APP泛滥的时代,什么样的APP应用才会受欢迎_励志网

APP泛滥的时代,什么样的APP应用才会受欢迎

2018-05-24 02:36 来源:励志网

(2)带来新的定性数据,因此新的定性模型。

区块链技术同样能够变革人工智能——当然以它自己的特定方式进行。部分将区块链用于人工智能方式目前还很单一,比如在人工智能模型上进行审计跟踪(audittrail)。有些应用几乎是难以置信的,比如拥有自己的人工智能——人工智能去中心化自治组织(AIDAO)。这些都是发展的机会。这篇文章将具体探讨这些应用。

在某些情况下,当独立的数据被合并,你不只是得到一个更好的数据集,还得到一个新的数据集。这能带来全新的模型,从中你可以收集新的见解、进行新的业务应用。也就是说,你可以做一些你以前不能做的事情。

>>科技买手,全网尖儿货打折/特卖推荐平台近年,从围棋到人类水平的语音识别,人工智能(AI)研究者终于在他们几十年一直努力探索的领域取得了突破。取得突破进展的关键一点是研究者们可以收集巨量的数据并「学习」这些数据,从而将错误率降低到可接受范围以内。

Banko和Brill并不是唯一发现这个规律的人。例如,在2007年,谷歌研究人员Halevy、Norvig和Pereira发表了一篇文章,显示数据可以如何「不合理地有效」跨越许多人工智能领域。

#p#分页标题#e#如果这听起来很学术,那是因为它本身就很学术。大多数人工智能工作仍然在学术界,虽然有实际的应用场景。在我的经验中,许多人工智能子领域中都是这样的,包括神经网络、模糊系统(fuzzysystem)、进化计算(evolutionarycomputation),甚至不那么人工智能的技术,如非线性规划或凸优化。

企业APP制作可以展示企业形象、企业文化、产品信息的,用来取代现有的企业简介及厚厚的产品画册。仅需用一个APP就可以把这些东西全部装进去,当给客户介绍产品信息的时候,可以直接通过平板电脑给客户进行展示介绍,更可建议客户在其移动终端如:智能手机、平板电脑上也安装一个企业信息展示的APP,便于及时获取新的产品信息。小提示:在自己企业的宣传单张上印上一个二维码会更利于宣传。

移动电子商务飞速渗透各个领域的今天,各行各业以及各企业都争相开发APP加入到营销大军中,各行各业以及企业如何与时俱进,充分利用手机APP开展营销与采购,抢占市场,成为各生产与销售企业的必须面对的问题。APP软件开发之企业APP,企业是移动营销的大助手。企业APP制作有效提升企业全面形象、助力企业轻松实现移动精准营销。让企业率先抢占先机、领先于同行。米点科技更是注重于制作企业精品APP的开发公司。为什么企业需要拥有自己的APP?那么制作企业APP能为企业带来什么好处?下面,小编将进行详细的讲解。

设计一种算法来提高性能,例如为支持向量机分类器设计一个新的核函数,以提高AUC值。

我们可以将区块链视为「蓝海」数据库:它们逃离了现有市场上有鲨鱼竞争的「红海」,而是没有市场竞争的蓝海。蓝海的著名例子是视频游戏主机Wii(妥协了原始性能,但添加了新的互动模式),或YellowTail葡萄酒(忽略了葡萄酒爱好者矫揉造作的繁复规范,使葡萄酒更容易被啤酒爱好者接受)。

4、运营APP给企业带来更多的效益

数据才是关键!

1.更便捷企业进行信息展示

数据共享可能发生在一个企业中(如在区域办公室)、一个生态系统内(如一个「财团」数据库)或整个星球(例如共享行星数据库,即公开区块链)。

(1)带来更多的数据,因此可以训练出更好的模型。

找到一个固定的数据集(通常很小)。

生态系统内:竞争对手(例如,银行或唱片公司)过去永远不会分享他们的数据。但现在可能坦率地展示,结合几个银行的数据,可以做更好的模型以预防信用卡欺诈。或者供应链机构通过区块链共享数据,对供应链中更早地数据使用人工智能,可以更好地确定在供应链中导致失败的根本原因。例如,大肠杆菌的菌株究竟出现在哪里?

