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放大字体  缩小字体 发布日期:2019年09月23日 22:28浏览次数:80934
薛胜文表示,当当目前的私有化价格太便宜,损害了中小股东的利益,也为i美股竞价收购提供了可能。i美股即便是提价回购,待当当完成私有化回国上市之后,仍然净赚,而i美股也能从此次收购中获得套利机会。
一、竞争对手太多,放弃产品
未来汽车(智能化)的中控台、方向盘、门窗、各种传感器等的状态显示和控制离不开一块宽大的触控屏幕,这是可见未来里除语音外最好的交互方式。Synaptics在触控板、触控屏、显示驱动集成、手机/平板指纹识别以及笔记本指纹识别五大市场保持第一的份额,并深入到了大部分的电脑厂商、手机以及全球供应链。
二、产品同质化严重
据悉,蓝港美国公司将以西方的游戏风格与玩法,结合东方游戏的商业模式和理念来开发旗下的手游产品。未来,蓝港互动将在泛娱乐领域继续实践,将更多的游戏推向国际市场。(红达)

三、剖析review办法不对
有些人之所以出现抵抗力下降的状况,这其实是人自身的原因,并非是抗生素的问题。抵抗力下降,这也牵扯到一个抗生素滥用的问题,世界卫生组织有一个统计,全世界大约有一半的人都存在过抗生素滥用的状况。

四、用户痛点不精准

AlphaGo有可能在这几个月突飞猛进,进而击败李世乭吗?AlphaGo的负责人说:”外界不知道我们这几个月进步了非常多“。(来自:Odds favor machine over human in big Go showdown )。这点确实有可能。AlphaGo进步的方法有两个:(1)增加硬件:我们从Nature的文章可以看到:从1202个CPU到1920个CPU,AlphaGo的ELO只增加了28,而且线性地增加CPU,不会看到线性的ELO成长。若要达到364 ELO积分的提升,需要的CPU将达到天文数字(有篇文章估计至少要10万个CPU:AlphaGo and AI Progress)。当然,谷歌有钱有机器,但是纯粹加机器将会碰到并行计算互相协调的瓶颈(就是说假设有十万万台机器,它们的总计算能力很强,但是彼此的协调将成为瓶颈)。在几个月之内增加两个数量级的CPU并调节算法,降低瓶颈,应该不容易。(2)增加学习功能:AlphaGo有两种学习功能,第一种是根据高手棋谱的学习,第二种是自我对弈,自我学习。前者已经使用了16万次高手比赛,而后者也在巨大机组上训练了8天。这方面肯定会有进步,但是要超越世界冠军可能不容易。最后,换一种分析方式:如果从过去深蓝击败世界冠军的“成长过程”来看,深蓝大约1993年达到职业大师水平,4年后才在一场六盘的比赛中击败世界冠军(大约500Elo积分点的提升)。今天的AlphaGo应该和1993年的深蓝相似,刚进入职业大师水平。若要击败世界冠军,虽然未必需要4年的时间,但是几个月似乎不够。

五、跟风选品

这是一个巨大的挑战。2015年,全世界排放了360亿吨的二氧化碳。这样的天文数字让人难以置信。(值得记住这一数据, 因为将来会派上用场。举个例子,有人可能会告诉你,他们知道如何实现每年1亿吨的碳减排量。这听起来挺多的,但如果你计算一下——1亿除以360亿——你会发现他们所说的减排量只占总量的不到%。尽管每一点减排都有助于问题的解决,但我们仍然得处理余下的%。)

 
 
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