大规模构建有源PA（功放）和无源阵子；极强算力，构建2.5倍运算能力的提高，配备近期的算法及Beamforming（波束赋形），单芯片可掌控低约业界最低64路地下通道；近于长频谱，反对200M运营商频谱比特率，一步到位符合未来网络的部署市场需求。同时，该芯片为AAU 带给了革命性的提高，构建基站尺寸增大超强50%，重量减低23%，功耗节省约21%，安装时间比标准的4G基站，节省一半时间，有效地解决问题站点提供无以、成本高等挑战。了解到，华为目前早已可获取涵括终端、网络、数据中心的末端到末端5G自研芯片，反对“仅有制式、仅有频谱（C Band 3.5G、2.6G）”网络，并将最差的5G无线技术和微波技术带来客户。华为常务董事、运营商BG总裁丁耘回应：“华为长年致力于基础科技和技术投放，首度突破5G规模商用的关键技术；以全面领先的5G末端到末端能力，构建5G的近于珍网络和近于珍运维，推展5G大规模商业应用于和生态成熟期。
”5G产品准备就绪5G加装比4G更加非常简单，之前有厂商以4T4R（基站天线四发四收）标准称作商用部署5G网络，“如果4T4R叫5G的话，那华为规模部署多达150张5G商用网络了”，丁耘提及，华为将8T8R视作5G商用的基本标准，并且在64T64R技术获得进展，华为测算64T64R覆盖面积比起8T8R提高80%。华为5G基站基站天线数量就越多复杂度就越高，要解决问题天线之间阻碍等问题，基站就不会越大，所以多天线技术早已沦为设备商的分水岭。此外，中国电信和中国移动将搭配64T64R技术，每比特能耗比起4G将减少100倍。华为5G产品线总裁杨超斌回应，华为已完成全部商用测试检验，已在全国17省市竣工30余5G实验外场，并且首度已完成5G规模检验，建构系列行业记录，华为最佳测试结果是：5G单小区容量约14.58Gbps，是4G小区的97倍；单用户峰值速率5.2Gbps，时延大于1ms。
华为指出，AI是5G的必选技术，只有应用于AI，才能让网络运营渐趋近于珍。本次会上，华为讲解了近期发售的全球首款装有AI大脑的数据中心交换机，其性能业界最低，可实现以太网零丢包，末端到末端时延降到10微秒以下；其仅次于功耗只有8W，一颗这样的AI芯片能力，多达当前主流的25台双路CPU服务器的计算能力。面向未来，华为明确提出“自动驾驶网络”的目标，大力引进全栈全场景AI技术，打造出SoftCOM AI解决方案，协助运营商在能源效率、网络性能、运营运维效率和用户体验等方面构建价值的全面大幅提高。
另外，在现场了解到，华为常务董事、消费者业务CEO余承东透漏，华为消费者业务实质上突破了520亿美元，沦为华为三大BG中的仅次于收益来源。华为Balong 5000现场对标高通骁龙X505G基带Balong 5000及商用终端，对标高通X50余承东还公布了全球最慢5G多模终端芯片Balong 5000和商用终端。“全球最弱的5G modem”Balong 5000是世界首款5G多模modem，相容2/3/4G网络，同时是业界首款反对TDD/FDD全频段的5G芯片，带给2倍以上的速率提高，反对华为HiLink协议。
Balong 5000对标高通X50，高通X50在多模反对、NSA/SA反对、200M比特率反对，高速率、多频段、上下行解法耦方面最少目前均弱于Balong 5000。配备Balong 5000的商用 CPE 现场测试数据速率平稳在3.2Gbps，覆盖面积能力提高40%，体积增大20%，反对WiFi 6，WiFi 6条件下速率平均4.8Gbps。
余承东还回应，华为将在MWC2019公布拉链屏5G商用手机。关于华为5G设备、终端、芯片的更进一步消息，将在先前文章深度理解。涉及文章：任正非：股权比例1.14%还可以叛，华为接班人在循环更迭中大自然产生任正非：主动退出改革开放杰出贡献称号华为遗机构散漫问题华为徐文伟：AI是考场上的学霸，应用于场景中的学渣原创文章，予以许可禁令刊登。
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编者按：2016 年第三季度随叫服务创业公司的投资交易量减少 20%，从倒数两年的低谷中声浪了回去，而交易量的减少要得益于全球其他国家小额投资的减少。除美国，中国和印度等地区，其他地区的投资数量都有减少。
本文为 CB Insight 对当前大冷的随叫服务公司融资现状的报告分析，文章为(公众号：)独家编译器，予以许可拒绝接受刊登。随叫服务公司是指，能让用户随时用手机预计服务或是预计商品，且在当天就能接到东西或是服务。例如微信服务（优步），杂货运输服务（Instacart），和家政服务（TaskRabbit）等等。
随叫服务创业公司的巨头还包括优步和滴滴上下班，在上一个季度滴滴上下班以 10 亿美元的价格并购了优步中国，使得交易总量超过了历史新纪录。所以与上一季度比起，滴滴和优步在这一季度交易总量的占比上升了。
季度交易总量和交易总金额随叫服务创业公司在第三季度交易总次数为 77 次，上个季度只有 66 次，与 2015 年时的交易次数一样。从 2012 年到 2015 年，其交易次数仍然在上下浮动，所以今年第三季度快速增长究竟是出现异常数据还是长年增长势头都尚待更进一步仔细观察。尽管交易数量在第三季度有所声浪减少，但投资总金额却仍然呈圆形上升趋势。第二季度的投资总金额为 66 亿美元，而第三季度则只有 38 亿美元。