在讨论这些应用之前,我们先来了解一下区块链与传统大数据的分布式数据库(比如MongoDB)之间的差异。

3、企业与用户之间的沟通桥梁搭接

男同是众多生活现象中的一种。红旗飘扬的中国虽然还没有想米旗国家那样开放,允许同性恋者结婚,给以他们尊重。但是在中国的陆地上,确实却在很多的同性恋者。从同性恋这方面的iosapp开放和下载量的增多状况来看,这是不争的事实。Jack'd经过一年的时间,增长速度明显,已经越来越为男同所接受和使用。

这就像原子弹一样冲击了人工智能领域。

走向现代人工智能&数据

在整个星球范围内(公共区块链数据库):考虑不同生态系统之间的数据共享(例如能源使用数据+汽车零部件供应链数据);或个人参与者在一个行星尺度的生态系统(如网络)。更多的数据来源可以改善模型。例如,在中国一些工厂能源使用量的峰值可能与非法汽车零部件花了一天在市场运输有关。总的来说,我们看到公司汇总数据,进行洗白,重新包装并出售的行径;从Bloomberg终端到几十(或几百个)初创企业通过httpAPIs销售数据。我在稍后阐述这一未来。

本地资产/交换:

一个企业内部流通的APP制作里面包含所有人的岗位职责、联系方式、个人头像等,便于新员工快速的融合到新的团队中来;还可以添加一些公司动态通知的功能,把通知信息全部发布到APP中,除了可以及时有效的让所有员工接收到外,也利于查询以往的记录。

大规模的区块链技术解锁了其在人工智能应用上的潜力。从区块链的三点好处开始,我们来探讨一下这些潜力。

人工智能区块链的概述

下面给出了每个对应的例子:

不变性/审计跟踪:

人工智能热衷数据。数据越多,模型越好。然而,数据往往是孤立的,尤其是在这个新世界里,数据可能是难以逾越的鸿沟。

「传统」人工智能&数据的历史

这三个新的「区块链」数据库特征对于人工智能应用也有潜在的借鉴意义。但是大多数实际的人工智能工作涉及大量的数据,如大数据集训练或高吞吐量流处理(streamprocessing)。因此,对于区块链在人工智能领域的应用,需要具有大数据可扩展性和查询的区块链技术。像BigchainDB这样的新兴技术及其公共网络IPDB(InternetPinballMachineDatabase)正是如此。这使得获得区块链的好处时不再需要舍弃传统的大数据数据库的优点。

到目前为止,还没有什么让人惊讶的。但是,Banko和Brill揭示了一些不同寻常的东西:当你添加更多的数据——不仅仅是一点数据,而是多达数倍的数据——并保持算法相同,那么错误率会持续下降很多。到数据集大到三个数量级时,误差小于5%。在许多领域,这是18%到5%之间的差异,但是只有后者对于实际应用是足够好的。

通过APP制作内置的交互功能:如直接拨号、发送短信、业务信息查询等功能,更加便捷企业与用户进行联系;甚至还可以做一些选购类的表单让用户勾选,然后用户只需直接点击提交,即可把选购信息提交给企业。

总之:去中心化/共享控制能促进数据共享,这反过来又带来更好的模型、更高的利润/更低的成本/等。阐述如下:

在会议或期刊上发表该算法。「最小可发表的改进程度」只需要相对提高10%,只要你的算法本身足够花哨。如果你的提高程度在2倍-10倍之间,你可以发表到该领域最好的期刊了,特别是如果算法真的很花哨(复杂)的话。

