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SEP·2020

英特尔为何要高调收购辅助驾驶明星企业Mobileye?|本周专栏精选【lol下注_LOL下注平台_官方首页】

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(公众号:)按:本周,芯片巨头Intel高调并购ADAS明星企业Mobileye,在业界引发轩然大波,收购方和被收购方各旗号什么算筹?对涉及领域不会有哪些深远影响的影响?阿里巴巴启动“NASA”计划,是马云要去太空了吗?听闻Google 控告Uber、Otto是因为一个叫莱万的人,那么莱万到底是谁?他做到了什么?更加多精彩理解,请求页面红色标题读者全文。如果你对专栏的内容或形式有任何建议,请求在下方评论区facebook,专栏君将一一恢复。无论你是乐意共享的极客,或是对科技圈的新闻事件有精辟的看法的评论人,均可向我们投稿,专栏君的邮箱:gulei@leiphone.com。1、解析 | 英特尔为何要高调并购辅助驾驶员明星企业Mobileye?北京时间3月13日,据以色列媒体Haaretz报导,芯片巨头英特尔以150亿美元将以色列ADAS及自动驾驶公司Mobileye收益囊中。

该消息曝光后,Mobileye股价在盘前交易中大涨,涨幅近30%。这一则突如其来的消息完全占有了所有智能汽车行业的头条,这次并购在汽车界和科技界引发了极大的浪花,英特尔作为处理器行业的巨头誓要杀进汽车行业,完全将必定给智能汽车的产业格局带给极大的影响,而这看起来忽然的并购,只不过是英特尔产业布局的最重要一步……【作者】史高拔,汽车电子工程师,供职于国内某汽车技术中心,专门从事汽车智能网联成技术研发。2、马云为什么要去“太空”?只因中国互联网的天知道逆了“外星人”马云最近启动了阿里自己的“太空计划”——NASA——面向未来20年的技术研发计划。

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美国在上个世纪五十年代启动的NASA计划在相当大程度上成就了日后美国在技术领域的领导地位,而阿里声称自己的NASA是为了“为服务20亿人的新经济体储备核心科技”,而不是为了字面上很更容易让人误解到的,将马云送到太空。阿里为什么要在这个时候发售面向未来20年技术研发的NASA计划?背后折射出中国互联网的天的哪些变化?【作者】尹生,互联网价值研究者、前福布斯中文版副主编。3、破解地震的密码?——机器学习算法未来将会构建地震的准确预测多达,被地震夺去生命的人员数量十分难以置信。

每年约有一万人杀于地震和震后灾难,但实际的伤亡人数有可能更加多。2004年,苏门答腊岛海岸有多达230,000人在九级地震引发的海啸中遇难;2010年,多达200,000人杀于海地七级地震;1556年,中国多达800,000人在一次地震央丧生。

近日,美国新墨西哥洲“洛斯阿拉莫斯国家实验室”团队训练了一个机器学习算法来企图预测地震,该团队还不确认这一技术能否用作现实地震的预测,目前仅有为实验室环境成果,但这项技术有可能为地震预测领域的研究修筑了一条新的路径。【作者】本文由图普科技工程师翻译成自:《Machine-Learning Algorithm Predicts Laboratory Earthquakes》4、Google 对Uber、Otto的无人驾驶诉讼案,都是因这个男人而起 | 深度估算大多数人告诉 Anthony Levandowski(以下全称莱万),是因为谷歌合并出有的无人驾驶汽车公司Waymo发飙,控告莱万创立的 OTTO 和供职的 Uber 偷窃其无人驾驶核心技术。

起诉书中,列出了莱万十几条罪状,让人看上去,莱万就是个忘恩负义,一心想赚钱的工程师。这些诉讼内容否有误,尚待法庭证明。

但体重2米的莱万,并不这么非常简单……【作者】于欣烈,汽车行业从业者。5、谷歌工程师:闲谈一聊深度自学的weight initialization深度自学模型训练的过程本质是对weight(即参数 W)展开改版,这必须每个参数有适当的初始值。有人可能会说道:“参数初始化有什么难题?必要将所有weight初始化为0或者初始化为随机数!”对一些非常简单的机器学习模型,或当optimization function是convex function时,这些非常简单的方法显然有效地。

然而对于深度自学而言,非线性函数被可怕变换,产生如本文题图右图的non-convex function,如何自由选择参数初始值之后沦为一个有一点探究的问题——其本质是初始参数的自由选择不应使得objective function便于被优化。事实上,在学术界这也是一个被actively研究的领域。【作者】夏飞,清华大学计算机软件学士,卡内基梅隆大学人工智能硕士。

现为谷歌软件工程师。6、TOP5%Kaggler:如何在 Kaggle 首战中转入前 10% | 干货Kaggle是目前仅次于的 Data Scientist 聚集地。很多公司不会拿走自家的数据并获取奖金,在 Kaggle 上的组织数据竞赛。作者最近已完成了第一次比赛,在 2125 个参赛队伍中排名第 98 位(~ 5%)。

因为是第一次参赛,所以对这个成绩早已很失望了。在 Kaggle 上一次比赛的结果除了名列以外,还不会表明的就是 Prize Winner,10% 或是 25% 这三档。

所以刚认识 Kaggle 的人很多都会以 25% 或是 10% 为目标。在本文中,作者企图根据自己第一次比赛的经验和从其他 Kaggler 那里教给的科学知识,为刚听闻 Kaggle 想参赛的新手获取一些切实可行的冲刺 10% 的指导。【作者】章凌豪,复旦大学计算机科学专业。特约稿件,予以许可禁令刊登。

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