Search
征服者 雷達測速器 行車記錄器
是大家眾所皆知的優秀行車記錄器品牌👍🏻
想不到居然推出了家電😆😆😆
感謝我最愛的老東家💕
讓我可以體驗擁有這款手持吸塵器
👉🏻征服者 無線真空吸塵器
不論是放在房間還是車上
都輕巧好收納 不佔空間 超便利💓
有刷毛吸頭與一般細長吸頭‼️
可以依照自己的需求來做更換👍🏻
阿ㄌ會拿來吸電腦上累積的灰塵
或是鍵盤髒污⌨️ 都清理的很乾淨喔✨
重點吸力很足夠🌬🌬🌬
有三種不同強度的吸力段數可以選擇👌🏻
ㄌㄌ實際操作過 如果接頭接好
可是連保齡球🎳都可以輕鬆吸起來呢！
不論車用🚗還是電器、家中小角落
都可以輕輕鬆鬆的就把髒污帶走唷🥰
使用時不需要麻煩的接著電線😫
也不需要安裝補充電池🔋
直接在使用前USB充電 充飽飽⚡️⚡️
就可以輕鬆使用無負擔啦哈哈哈🤩
價格方面也是很親民的甜甜價😘
推薦大家擁有這台 👇🏻👇🏻👇🏻
💕征服者 無限手持吸塵器💕
💕想擁有點這邊👇🏻👇🏻👇🏻👇🏻
https://shopee.tw/product/76531413/6715089693?smtt=0.2120887-1602512567.9
《MIT科技評論》6/29
* 【英國欲出資5億英鎊競購OneWeb資產，借此打造自家全球導航系統】曾經 SpaceX 的競爭對手、衛星公司 OneWeb 的資產將在紐約被掛牌出售，拍賣將於 7 月 2 日進行。
目前亞馬遜傳出有意收購 OneWeb 部分資產，同時有消息稱英國政府對 OneWeb 資產展現出強烈興趣，欲出資 5 億英鎊收購部分 OneWeb 資產。
OneWeb 原本計劃發射約 650 顆低軌通信衛星，在全球範圍內部署衛星通信服務。在今年 3 月由於資金問題申請破產之前，OneWeb 已經發射了 74 顆衛星。
從 OneWeb 破產之後，不斷傳出有來自中國資方背景的公司有意收購 OneWeb 的部分資產，但根據 Space Intel Report 報道，美國政府可能會對來自英美以外的公司，已設下障礙。
* 【特斯拉再次被美監管機構調查，老款車型中控屏存故障隱患】電動汽車品牌特斯拉，一直是一個爭議不斷，讓人又愛又恨的存在。
車主一面享受著純電的加速快感和中控大屏的科技感，一面又不得不面對層出不窮的品控問題，車漆和內飾出現問題還算輕的，碰上門窗密封不嚴和電子元件失靈，才讓人真的頭疼。
這些問題曾在 2017-2018 年集中爆發，一度導致知名消費者測評機構 Consumer Report（CR）將特斯拉從推薦名單中除名。不過隨著工藝質量不斷提升，CR 又在去年 11 月恢復了它的推薦地位，在豪華品牌中的可靠性排名也有所提升，也算是對其努力的一種肯定。
* 【美光DRAM商業機密案再升級，美國對福建晉華總經理髮出逮捕令】據彭博社報道，美國舊金山聯邦地方法院在 24 日發出逮捕令，將三名牽涉美國存儲大廠美光 DRAM 技術商業機密案的三人列入通緝名單中，其中一人是福建晉華總經理陳正坤，另兩名曾任職瑞晶（後被美光並購）工程師，之後轉職到聯電。
兩周前，由於涉及竊取美光商業機密，台灣法院剛裁定聯電須支付一億元新台幣（340萬美元）的罰款，以及三名與聯電有關的員工被判處 4 ~ 6 年徒刑，以及罰金。
此案件起源於 2016 年，當時聯電與福建晉華集成簽署技術合作協定，聯電受到福建晉華委託開發 DRAM 技術，由福建晉華提供 DRAM 所需的機台設備，並依開發進度由晉華支付聯電技術報酬金作為開發費用，而開發成果將由雙方共同擁有。
到了 2018 年底，美國商務部以危及美國國安為由，將福建晉華列入出口管制實體清單，之後聯電也宣佈暫停為晉華開發 DRAM 相關技術。
* 【今年最大自動駕駛收購案誕生，曾經「融資王」Zoox估值腰斬賣身亞馬遜｜業內點評】一邊是亞馬遜——全球市值最高公司之一，另一邊的 ZooX 則是美國頭部自動駕駛公司，疫情尚未結束，兩者促成了今年自動駕駛最大收購案，這也是本年度大型科技公司的最大並購之一。
美國當地時間 6 月 26 日，亞馬遜正式宣佈收購美國自動駕駛公司 Zoox，這一傳聞已久的收購終於敲定。