「越多数据,越多财富」——每个人

作为一个人工智能研究员我自己成熟的年龄是类似的。当我遇到现实世界的问题时,我学会了如何吞下我的骄傲,放弃「炫酷」的算法,仅仅满足能够解决手头上问题,并学会了热爱数据和规模。我们将重心从自动化的创意设计转向了「无聊」的参数优化;同时当用户要求我们从10个变量增加到1000和变量时,我们在匆忙应对中变得不那么无聊——我的第一家公司ADA(1998–2004)的情况就是这样。我们将重心从华丽的建模方法转移到超级简单但可完全扩展的机器学习算法(如FFX);当用户要求从100个变量增加到100000个,从100亿蒙特卡洛样本增加到10亿(有效样本),我们同样不无聊——这发生在我的第二家公司Solido(2004—至今)。即使是我第三家也是目前的公司的产品BigchainDB,也体现了对规模的需要(2013—至今)。扩展功能,扩大规模。

如果是陌陌是大众情感的正常爆发,男女荷尔蒙的爆发,那么Jack'd便是男同界的荷尔蒙爆发之代表。用户登录Jack'd后需要填写个人的基本资料,上传照片。当然,该软件严禁色情的图片,可也难免有个别的漏网之鱼。该ios社交app会根据资料以及其他的条件自动去搜索附近同样使用Jack'd的人,并为用户显示对方的信息和距离。Jack'd支持西方国家的语种如英语、意大利、葡萄牙等,亚洲的中韩日语也同样支持。这表明男同之间可以是跨国界发展的,这样的Jack'd能让世界的男同相互联系壮大。

(5)使训练/测试数据和模型成为知识产权(IntellectualProperty/IP)资产,这可以带来去中心化的数据和模型交换。能更好地控制数据的上游使用。

相反如果区块链促进四个认证实验室共享他们的数据,你就有所有的合法数据,从利用它们你将建立一个分类器(右下)。任何输入的钻石,例如在eBay上看到,将遍历系统,并与分类器中的每一类进行比较。该分类器可以检测真实的欺诈行为,避免误报,从而降低误报率,使保险供应商和认证实验室受益。这可以简单地作为一个查找框,即不需要人工智能。但使用人工智能进一步提高了它,例如基于颜色、克拉预测价格,然后用「价格和价值的接近程度」作为主要欺诈分类器的输入。

区块链还可以以更多的方式帮助人工智能。反过来,人工智能可以有许多方法帮助区块链,如挖掘区块链数据(例如SilkRoad调查)。这是另外的讨论话题:)

敌人们共享他们的数据来喂养一个人工智能。2016多么有趣!

于是收集更多的数据的竞赛开始了。需要大量的努力才能获得好数据。如果你有资源,就可以得到数据。有时甚至可以锁定数据。在这个新世界里,数据是壕沟,人工智能算法是一种商品。出于这些原因,「更多数据」是谷歌、Facebook等公司的关键。

机会1:数据共享→更好的模型

一旦你了解这些动态,具体行动就有了简单的解释。谷歌收购卫星成像公司不是因为它喜欢卫星图像;而谷歌又开放了TensorFlow。

(4)为训练/测试数据和模型提供了保证,提高数据和模型的可信度。数据也需要声誉。

在我第一篇发表的论文《GeneticProgrammingwithLeastSquaresforFast,PreciseModelingofPolynomialTimeSeries》(1997)中,我自豪地展示了我新发明的算法与最先进的神经网络、遗传编程等相比在最小的固定数据集上有最好的结果。

此外,最好的算法是最简单的;最糟糕的算法是最花哨的。来自20世纪50年代的无聊的感知器算法正在击败最先进的技术。

Jack'd的用户只能上传三张公开的照片和两张私密照。具有聊天的的功能,还为用户设置多种模拟场景。用户可以收藏该app的推送内容,每天的推送都会有消息提醒。注意,用户如果三个月都没有登录账户,系统就会将其删除。三个月以上的旧信息也将自动消失。用户需要对旧信息进行适当的处理。

在如今这个很多人还不懂企业官网运营的时代,更不要说去运营企业APP了。但从未来的发展形势上看,既然互联网时代我们可以通过运营网站来给企业利益;那么在移动互联网时代,必然会有类似的运营APP方法,无疑米点科技可以帮助大家找到方向。但从未来的发展形势上看,既然互联网时代我们可以通过运营网站来给企业利益;那么在移动互联网时代,必然会有类似的运营APP方法,从而促进企业的发展。