第三季度投资名列情况如下：滴滴上下班 以 10 亿美元的价格并购优步中国；Grab（Uber 在新加坡的竞争对手）在 F 轮融资中从软银集团取得7 亿 5000 万美元的投资；Airbnb 在 F 轮融资中从 Google Capital 和 Technology Crossover Venture 处取得了 5 亿 5500 万美元投资；Go-JEK，坐落于印度尼西亚的租车服务公司，在 B 轮融资中取得了 5 亿 5000 万美元的投资;Deliveroo，英国的食品快递公司，在 E 轮融资中取得了 2 亿 7500 万美元融资。因为优步，滴滴上下班，Airbub 这三大巨头占有了整个行业投资金额的大部分，且在大多数时候，这三家公司筹措的总金额占有了整个行业的 50%，所以就分开列出一下这三家公司与整个行业的融资现状展开较为：2015 年第三季度融资最多，滴滴上下班取得了 30 亿美元的融资，优步取得了 22 亿美元的融资。
2016 年的第二季度占到比仅次于，三巨头取得的投资金占有了整个行业投资金额总数的 79%，优步从沙特公共投资基金取得 35 亿美元的投资；而滴滴上下班经过三轮交易取得 17 亿美元资金。2016 年的第三季度，三大巨头占有行业投资总额上升至 44%，原因是印度尼西亚的微信服务软件 Grab 在 F 轮融资中取得 7 亿 5000 万美元的投资。
年度交易次数和投资总额自 2015 年开始，随叫服务创业公司的投资急遽减少，尽管交易次数下降了 60%，但交易的总金额缩减到了。今年的投资热潮有所消退，2016 年前三个季度 O2O 模式创业公司的交易总次数为 224 次，价值总金额超过 122 亿美元。
按照目前的增长速度，2016 年全年的交易总次数大约不会在 300 次左右，投资总金额则在 163 亿左右。各国对随叫模式创业公司的投资情况自 2012 年起，美国对随叫服务创业公司的投资就开始增加。2012 年占到全球交易总额的 58%，而到了 2016 年占到比严重不足 50%。
在美国增加投资时，而印度却在减少投资。2015 年印度对随叫服务公司的总投资占到到整个交易金额的 22%，在今年第三季度也占到 13%，而在 2012 年时还只占到 3%。印度的主要投资公司是：微信软件 Olacabs （印度最出名的随叫服务公司），现在已筹措到 18 亿美元的投资，且大部分都是在 2015 年筹措到的；杂货运输服务创业公司 Grofers，已筹措到了 1 亿 6600 万美元；餐饮仓储服务公司 Swiggy 筹措到了 7600 万美元；杂货仓储服务公司 PepperTap 筹措了 5200 万美元。
中国对随叫服务创业公司的投资情况在 2014 年和 2015 年都十分平稳，但在 2016 年也开始呈现出上升的趋势，某种程度英国的投资也是自 2012 年后整体呈圆形上升趋势。但全球其他国家对随叫服务创业公司的投资却稳定增长趋势，其他国家的投资总额在2016年超过了新纪录，占到比28%，其中快速增长最慢的是法国，西班牙，加拿大，韩国等国家。
Via CB Insight涉及读者：势不可挡！金融巨头竞相投资比特币创业公司CB Insights 告诉他你，哪家公司才是消费级机器人的当红炸子鸡原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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最近几年做到网络的主播的感叹更加多了，而今天的这位主播外表美艳动人，一脸网红的模样，经小编调查之后找到，这名主播名为CC酱（个人资料讲解），是全民直播平台的一位唱歌主播，有时候也不会玩游戏一些网络游戏。 但是令其所有人都没想到的是，这为外表美丽动人的美女主播居然是一个伪娘，是一个男人，是一个女扮男装的男性主播。被称作全民直播的第二个轩墨。
每天不会直播3个小时，8点到10点唱歌聊天，10点以后做到ASMR，不告诉各位男性朋友们听得这个伪娘做到ASMR不会是什么感觉呢！ cc酱sama为什么戴着口罩？ cc酱是个男生，装扮成伪娘总要掩盖点什么，cc酱下巴口罩有可能就是为了遮盖一下脸部的缺点吧。 CC酱进驻全民直播的消息，还是有很多粉丝热议的，这个女主播感觉还是一挺有牌面的，在B车站的时候，粉丝数量就较为多。
据理解，CC酱到全民播出之后，粉丝也是跟随而来，土豪们争相刷出自己的礼物。各种合体，城主满天飞，可以说道是快乐得不要不要的。然而，讨厌女装大佬的粉丝争相从轩墨宝宝那里进军CC酱：告诉他轩墨，我不回来了！。
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，还包括阿里、百度、京东等厂商将BroadLink诸多产品作为配件销售，以及电信、移动等运营商将BroadLink产品作为智能家居标准套装展开推展。正是由于BroadLink面向全球市场销售，国外市场反响很好，甚至是欧洲、东南亚等一些国家智能产品的销售冠军，我们将在明年正式成立一个新的事业部——To G（to global，全球事业部）事业部，这个事业部将由姚博带队。B末端业务（To B事业部），BroadLink定位中间件，服务两端。