雖然交易雙方均未對收購價格進行表態，但《金融時報》報導收購價格超過 12 億美元。對 Zoox 來說，這一標價甚至不到上一輪融資時估值（32 億美元）的一半，而對亞馬遜來說，這是其在自動駕駛領域最重磅的一次出手。
L4 級自動駕駛公司的高管告訴 DeepTech，像亞馬遜這樣的物流公司、電商平台在收購 Zoox 這樣的科技初創，可以理解成大型的應用場景裡面的龍頭收購與其領域或者應用場景相關的科技公司，這是非常符合邏輯的做法。
* 【波士頓動力Spot機器狗即將配售機械臂，創始人：不排除將來讓它乾家務】6 月 25 日，波士頓動力公司創始人馬克·雷伯特（Marc Raibert）通過外媒 VentureBeat 分享了一些旗下四足機器狗 Spot 的下一步發展計劃。就在 10 天前，Spot 正式開啓了商業銷售模式，並得到廣泛關注。
Spot 是波士頓動力首個在線銷售的產品，起初主要面向企業客戶，企業可以直接在波士頓動力的網站上以 7.45 萬美元的價格購買一套 Spot Explorer 開發者工具包，包括機器狗本體、兩塊電池、充電器、平板電腦控制器、機器人外殼、電源盒以及用於 Spot API 的 Python 客戶端軟件包等，折合人民幣約 52.73萬元，外界調侃這價錢都夠買一輛特斯拉 Model S 電動車開了。
Spot 的模塊化平台（安裝 Rails、有效負載端口和 SDK）是它區別於其他機器人的特色，該公司目前正在銷售附加組件，從 1650 美元的額外充電器一直到 34570 美元的激光雷達和相機系統。不過，波士頓動力公司多年來一直備受關注的機器人手臂尚未出售。
* 【為何科技未能讓美國擺脫COVID-19？《麻省理工科技評論》深度解析幕後原因】面對新冠疫情，科技在美國和諸多國家並沒有起到很好的作用，例如保障公民的生命和健康。
當前，全球新冠肺炎死亡人數已超過 38 萬，市場經濟整體走向低迷，而疫情仍在多國肆虐。在一個談論人工智能、基因科技、生物醫學和自動駕駛汽車的年代，我們對疫情最有效的應對措施卻是大規模隔離，這是一種從中世紀以來就有的公共衛生辦法。
在美國疫情之中，沒有比患者檢測不足更突顯的問題了。篩查 COVID-19 患者所使用的聚合酶鏈反應（PCR）檢測，是一種 30 多年前在世界各地實驗室常規使用的化學技術，這也是摸索診斷方法的重要一步。然而，儘管科學家們在去年 12 月底新冠病毒出現後數周內就對其進行了鑒定和測序，但美國在開發通用的 PCR 檢測方法時卻遇到了挫折，美國疾病控制中心的能力欠缺和實驗室污染導致該機構創建了一批無效的測試，而且還持續了數周。
* 【投入2300萬美元！NASA耗時6年將新型馬桶送上太空】國際空間站是有史以來最先進的實驗室之一。在不久的將來，它將擁有有史以來最先進的馬桶，這個被稱為 「通用廢物管理系統」（Universal Waste Management System）的高科技馬桶已經開發了六年，耗資總額超過 2300 萬美元，並計劃在今年 9 月份由諾斯洛普·格魯門公司（Northrop Grumman）「天鵝座」 貨運飛船被送入國際空間站。
據美國《連線》雜誌 6 月 22 日報導今年秋天國際空間站美國艙上的太空人將會在 NASA 把這一太空馬桶用在深空任務載人航天器之前，對其進行測試。
與當前國際空間站上的馬桶不同，NASA 的這一新型太空馬桶可以被用在未來的各種載人航天器中，它將首先被用在獵戶座飛船（Orion）上。該項目負責人梅麗莎·麥金利（Melissa McKinley）表示，新型太空馬桶最終也可能用在載人登月艙或前往火星的宇宙飛船。但前提是，NASA 會先將它運送到國際空間站進行為期三年的測試，以確保一切按照計劃進行。
氣候變遷迫在眉睫，AI該如何解決這一問題？
VentureBeat / Rachel / 何渝婷
2019-12-18 15:10
在今年NeurIPS會議的「應對氣候變化」研討會上，機器學習領域頂尖專家齊聚一堂，討論氣候變化對地球上生命的影響、AI如何解決這一緊迫問題，以及機器學習為什麼以及如何加入這場戰鬥。
