谈论AI的优点和局限性，同时也间接地解答了社会大众对于人工智能的一些误解。...与此同时，Aira联合创始人Suman Kanuganti也表示，公众对人工智能有些“期望过高”了——“在目前的阶段，人工智能实际上仍然像一个3岁的孩子，当它起作用的时候，人们会感觉很神奇。...人们习惯性的高估AI的能力，并同时低估构建系统的难度。...最后一个常见的误解是，很多人都认为AI是“就业杀手”，对此，人工智能创始人Oleg rogynsky表示：人工智能应该被视为新机会的创造者，而不是工作岗位的破坏者。
最终发现，Defects实际上给质量管理带来了很多的启示。 当然，要讨论Defects，首先要使团队对Defects有一致的理解。...---- Defects对质量管理的启示 Defects并不是独立存在的，它或多或少反映出了项目管理和开发过程中存在的问题，这些问题都可能对质量产生影响。...我以自己所在项目为例，说一说Defects给质量管理和团队管理带来的启示。 1....有时候开发没有Kick Off就直接按照自己的理解开始编码，导致团队成员没有对需求达成一致的理解，做出来的功能出现偏差。...实际上，Defects还给了我们很多启示，比如，为什么项目老是加班？为什么有些模块的Defects数量比较多？如何根据团队成员花在Defects上的efforts，制定提升计划？
最近阅读了《JavaScript启示录》，一本很薄但是内容却很充实的书籍。
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