一端服务家电、电工、灯光厂商，另一端服务于平台厂商。协助诸如苏宁、国美等家电厂商构建一次终端，切断早已与BroadLink合作的所有平台。BroadLink今年WiFi模组出货量约2500万件，日生产能力为10万件模组/天。同时，BroadLink内部产卵了一个智能生产事业部，明年将不会主推其无人化智能生产平台。
刘宗孺称之为，BroadLink在DNA平台上的合作伙伴更加多，今年分别和伊莱克斯和三星签定了独家战略协议。IC末端业务（IndustryCommerce，To IC事业部），主要是对工业和商业去做到行业的系统解决方案，为他们做到系统的服务解决方案。现在主要还包括智慧地产、智能酒店，以及智慧产业园区和智能办公。其中，在智慧产业园区方面，主要和腾讯云、阿里云、百度云等云服务厂商联合合作展开。
针对地产方面，我们和地产商在合作的时候，只不过并不只是考虑到怎么把产品卖给他们，更好的是考虑到我们能老大他去带给什么电子货币服务。期望他们的物业能升级到2.0，需要从按平米收费变为按服务收费。我们在全屋智能系列产品之外，还做到了很多智慧社区和智慧物业的应用于，为每个地产商户做到了一些自定义简化的服务。据BroadLink官方发布数据表明，2018年，BroadLink爆款智能家居单品年出货量500万台，已销往全球150个国家和地区；Wi-Fi模组年出货量已约2500万件，BroadLink DNA生态合作伙伴超强200家；智慧地产解决方案已落地25个城市与地区，为100+地产项目获取智能化服务；全球云服务部署100TB，设备平均值响应时间优化至0.015s，日活数据约300亿次/天。
新品一：FastCon（免除配备方案）经过近5年的发展，智能家居设备配网仍无法超过100%的准确率。也是看见这一问题，BroadLink经过三年研发投放，公布了FastCon免除配备方案。整个设备相连和配备过程可以分成以下几个步骤：苏醒——说道：找到设备——FastCon找寻设备——寻找FastCon的配网设备——告知否相连——证实相连——音箱通过FastCon发送到WiFi SSID——设备相连家庭路由器WiFi——构建设备联网BroadLink COO姚博明确提出「免除配备方案」的概念，即基于FastCon技术，以音箱作为媒介，通过大自然语音交互为设备配网，仍然必须手机展开配备，而且日后配备，立刻用于。FastCon是基于WiFi技术研发的协议，多个FastCon设备可以自动人组，如果家中有数基于FastCon的配网设备，出售到新的设备后，不会通过短信、微信或APP启动时警告用户否联网，并可必要终端有数网络。
另外还有本地组网、双向证书等高于WiFi技术的能力。此外，通过FastCon技术，BroadLink建构了一套流式语音传输技术，在重智能设备Free rtos系统上，构建原始的语音传输与解析能力，该项技术可较慢启动、较慢拾音，双向环形buffer方式确保无阻碍的语音流动态传输，通过BroadLink意图云构建智能家居的大自然语音解读。在现场，姚博展示通过魔法篮的语音功能构建在简单网络环境中可以构建数百台设备无缝掌控，在现场也找到，整体掌控的对系统速度迅速，延时完全可以忽略不计。
FastCon模组将不会在2019年1月1日月发售。新品二：小程序对话交互发布会上，BroadLink还发售了全新的交互方式——小程序对话交互。现在通过智能语音设备展开有所不同设备苏醒和掌控已沦为一种全新交互方式，但是由于设置过程繁复，配网过程繁复，导致用户体验不欠佳。姚博在发布会上回应，最差的交互是没交互。
BroadLink的小程序对话交互，将设备当成人一样展开对话，即确实的嵌入式。BroadLink的「小程序对话交互」在设置一个房间或场景，就像微信好友群聊一样，建群才可构建。通过意图云处置分析，用户和每一个设备展开大自然对话交流，设备就可以解读用户收到的文字或语音消息，并及时作出对此。
以掌控熄灯时间为事例，具体操作过程为：关卡手机，寻找APP并关上顺位登录设备在设备掌控界面指定时设置原作时间与启动时状态姚博称之为，先前不会之后引这类「不必须交互的交互」。新品三：WiFi语音遥控器Remote Master现在的遥控器用于一起并不方便，重新加入FastCon模组的遥控器，通过轻量级设备及语音传输，可以替代红外遥控器，且没指向性。
Remote Master红外智能遥控基于FastCon技术构建，反对语音掌控、场景模式自定义和掌控、低功耗，享有50000+红外云码库，其外观和用于方式和传统遥控器完全相同，上手快、操纵非常简单，用户只必须在家中配备一款Remote Master，才可通过遥控器按键或语音方式，掌控全屋的家电设备。目前Remote Master已构建Google Assistant，将于2019年3月在欧洲亮相；后期将与百度的DuerOS合作，预计2019年中面向国内销售。平台对外开放：算法平台、相连平台、服务平台的对外开放战略BroadLink DNA目前有数三大云平台：AI云运算平台、IOT云相连平台和IOVT云服务平台。