該研討會由氣候變化人工智慧組織（Climate Change AI）舉辦。該組織曾為人工智慧研究會議舉辦研討會，並為機器學習從業者及其他領域研究者舉辦合作論壇。
「應對氣候變化」研討會探討了一系列主題，從利用深度強化學習提升Uber和Lyft等叫車服務，到應用深度學習預測野火風險、探測雪崩沈積物、利用提升風力預測準確性提高飛機效率，以及太陽能發電場的全球普查。
小組成員包括Yoshua Bengio（2018年圖靈獲獎者、世界領先的AI專家和深度學習先驅、蒙特利爾大學教授、加拿大蒙特利爾學習算法研究所主任）、吳恩達（AI和機器學習領域國際最權威學者之一、Google Brain聯合創始人、Landing.ai創始人）、Jeff Dean（Google元老之一、Google AI掌門人），以及Carla Gomes（康乃爾大學教授、計算可持續性研究所所長）。
據悉，下一次應對氣候變化的機器學習研討會，將於2020年4月，在阿的斯阿貝巴的國際學習展示會議（ICLR）上進行。
用機器學習應對氣候變化
2019年6月，Yoshua Bengio、吳恩達和Carla Gomes，加入了20多個氣候變化人工智慧指導委員會和顧問成員的團隊，其中包括DeepMind創始人Demis Hassabis。他們共同發表了一篇題為《用機器學習應對氣候變化》的論文，其中包含650篇參考文獻。
該論文探討了機器學習在氣候變化中的應用，如預測供需或極端天氣事件，以及可提高城市、交通和電力系統效率的預測AI。
研究者表示，這篇論文不僅針對人工智慧從業者，而且為參與氣候變化工作的人提供幫助，包括企業家、投資者、企業和政府領導人。
值得關注的是，關於機器學習從業者如何開始應對氣候變化的問題，三位參與論文的科學家，都提到與相關領域專家合作的重要性。
吳恩達認為，與其強調問題的嚴重性，不如做出實際行動，先一點一點回顧相關數據集，然後進行實驗，最終公布研究結果，或與氣候科學家進行對話。
Carla Gomes建議與非機器學習研究者合作：「我的確擔心電腦科學。我們認為我們什麼都擅長，但其實提出的解決方案完全不現實，對特定領域來講毫無意義，因此與專家聯繫並創建網路很重要。」
Yoshua Bengio說，避免重造輪子，就要保持謙虛，與機器學習可應用領域的專家合作。
用更好的技術應對小數據
研討會上，小組討論了機器學習中能最有效來應對氣候變化的具體技術進展。
吳恩達和小組成員呼籲，在適用於小型數據集和應用的機器學習方面取得進展，比如自我監督學習和遷移學習，從而減少培訓模型所需的數據。
吳恩達表示：「許多機器學習，即現代深度學習，都是在大型消費互聯網公司中成長起來的，這些公司擁有數以億計的用戶和龐大的數據集。但有時候，我們只有幾百或幾千張風力發電機之類的圖片，所以需要通過新技術來解決問題。大體上，我認為要想讓機器學習，在除了軟體和互聯網公司之外的其他領域有所突破，我們需要更好的技術來應對小數據體系。」
對此，Carla Gomes表示同意，他說，氣候變化和機器學習是雙向影響的，解決氣候變化問題取得的進展，也可以帶來機器學習方面的創新。
Carla Gomes談道：「我的確認為未來AI和機器學習的一個巨大挑戰是科學發現，包括嵌入先驗知識、進行科學推理，以及處理小數據。」
在之前的NeurIPS研討會上，Facebook AI研究總監Yann LeCun，也提到了機器學習的能源效率，使AR眼鏡等新技術落地的必要性。
在小組討論中，Jeff Dean談到，遷移學習和多任務學習的進展，都有希望應用於氣候變化。他說，氣候變化的挑戰至少可以成為這類技術的一個有趣的試驗平台。
研究能為世界帶來什麼
另外，Yoshua Bengio還特別提到了研究者該有的態度。
Yoshua Bengio是2018年被引用最多的電腦科學研究員，他認為，機器學習研究者，需要通過評估機器學習研究對世界的真正影響，來改變他們對提交給NeurIPS等大型會議的研究態度。更好地應對世界級緊迫挑戰的重要一步，便是改變研究者看待AI研究的方式。