当我在90年代开始做人工智能研究时,一个典型的方法是:

当然还有一些更理想化的功能,比如说把OA系统也融入到APP制作中;中国领先的移动互联网软件开发公司米点科技相关负责人表示:我们曾为一个用户提出过这样一个设想:在APP制作中加入业务员外出打卡考勤功能,就是说业务员在外使用手机打卡功能,显示打卡的大致方位,这样与移动互联网配合的刚好恰当。

但是,世界变化了。2001年,微软研究人员Banko和Brill发表了一篇有着显著成果的论文。首先,他们描述了大多数自然语言处理领域的工作基于小于100万字的小数据集上的情况。在这种情况下,对于旧/无聊/不那么花哨的算法,错误率为25%,如朴素贝叶斯(NaiveBayes)和感知器(Perceptron),而花哨的较新的基于记忆的算法(memory-basedalgorithms)实现了19%的错误率。这是下面最左边的四个数据点。

深度学习直接适用于这种情境:如果给定一个足够大的数据集,它能弄清楚如何获取相互影响和潜在变量。有趣的是,如果给予相同的大规模数据集,来自上世纪80年代的反向传播神经网络有时能与最新的技术媲美。参考论文《DeepBigSimpleNeuralNetsExcelonHandwrittenDigitRecognition》。所以说数据才是关键。

Jack'd这个iosapp开发,可以说能为广大的男同在一定程度上感受到集体,不至于孤单。在不被世人接纳的时候还能有其他的男同作伴,对他们来说可能是比较有用的。只是如果仅在于像陌陌那样,打上约炮的标签,所谓的寻找真爱,便不好说了。

在这里,我将描述现代人工智能为了产生好的结果是怎样利用大量数据的。(虽然不总是这样,但它很常见并值得描述。)

还有一个机会:(6)人工智能与区块链解锁人工智能去中心化自治组织(AIDAO/DecentralizedAutonomousOrganizations)的可能性。这些人工智能可以积累财富。在很大程度上,它们就是软件即服务(Software-as-a-Service)。

2.方便企业内部进行沟通

许多这些机会是关于人工智能与数据的特殊关系。让我们先来探讨一下。在此之后,我们将更详细地探讨区块链在人工智能领域的应用。

机会2:数据共享→新模型

现代人工智能&数据

(3)允许共享控制人工智能的训练数据和模型。

企业内:使用区块链技术来合并来自不同区域办公室的数据,因为它能降低企业审核自己数据的成本,并和审计员共享数据。随着新的数据到位,企业可以建立人工智能模型,例如,相比以前只建立在区域办公室水平的模型,新模型能更好地预测客户流失的模型。每个区域办公室的「数据集市」?

这里有一个用于识别钻石欺诈例子。如果你是一家提供钻石保险的银行,你想开发一个识别钻石是否欺诈的分类器。在地球上有四个值得信赖的钻石认证实验室(当然取决于你问谁)。如果你只能访问其中一个实验室的钻石数据,那么你就看不到其他三家的数据,你的分类器可能很容易把其他家的钻石标记为欺诈(见下图,左)。你的误报率会使你的系统不可用。

作为蓝海数据库的区块链(blockchain)

#p#分页标题#e#但是如果有足够的正面效益,区块链鼓励传统的独立体间数据共享。区块链的去中心化本质鼓励数据共享:如果没有单一的实体控制存储数据的基础设施,共享就会有更少的冲突。之后我会举出更多好处。

根据传统的数据库标准,传统的区块链(如比特币)是糟糕的:低吞吐量、低容量、高延迟、糟糕的查询支持等。但在蓝海思维中,这是可以接受的,因为区块链引入了三个新特性:去中心化/共享控制、不变性/审计跟踪和本地资产/交换。受比特币启发的人们乐于忽视传统的以数据库为主的缺点,因为这些新的好处有可能以全新的方式影响整个行业和社会。

去中心化/共享控制激励了数据共享:

简而言之,大数据大为改观了人工智能的发展,将其推到一个几乎难以置信的高度。

这些区块链的好处为人工智能实践者带来了以下机会:

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