刘宗孺在会上宣告，从2019年起，BroadLink将三大云平台全面免费对外开放，技术分享，创建生态相连统一标准，构建仅有行业互联互通。IOT云相连平台已接入市面上完全所有的主流语音音箱及云平台，并获取Linux SDK、芯片固件SDK与App/小程序SDK接入，厂商无论用于哪一款相连方式，接入SDK才可天然切断各大语音音箱及云平台；AI运算平台已完成大自然语音、深度自学、不道德分析三种有所不同的技术赋能。与其他AI运算平台有所不同的是，BroadLink只做到与家庭涉及的NLP，其他诸如点歌、讲故事等都不出BroadLink的NLP涉及技术研究及模型训练范围之内；IOVT云服务平台，已与海尔U+、京鱼智能等各大平台已完成云云接入，正在与TCL、格力、奥克斯、美的、Electrolux、华为HiLink、移动andlink等平台切断，搭起原始的智能产品体系，从而服务于地产、酒店、公寓、办公、养老、母婴等行业应用于场景。BroadLink全面对外开放基本分成三期：即日起，第一期电工类、灯光类、电机类品类产品早已对外开放，这些产品只要构建了BroadLink的SDK，可以重复使用切断所有早已和BroadLink合作的平台。
第二期、第三期分别为「服务平台的对外开放」和「行业服务的对外开放」，也将不会在之后陆续对外开放。涉及文章：BroadLink的下一步：WiFi语音掌控与智能家居的生态对外开放原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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向量机分类的鱼识别方法；虽然这些方法都可以构建鱼类辨识，但是这些方法这类方法已呼吸困难用作当前的视频或图片数据，并且方法相当严重依赖人工自由选择特征，而人工自由选择特征往往不能自由选择表层特征，很难挖掘出有鉴别力的特征。和传统机器学习方法比起，近年来兴起的深度自学方法以数据为驱动，需要从大量数据中通过卷积等操作者自动自学特征回应，很好的解决问题了人工自由选择特征的问题。Abdelouahid等人[3]和顾郑公平人[4]都明确提出了使用深度网络模型展开鱼类辨识的方法，虽然这些方法在辨识性能上都获得了引人瞩目的效果，但是仍然不存在以下问题：模型辨识性能的提升必须大量的鱼类标示数据集用作自学训练，而标示数据工作费时且便宜，故在实际应用于中无法符合。
为此，针对以问题，本文明确提出了一种基于百度EasyDL自定义化图像识别平台的海底鱼类识别方法。利用百度EasyDL自定义化图像识别平台解决问题目标数据集训练数据过小和数据分布差异问题，而且通过引进伽马校正法和亮地下通道先验算法对数据展开预处理，使数据特征具备更佳的分辨能力，同时用于数据强化方法对模型展开调优，使得训练获得的模型的一般化性更加强劲。2 涉及工作2.1 海洋鱼类识别系统图 1 海底观测平台海底观测平台的系统结构如图1右图，坐落于海面以下的水下转乘器统一接管来自各个传感器的收集数据，还包括水下摄像机器材收集的视频数据，然后将数据传输至坐落于陆地上的岸基车站。岸基车站接管并内存所有来自海底的数据，按誓约的协议和规则转发给大数据中心。
大数据中心由多个子系统包含，负责管理对有所不同类型数据的转化成、存储、处置、分析，其中还包括本文即将研究的海洋鱼类识别系统，负责管理对海底观测视频的处置分析。本文使用开源计算机视觉工具软件OpenCV来加载视频数据，将视频分解成为图片帧，同时用于背景差分算法过滤器多余帧后，针对每一帧展开预处理和辨识分析。
2.2 数据预处理由于海底图像对各种噪声和阻碍是较为脆弱的,在有所不同光照条件下,悬浮物等都对最后光学和辨识有相当大的影响。而且从图像的构成过程考虑到,图像收集是将一个三维目标同构沦为一幅二维图像,不可避免不会有信息的遗失,所以本质上图像就具备一种模糊性。另一方面由于海水的能见度较低, 透明度只有空气的千分之一,使得收集到的图像信噪比较低、纹理模糊不清。
再度由于海洋中各种悬浮物的不存在, 也不会对光波(也就是电磁波)产生衍射和吸取起到 ,造成收集到的海底图像产生相当严重的灰白效应。再行再加海流的影响以及摄像机镜头的晃动等因素, 导致图像部分杂讯现象等因素都会影响最后辨识的效果。下面是几幅较为典型的海底鱼类图像,我们可以看见,收集的图像的对比度都较低,图像更为模糊不清：图1 海底鱼类图像图因此，本文再行用于提升亮度、提升清晰度对数据展开预处理的方法，尽量避免亮度较低和模糊不清带给的影响。
对于提升亮度的方法，本文自由选择伽马校正法[5]，用于指数函数调整每个灰度单元，计算公式如下： （1）亮度的变化由参数γ来掌控：当γ1时，pi,j[k]的值不会变大，亮度不会提升。反之，则pi,j[k]的值会变小，亮度不会减少。对于提升清晰度的方法，通过参照基于亮地下通道先验算法去雾的研究[6]。
该研究指出雾天摄制图片的模糊不清是由空气中的杂质对光的衍射导致的。而海底摄制图片的模糊不清也刚好是由水中的杂质对光的衍射导致的，于是可以将其限于于海底摄制图片，所以在该研究的基础上，针对海底环境的特点不作了改良，对每个灰度单元展开优化，计算公式如下：（2）综合上述提升亮度和清晰度的过程，预处理的步骤如下：图3右图展出预处理方法对图片品质的提高效果:a完整图b预处理后图片图2 预处理效果对比图从图3中可以显现出，本文明确提出的预处理方法可以较为有效地提升图片的亮度以及清晰度。但是面临品质极差的图片，预处理方法也显露出了局限性，无法将其品质提升到鱼类各项关键特征都明晰的程度。2.3 模型建构及训练本文以台湾电力公司、台湾海洋研究所和垦丁国家公园在2010年10月1日至2013年9月30日期间，在台湾南湾海峡、兰屿岛和胡比湖的水下观景台搜集的鱼类图像数据子集--Fish4Knowledge(F4K)数据集[7]作为实验数据。