他提到，研究者都很在乎論文出版，成為第一作者，為履歷增光添彩，並且找到一份好工作。這種想法其實是不應該的，學生和研究人員往往感到壓抑，工作時長也令人難以置信。但如果退一步，思考研究能為世界帶來什麼，關注長期研究的真正價值，做能影響世界的項目（比如氣候變化），就會對自身的研究工作感覺更好，壓力也更小，最終說不定能取得更好的進展。
Yoshua Bengio表示：「我認為，在本次研討會上討論的這類項目，可能會比生成對抗網路（Generative Adversarial Nets），或其他方面的進步更有影響力。」
此前，NeurIPS的組織者就表示過，他們可能會將AI模型的碳足跡，作為未來會議論文提交的標準之一。
採用更嚴格的道德規範
而吳恩達則更關注道德規範問題。
吳恩達建議AI研究者採用更嚴格的道德規範，同時利用法律保護支持這些道德規範，就像醫生對病人的義務一樣。他說，任何道德規範都應由AI研究者自己來制訂。
吳恩達表示，無論是集體達成一致的道德規範，還是其他什麼規範，AI研究界都應該達成一個更明確或更可行的社會協議。他補充說，對科技的信任度下降，也是一個需要解決的問題。
當然，現在已經有很多AI道德規範了，但很多都偏模糊，用處不大。比如，吳恩達說他向工程師們閱讀了經濟合作暨發展組織（OECD）的AI道德規範，然後問他們如何改變工作方式，工程師們幾乎一致表示，一點也不需要改變。
對於現有的AI道德規範，吳恩達說：「Google的道德規範很好，Microsoft的道德規範不錯，經濟合作暨發展組織的道德規範也不差，但我認為我們還需要做更多工作。」
正如他們在小組討論時提到的，可以和受到氣候變化影響的人們一起制訂解決方案。在今年的NeurIPS的Black in AI研討會上，愛爾蘭都柏林大學研究者Abeba Birhane，一篇關於道德的論文獲得了最佳論文獎。論文中，作者也呼籲機器學習從業者與受他們創建的系統影響的群體密切合作。
Google積極應對氣候難題
作為Google AI主管，Jeff Dean表示，Google也在積極應對氣候難題。
在接受媒體採訪時，Jeff Dean表示：「我主要關注的是碳排放和機器學習。在我看來，機器學習項目的碳排放，在總排放量中所佔的比例還是相對較小的。在Google數據中心，我們全年所有計算需求的能源，都是100%可再生的。」
在研討會一開始的主旨演講中，Jeff Dean稱氣候變化是21世紀的問題，並談到了無碳足跡AI的潛力。Jeff Dean說，讓計算實現零碳，有利於避免產生新的問題。但光是算法是不夠的，還需要將這些算法集成到系統中，然後將其綁定到將對氣候相關問題產生最大影響的應用程式中。解決氣候難題是研究者應該做的重要部分。
另外，他還談到了可以改變行為的方法，比如幫助人們瞭解自己的碳足跡。在聽眾提出關於在Google Maps上，分享二氧化碳預測的問題後，Jeff Dean說，Google正在考慮在Google搜尋結果中，包含更多資訊，為用戶的行為（比如訂購商品），給出一個碳排放量預測值。
他說：「我認為，公眾通過仔細觀察和教育，會明白解決氣候變化問題是一件真實、緊迫的事情，而不是虛構的事情。對於這一點我們都已達成共識，我們只需要繼續努力推動教育，讓公眾接受這一事實，並且做出更好的決定。」
同時，Jeff Dean在研討會上，還指出了一系列有可能對氣候產生影響的Google機器學習項目，比如旨在創造融合能源的項目，在天氣預報等方面使用貝氏推論（Bayesian inference）的項目，以及Sunroof項目（通過研究屋頂和當地天氣，預測安裝太陽能板的家庭可以節省的電費開支。）
據悉，今年早些時候，Google優化了對印度恆河和布拉馬普特拉河沿岸的洪水預測。
前不久，Google AI在一次研討會海報展示環節，展示了一篇論文，重點介紹了如何將機器學習應用於雷達圖像來預測降雨。
在當地時間12月12日接受VentureBeat採訪時，Jeff Dean表示支持英特爾AI總經理Naveen Rao，推薦的AI硬體碳/瓦特標準。
資料來源：https://news.knowing.asia/news/c3add1c5-ece5-4b60-831d-7a72f421ce30?utm_source=dable
