河南乐毅医疗科技有限公司

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1人工智能芯片的兴起 与其他软件不同，人工智能严重依赖专用处理器来补充CPU。在推理时，模型需要额外的硬件来执行复杂的数学计算，以加速对象检测和面部识别等任务。2019年，英特尔、英伟达、AMD、ARM和高通等芯片制造商将推出专用芯片，这些芯片将针对与计算机视觉、自然语言处理和语音识别相关的特定用例和场景进行优化。来自医疗保健和汽车行业的下一代应用将依赖这些芯片为最终用户提供智能。2019年也将是亚马逊、微软、谷歌等超大规模基础架构公司增加对基于现场可编程门阵列(FPGA)和专用集成电路(ASIC)的定制芯片投资的一年。这些芯片将针对人工智能和高性能计算(HPC)的现代工作负载进行大量优化。其中一些芯片还将协助下一代数据库加速查询处理和预测分析。 　2、机器学习/深度学习开始走进传统企业 机器学习/深度学习将走进企业内部，为企业提供以决策为中心的服务。同时，深度学习也将继续广泛应用在图像、音频、文本等非结构化数据处理中。尤其是传统行业中的大中型企业，采用机器学习平台开发人工智能应用将逐渐成为主流。IDC预计到2020年行业前15%的企业都将采用机器学习。 3、低代码量开发平台降低AI技术使用门槛 低代码量/无代码开发平台促进AI部署自动化，降低技术使用门槛，使中小企业也能平等使用AI，实现普惠AI。用户可以上传图片、音频、文本等原始数据，系统即可自动训练出合适的模型。典型的案例—谷歌AutoML，百度EasyDL。 　4、神经网络之间的互操作性成为关键 开发神经网络模型的关键挑战之一在于选择正确的框架。一旦模型在特定框架中完成了训练和评估，就很难将其移植到另一个框架中。这种状况阻碍了人工智能的普及。为了应对这一挑战，AWS、Facebook和微软合作构建了开放式神经网络交换(ONNX)，这使得在多个框架中重用经过训练的神经网络模型成为可能。可以预见在2019年，ONNX将成为该行业的重要技术。 5、城市实时仿真成为可能，智能城市诞生 城市公共基础设施的感知数据与城市实时脉动数据流将汇聚到大计算平台上，算力与算法发展将推动视频等非结构化信息与其他结构化信息实时融合，城市实时仿真成为可能，城市局部智能将升级为全局智能，未来会出现更多的力量进行城市大脑技术和应用的研发。

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先来讲一个故事吧，去年的时候，一则情趣用品体验师的招聘广告，吸引了很多的网友为之观看和转载。它的文案是这样的号称“史上最爽的工作，上班看片是绩效，下班撸管算加班”。这句广告不可谓不奇葩，但是却取得了很大的成功，成功的吧一个app推荐给了大众。让大众记得它。 它到底做了什么？什么吸引了大众哪？九穗大数据发现，从最早的旅游体验师，到酒店体验师，再到让无数游戏玩家心驰神往的游戏体验师，这一职业的分类不断壮大 ，要是岗位不够奇葩，恐怕难以引起波澜来。娱乐更容易传播。好奇心会引起大家关注。这也事件本身所加持的属性。 那么事件营销到底是什么？九穗大数据为您解读的答案是：说起“事件营销”，不免想起“张太”二字。时过境迁，那种哗众取宠的做法依然让人生疑。故作悬念，没事找事，容易陷入自嗨的深渊。而近几年来，国内外出现了一大波不同寻常的“事件营销”——这些“事件”并没有制造事端，而是创造价值，为人所喜闻乐见，天然地成为了大众的谈资。 1、环境媒介创意 德国最大连锁超市EDEKA在上一年圣诞节，为顾客们精心准备了惊喜。他们用9个收银机柜台、13支隐藏摄影机和音效设备，用收银台扫描条形码时的哔哔声，配合现场B–BOX，完整地奏出了一曲《Jingle Bells》。结账时突然灯光熄灭，顾客们都受到了少许惊吓，但随着音乐响起，他们都纷纷拿出手机来录制、分享。 真实场景是每个消费者都躲不过的地方——每天经过地铁巴士，上楼梯电梯，到饭店吃饭，到超市购物……当中被多种环境媒介包围，细心融入每一个场景中，必能想到让人喜出望外的创意，或解决场景中的问题，或提供特别的体验。EDEKA则是利用了结账场景中，日复一日的、习以为常的哔哔声，给顾客的购物体验带来了娱乐享受。 其他例子：红牛谜题广告、钢琴楼梯、可以用来健身的广告牌 2、奇葩工作岗位招聘 去年，他趣以年薪20万招聘情趣用品体验师——号称是“史上最爽的工作”。“上班看片是绩效，下班撸管算加班……”这则奇葩的招聘启事遭到网络疯传，他趣这个APP也随之走进了大众的视野里。其实，体验师这一职业从产生至今已经有些年头了。从最早的旅游体验师，到酒店体验师，再到让无数游戏玩家心驰神往的游戏体验师，这一职业的分类不断壮大。 “招聘”这招已然没那么好使了，要是岗位不够奇葩，恐怕难以引起波澜来。

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