该数据集还包括23类鱼种，共27370张鱼的图像，数据集如图4右图。图3 Fish4Knowledge(F4K)数据集将实验数据上载至百度EasyDL数据中心，如图4右图，使用百度EasyDL自定义化图像识别平台建构鱼类图像识别模型，由于鱼类形状大小相近，品种差异小，可识别性较小，故自由选择AutoDL Transfer算法展开模型训练，AutoDL Transfer模型是百度研发的AutoDL技术之一，融合模型网络结构搜寻、迁入自学技术、并针对用户数据展开自动优化的模型，与标准化算法比起，虽然训练时间较长，但更加限于于细分类场景。如图5右图。图4 数据上载图5 模型建构2.3 预处理有效性实验为了证明本文所托预处理方法的有效性，本文在F4K数据集上做到了完整的数据和基于预处理的方法的数据模型性能对比实验，实验在参数完全相同的条件下，用于百度EasyDL自定义化图像识别平台对数据展开训练，评估对比结果如表格1右图：表格2性能对比表格1的结果显示，在鱼类辨识上本文所提的预处理方法比用于原始数据有更佳的辨识性能，准确率及解任亲率等各项指标都要相比之下好于用于原始数据训练的模型。
2.4 模型更进一步调优为了更佳的提升模型辨识的准确率，本文使用数据强化的方法对数据展开扩展，减少数据的规模，提升模型的一般化性能。以前，若想对训练数据展开数据强化的操作者，必须手动调整图片来对模型训练样本展开拓展，例如转动、移动、图形、旋转图片等方式，过程如图6右图。
图6 数据强化处置如今，EasyDL的图像分类模型训练中，可以通过平台获取的徵荐功能来自动继续执行上述强化操作者，优化数据非常丰富度，开发者很久不必手工反复处置原始数据啦！表格3 数据强化后数据集大小表格4 数据强化后性能对比2.5 模型对比实验为了更进一步证明本文模型的优势，将本文模型与其他模型，还包括目前风行的深度网络模型VGGnet16、VGGnet19以及文献[3]中的PreCNN-SVM鱼类识别方法和文献[4]中Alex-FT-SVM鱼类识别方法，在F4K数据集上展开性能评估和较为，实验对比结果如表格2右图。表格5有所不同方法的鱼类辨识性能较为表格2的各种方法对比结果来看，本文的方法相对于其他方法辨识准确率有较小提高，取得了99.6%的鱼类辨识精度。本方法充分利用百度EasyDL自定义化图像识别平台优势，可以很好地解决鱼类辨识任务训练数据严重不足的问题，同时通过引进伽马校正法和亮地下通道先验算法对数据展开预处理，使数据特征具备更佳的分辨能力，用于数据强化方法对模型展开调优，进一步提高了模型辨识的准确率。
3 结束语海底观测环境亮度较低、场景模糊不清，造成收集的视频品质劣，必要辨识视频中的海洋鱼类效果很差。本文明确提出了预处理方法提升图片品质、百度EasyDL自定义化图像识别等方法，构建对较好品质图片的精确辨识。针对亮度较低和场景模糊不清的问题，在预处理时首先用于伽马校正法提升了图片的亮度，然后参照基于亮地下通道先验算法的去雾研究针对海底环境的特点不作了改良，提升了图片的清晰度。由于目前还没大量标记数据，本文用于百度EasyDL自定义化图像识别及AutoDL Transfer算法，解决问题了训练数据较少造成模型效果劣的问题。
从实验结果可以显现出，本文所托方法可以以超过99.6%的准确率辨识海底鱼类的图片，检验了方法的有效性。然而，本文的方法还不存在严重不足，其中的关键在于海底环境的特殊性，提升图片品质的预处理方法还没几乎融合海底环境的特点，提升图片品质的能力受限。下一步的研究工作将是深入分析、挖出海底环境的特点，明确提出针对性更加强劲的、更加有效地的预处理方法。
参考文献：[1]Huang, Phoenix X., Bastiaan J. Boom, and Robert B. Fisher. Hierarchical classification with reject option for live fish recognition.Machine Vision and Applications2015,26(1): 89-102.[2]杜伟东, 李海森, 魏玉阔, 等. 基于 SVM 的多方位声衍射数据协作融合鱼分类与辨识[J]. 农业机械学报, 2015，61(3):39-43.[3]Tamou A B, Benzinou A, Nasreddine K, et al. Underwater Live Fish Recognition by Deep Learning[C]//International Conference on Image and Signal Processing. Springer, Cham, 2018,171(6): 275-283.[4]顾郑平，朱敏.基于深度自学的鱼类分类算法研究[J].计算机应用与软件，2018，35(1):200-205.[5]蒋明敏.基于FPGA的LCD伽马校正研究[D].南京,南京林业大学,2016:25-27.(JIANG M M.Research on LCD Gamma Correction Based on FPGA[D].Nanjing,NanjingForestryUniversity,2016:25-28.)[6]HE K, SUN J, TANG X. Single image haze removal using dark channel prior[J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2011, 33(12): 2341-2353.[7]B J, Huang P X, He J, etal. Supporting ground-truth annotation of image datasets using clustering[C]//ICPR. 2012,21(1): 1542-1545.版权文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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全身效果制备。么么照可以作为用户摊单评价的基础工具，满足用户美化图片的个性化市场需求，同时么么照可以辨识用户的穿衣风格数据，与京东用户数据切断，为用户引荐合适的产品和活动。
这似乎是京东“无界零售”的一种尝试，想全方位触达用户。智能广告牌：能通过人脸识别，辨识出有用户的年龄、性别等属性，融合京东线上数据，为用户个性化、精准展出引荐商品，同时还能展开AR照片等智能交互。
其配备微软公司Kinect，需要感官深度信息，动态展开人物抠像和背景切割成。引客入店：利用人脸识别技术辨识用户邻近店铺外，通过体贴的语音提醒更有用户注目轮播广告，引领用户入店，提高店内销售转化成，同时通过摄像头搜集店外用户数据，精准给定广告引荐；京东慧眼：通过京东商城海量数据，融合监测数据分解的门店用户群体画像，分析该地区用户的购物习惯和兴趣爱好，为店内智能选品并展开备货引荐，调整商品布局及库存，降本提效。英特尔边缘计算出来了解到，以上多款京东智能设备都是与英特尔合作打造出。
智能货柜、智能货架、智能承销系统等边缘设备对计算出来的拒绝很高，云计算早已很难满足要求，设备前端也必须快速反应，因此必需要把云计算和边缘计算出来结合。面临物联网应用于的独有市场需求，英特尔物联网的产品还包括从凌动到至强劲英特尔全系列处理器来反对各种行业应用于；英特尔的管理和虚拟化技术、Movidius芯片、FPGA为代表的硬件加速、5G等网络技术；以OpenVinoTM为代表工具包/软件加快物联网应用于的研发。零售行业方面，英特尔在去年的全美零售业联盟展上宣告月发售号召式零售平台（并投资一亿美元借以推展零售创意），明确提出开箱即用的全套解决方案。
一年后，早已有将近六十个包括两千个传感器的商店应用于了英特尔的号召式技术，同时英特尔的二十六个合作伙伴于是以致力于把此项技术规模化扩展到有所不同环境中。2017年10月，京东联手英特尔在软硬件与生态系统上全方位合作，打造出了全球首个较低耗资、可模块化装配的智能门店解决方案D-MART。D-mart使用了英特尔全套号召式零售平台，从边缘计算出来到数字标牌再行到销售点POS的解决方案。除了号召式零售平台之外，英特尔的整体解决方案还包括了工作阻抗统合和人工智能加快方案。
目前，在以物联网为基础的零售场景背后，大量智能设备进驻线下商店，而当前零售店里有各类智能设备，如果每一个设备都部署一个服务器，无形中提高了成本且有利于管理。由此，英特尔获取整体解决方案展开工作阻抗统合。
英特尔通过工作阻抗统合把小型边缘计算出来构建到中央服务器，从而减少服务器成本，提高计算出来效率。其次，英特尔还可以通过集成显卡获取的强劲图像识别能力， 利用FPGA和Movidius展开人工智能加快，提高计算出来效率。2018年进年，英特尔与京东再次合力签订合作备忘录，推展智能零售时代的加速前进。英特尔物联网事业部副总裁兼零售解决方案部总经理Joe D. Jenson谈及 ，目前线上和线下零售商都面对一系列的挑战，首先是消费者期望值变化速度十分慢，他们的冷静越来越少，他们期望需要在进店购物时购买自己想买和自己关联度很高的产品，他们早已仍然符合于原本店铺本身做到的十分机械的宣传和交流。
零售店面对库存的管理挑战，据涉及统计资料，全球每年因为库存的不精确或者过时、或者失当导致的利润上的损失超过了1.1万亿美元，而其中因为库存失当导致的被迫高于成本展开销售产生的损失高达3000亿美元。对于线上零售来说，因为这些年充份用于数据和数据技术，他们早已构建了十分极大的顺利，现在要做到的就是要把线上的数据管理和分析能力更佳的移往到线下的实体店当中。
随着技术的反对，未来线下实体店的体验不会更为便捷，所有现在在实体店当中深感的那些让你不难受的事情都会消失，所有选品过程不会更为便利，向你引荐的商品不会更加具备相关性，让店铺经营者需要动态通过库存情况展开精确下单等等。与此同时，消费者对于他们所出售的产品信息透明度拒绝也不会更加多，他们期望更佳的理解自己出售的这款产品是在哪里生产的，如果是农作物或者食品，是在哪里栽种的，运输过程怎么样，能无法确保食物是十分新鲜的。对产品来说，有很多涉及的信息，消费者期望在未来所有的信息对自己而言是更为半透明的。
在这个领域当中，京东不具备十分强劲的能力，在数据的分析和处置方面的能力需要给自己的消费者获取十分高水平的产品信息的透明度。通过与京东的合作，英特尔可以更加精确地了解到实际零售行业中用户的市场需求，更进一步提高和合理化芯片和硅片的设计和生产。涉及文章：刘强东撰文讲第四次零售革命：零售不不存在新与旧，转变的是零售业基础设施原创文章，予以许可禁令刊登。
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(公众号：)消息，2019 年 9 月 18 日，阿里巴巴宣告，国际视频标准华人领军人物、前高通首席工程师陈颖和加拿大西蒙弗雷泽大学（SFU）终生副教授谭平入职阿里人工智能实验室（以下全称 AI Labs）。阿里 AI Labs 视觉产品首席科学家 陈颖博士据理解，陈颖博士曾兼任美国知名芯片公司高通首席工程师。在其任职期间，他主导了 MPEG 国际视频编码 H264（1080P）、H265（4K 蓝光）标准制订，享有 250 项已许可美国专利，是首个取得高通“知识产权成就奖”的华人。
而此次重新加入阿里 AI labs 之后，陈颖将兼任人工智能和边缘计算出来首席科学家，重点攻下家用智能终端视觉技术，减少物联网视觉芯片门槛，打造出家庭科技产品。阿里 AI Labs 计算机视觉首席科学家 谭平教授另一位重新加入阿里 AI labs 的是加拿大西蒙弗雷泽大学 （SFU） 终生副教授谭平，其研究领域是真实感的三维重建（SfM）技术，可通过现实物体的照片自动对物体展开 3D 建模。
他曾应邀兼任国际顶级学术会议 CVPR、SIGGRAPH 领域主席、IROS 副主编，是 3D 视觉领域的标杆式人物。重新加入阿里 AI Labs 后，谭平教授将兼任计算机视觉首席科学家，专心三维建模和全息技术研发，创建真实世界的三维数字化版本，打造出细致的虚拟世界。另外，据公开发表信息，目前阿里 AI Labs 除了陈颖、谭平外，核心产品及技术研发团队还包括实验室负责人陈丽娟、语音技术首席科学家聂再清、机器视觉卓越科学家李名杨、首席设计师李剑叶、硬件终端总经理茹忆、产品运营总经理杜海涛等。
值得一提的是，阿里方面向两位视觉计算出来领域的科学家皆班车了百万美元年薪。这意味著在将要来临的 5G 高速网络时代，阿里 AI Labs 已开始从语音交互向信息量更大更加有想象力的视觉交互进行布局，智能助手天猫精灵未来在视觉领域或将带给惊艳。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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在 WannaCry 和 Petya 等勒索软件侵袭之后，微软公司建议所有 Windows 10 用户从 PC 移除除漏洞多年的 SMBv1 文件共享协议。这些恶意软件通过网络展开拷贝、加密用户文件勒索赎金，而 SMBv1 扮演着了出卖的角色。不过在近日举行的 DEF CON 黑客大会上，又曝出了另一个早已 20 年之久的漏洞！RiskSense 安全性研究人员将它称为“SMBLoris”，并说明其需要发动拒绝服务（Dos）反击，病毒感染 Windows 2000 及以上操作系统的任一版本 SMB 协议。 更加差劲的是，黑客只需一台树莓为首和 20 行 Python 代码，才可让一台 Windows 服务器跪在。
RiskSense 是在分析 EternalBlue 时找到该 SMB 漏洞的（它被指出是最近俄罗软件反击的源头）。 其在今年 6 月份将该漏洞下文告诉微软公司，但该公司对此称之为不想修缮，一名发言人告诉他 Threatpost：“该案例对安全性的影响并不相当严重，对于有所疑虑的企业客户来说，我们建议其停止使用互联网 SMBv1 采访”。
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属性检索、查阅减耗时预测、动态公交、周边路况事件等功能让百度地图的上下班智能显得更为多样。如果将上下班区分为前、中、后三个部分，则可见百度地图的AI化早已做到的如何。
上下班前：根据智能算法模型，百度地图可以规划组合式交通方案，比如地铁+微信、地铁+公交，减少决策成本；追加了警告功能，自动计算出来合适的抵达时间；根据路况及时调整路线防止交通堵塞等。上下班中：AI技术助力下，百度地图不具备天气警告功能便利车主参照；在高速路上，对行驶区、加油站、收费站、服务区、充电桩可以心中有数；对发给脑溢血情况提早得知；当然，方位共享也可让路途更加放心。上下班后：智能引荐特色旅游景点是较为简单的功能；景区自定义化能力早已上线，须向小度告知景区人气、最佳观看时间和建议时长等问题，错峰游览；当打开导游模式，小度就能做到你的“私人导游了；值得一提的是，”AR导航系统功能将沦为“路痴”的确实福音。
可以说道，在百度以AI为战略导向的今天，地图产品是最落地最靠近用户的应用于之一。使用者不仅需要获得智能化、个性化上下班服务，同时还能作为参与者，将产生的数据反哺百度AI技术，推展AI的更进一步发展。技术东流的百度地图背后的秘密作为一款地图产品，最重要的品质是精确、非常丰富和易懂。
百度地图通过深度自学、图像识别、交通大数据等AI技术都让这些品质超过淋漓尽致。定位能力上，百度地图智能融合定位技术，融合高精度传感器模式识别及航迹推算出技术，构建室内、室外场景下高精度智能惯导定位能力，超过业界顶尖技术水平。步行者航位推算出（PDR）精度高约3m，可实现高精度室内区域的步行导航系统；车辆航位启动时（VDR）在隧道场景误差率，平均值大于10%，相似GPS定位精度，精度高约10m~20m。
数据采集精准度上，百度地图以全景低精收集为基础，建构全国高精度的基础骨架路网，相结合众源能力构建动态收集，融合全新的工艺架构，构建动态改版的AI+地图数据生产。与传统地图生产工艺比起，效率提高10倍以上，并不具备要素级高频检测全自动改版的能力。AI+轨迹大数据上，百度地图从人工核实改变为自动介入，从只找到变化到现在可以预测变化。
从轨迹大数据中萃取现实世界的道路通行能力，是AI技术落地的展现出。通过对各类交通运输工具等所产生的轨迹大数据与现有路网创建同构，并综合分析轨迹数量乘载、速度变化、导航系统失速绕路不道德，AI推理小说引擎，可以构建从0开始的路网形状、属性和流形的自动化建构、以及分钟级的的堵塞通车、交规容许等道路要素的改版。
POI低精科学知识图谱上，百度地图基于非常丰富的道路数据、全面的基础地物数据和多维度的POI数据，百度地图展开数据提取，并通过归一、融合、建边等技术，做成了POI低精科学知识图谱，最后在地图中给用户获取更加非常丰富的展现出结果。当然，百度地图的技术能力不仅对内充分发挥效用，其独特的百度地图开放平台也正在为政府、企业、个人开发者获取优质的地图对外开放服务。截至目前，百度地图日均位置服务催促约900亿次，占据75%开发者市场份额，每日服务活跃应用于及网站约65万，为150万地图开发者联合自由选择。
国际化是百度地图新的主题。从2014年到2018年底，导航系统上已构建覆盖面积全球209个国家和地区，地铁覆盖面积已转入84个国家和地区，中文介绍覆盖面积全球530个热门景点。
眼下，随着百度整体的AI战略深度前进，横向的AI技术将再次抛光，新一代的百度地图也将在个性化、多样化、智能化上再次领先。(公众号：)原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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国际标准化的应急调用号码 112 和 911，也要反对国内标准化的应急调用号码，比如说 119、110 和 120。然而，根据我国《国家质量技术监督局 2002 年通信涉及行业标准》（“YD/T1214-2002” 和 “YD/T1215-2002” 两个标准），手机劲射必需检测能否应急调用，但没明确规定检测手机不应同时不具备国际和国内标准化的应急调用号码。
由此，著名 IT 律师赵攻占在拒绝接受专访时回应：各手机厂商只需设置 911 和 112 之后需要通过劲射测试，须另外设置调用我国常用的应急号码。这归属于行业标准在制订时有疏忽。北京邮电大学教授曾剑秋回应，根据国际电信联盟规定，手机厂商生产的手机必需不具备在不加装 SIM 卡的情况下展开应急调用的功能，但虽然绝大多数手机都不具备这一功能，但无法必要转至涉及部门的人工服务台。一位行业人士也回应，这背后只不过也牵涉到到运营商和呼叫中心的问题，各方权责也比较复杂。
比如，在上海有所不同地区用并未挂 SIM 卡的运营商自定义机打 120，有可能有的能切断有的就打必经，因为 120 应急呼叫中心在上海好比一个，本身的物理方位不一样，网络覆盖环境也不一样，结果有可能大相径庭。因此，相对于 120、110、119 等电话，112 和 911 等应急电话不具备更加高级别的通用性（却是是全球通用），在中国范围内也是如此；当用户无法必要桥接到涉及部门的人工服务台时，就不会被桥接到标准化号码 112 或 911。在深圳市南山区特地尝试后找到，无论是电话 112 或 911，都会获得如下的提示音：您好，匪警请拨 110，火警请拨 119，急救中心请拨 120，交通故障请拨 122。
魅族的一个大 Bug前面早已说道过，在我国的手机劲射测试中的确不存在着一些漏洞，有时候不会造成国内的用户群体在电话 110、120、119 等常用的应急电话时，无法必要桥接到涉及部门的人工服务台，而是被桥接到标准化的 112 或 911 应急呼叫中心。但这个漏洞并非不能填补，最少从手机厂商的角度，几乎可以从系统层面解决问题这个问题。比如说在 Android 系统展开本地化的二次开发，将手机内部设置的通话服务器货运号码改回国内标准化的货运号码，从而使得用户可以必要拨通 110、119 或者 120。只不过，前几年，也有小米、魅族的用户在涉及论坛体现过类似于的情况，获得的涉及对系统就是可以通过操作系统系统改版来解决问题，或者可以加拨区号解决问题。
而人民网在 2012 年也曾报导称之为，部分“水货”手机（比如说某 HTC 手机）无法拨通 110 报警。（图片来自 MIUI 论坛）返回这个案件本身，魅族如果充足细心，或者充足推崇用户之前的对系统意见，当然也可以通过 Flyme 的系统本地研发与升级来解决问题这个问题。但最少在本案当事人所用的基于 Android 7.1.1 的 Flyme 系统版本中，魅族并没解决问题这个在用户显然极为可怕的系统漏洞，又极为莫名其妙地被用户碰上并曝光出来，从而再度把自己带回风口浪尖之上——(公众号：)指出，在十分不利的行业态势下，这对魅族手机的发展并不是一件好事。
某种程度上，这某种程度是 Flyme 操作系统的大 Bug，也是魅族自身的一个大 Bug 吧。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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