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太糗了!蔡英文签名时出状况,黑板上留下俩字:蔡艹

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  【网报道 记者 付国豪】台当局领导人蔡英文28日上午参加活动,期间用触控笔在黑板(触控面板)上进行签名。然而,据台媒报道,蔡签名时,触控笔及触控面板却“不给面子”,让她所签的字不能完全显示,黑板上只留下“蔡艹”字样,“英”字只显示一半,“文”字怎么写都写不出来。

环视频/制作 乔炳新

蔡英文在黑板上写下“蔡艹”(图片来源:台媒)

  综合台湾“今日新闻”等媒体8月28日报道,蔡英文当天在台北南岗区参加2019“智慧显示展览会”、“智慧制造与监控辨识展览会”开幕典礼。活动结束后,蔡英文也前往展览馆参观。

  到了“群创科技”摊位,蔡应厂商要求在大型的智慧面板签名纪念。然而现场的触控笔及触控面板“出状况”,蔡英文拿起触控笔签名时,怎么写都写不出来自己的名字,仅能写出“蔡艹”。

  另外,台媒记者拍摄的视频显示,蔡英文签名时虽然写完“英”字,但随后其中的“央”部分立刻消失,只留下草字头“艹”。

蔡英文在南港参加活动时签字出状况(图片来源:台媒)

  随后厂商工作人员更换面板模式、修整面板,但不成功。在参观活动要结束时,蔡英文随行人员安排她到下个摊位参观,但蔡当时还是不死心,又回去写了一次,最终还是没写成功,只能去下一个摊位参观。

  虽然此次签名出丑可能要归咎于触控面板有问题,但实际上,蔡英文因为“中文不好”而出丑已经不是新闻。蔡办2016年的春联“自自冉冉,欢喜新春”就曾引起岛内议论。有学者当时指正,“自自冉冉”一词应为“自自由由”。

蔡办曾推出“自自冉冉”春联(图片来源:台媒)

  相比往年“文青式”语句,蔡办2019年春节贺词回归传统的“恭贺新禧”,不过岛内网友仍然记得“自自冉冉”:“今天知错了?一败涂地之后才知道改这个小小的错误”。也有人讽刺称,改成“下下台台”最好。

  而对蔡英文在签名时只能写出“蔡艹”的这一情况,“今日新闻”形容称,这个触控面板“很不给面子”“糗了”,岛内网友也笑话:“哈哈”。

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发布时间:07:48:48


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数据公司特斯拉

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  作者:叶方,编辑:王德芙,出品:汽车之心(ID:Auto-Bit)

  提到特斯拉,大家总会不自觉站成两个阵营:

  一方将这家电动车公司捧上天;另一方则唱衰,认为它最终会被对手们干掉。换句话说,特斯拉要么一劳永逸改变汽车行业,要么就会在不久的将来关张。

  不过,如果我们放下财务、竞争和 Elon Musk 这个神奇的存在,从理性、中立、客观的角度观察特斯拉,其实是能得到更多独特解读的。

  如果说特斯拉在良渚古遗址申遗成功_蜘蛛资讯网电动化上的技术积累可能会被对手迎头赶上,那么它在数据上绝对无人能敌。特斯拉正在利用这些数据搭建世界上最先进也最复杂的神经网络。

  大数据还是「明日之星」吗?

  硅谷喜欢用一些热词来形容「下一个划时代的产品」。

  就拿大数据来说,它就被称为「新型石油」。这个形容非常贴切,数据就像埋藏在地壳中的石油,等待着人们去开发、提炼和利用并借此建立自己的竞争优势。

  不过,多年之后的今天,大数据这个概念的光芒却开始逐渐暗淡。因为从技术角度来看,如何从海量的数据中攫取真正有价值的部分是一个巨大的挑战——无论这些数据是否有自己的组织架构。

  事实上,我们已经陷入 Gartner 所说的大数据「理想幻灭的低谷」(trough of disillusionment)。这项技术没能像十年前预想的那样,成为庞大的统一数据平台。

  大数据风口过了之后,人工智能(AI)与机器学习(ML)成了新的香饽饽。

  不过,不同于社交媒体平台(只想优化算法来售卖广告),大家还是保持着初心,用心在做有意义的事,特斯拉就是其中之一。

  特斯拉真正的竞争力在于对数据、AI 和 ML 的熟练整合与运用,而它们凝聚成了特斯拉的神经网络:一套将传感器、数据、通讯、CPU、外围硬件与软件紧密结合的超级系统。

  这些关键节点不但能相互配合处理信息,还能像人一样适应与学习。

  一、大赛已经开场

  华尔街分析师相信,自动驾驶带来的市场潜力是万亿级的。这也是特斯拉、Waymo 等科技巨头和传统制造商投入一切疯狂争夺的原因。

  其实转念一想,你就会意识到,自动驾驶这个概念很多年前就已经开始向我们的驾驶习惯中渗透了。类似定速巡航、ABS 防抱死等技术的普及,其实就是人类在一步步逐渐让渡车辆控制权。而特斯拉的 Autopilot,可能是当下能在市场上买到最复杂的驾驶辅助系统。

  不过,从半自动驾驶升级到全自动驾驶并非易事。我们如何能保证车轮上这台电脑能在这个疯狂世界中保持思考、判断并作出正确决定?

  要知道,全自动驾驶系统的成熟至少需要工程师投入数百万小时的精力,他们得写代码,定义并不断精炼算法、3D 模型,在这期间模note8pro首日备货_蜘蛛资讯网拟器和测试车还一刻都不能停。

  当然,这是特斯拉眼中的「传统」方式,而 Musk 最擅长打破常规,他带领特斯拉走上了一条新奇之路。

  经过 16 年的发持股多少是股东_蜘蛛资讯网展,特斯拉电动车在全球的保有量已经突破 60 万辆。但这些出厂的车辆,甫一上路就是特斯拉的数据收割机。

  人类驾驶员在车上的一举一动,比如打方向、刹车或踩油门,都是特斯拉需要的数据点。这些采集到的数据会被特斯拉「投喂」给自家算法,升级后的算法又会通过 OTA「反哺」给特斯拉的车辆。

  截至今年 7 月的数据,特斯拉已交付超 64.3 万辆具有自动驾驶功能的特斯拉汽车,其中 52.8 万辆了搭载 Autopilot Hardware 2.0 系统。

  特斯拉自动驾驶里程达 15.6 亿英里,占特斯拉行驶总里程(144 亿英里)的 10.8%。与其相比,在自动驾驶路测上最有心得的 Waymo 也只不过有 1500 万英里的经验。

  而特斯拉在「影子模式」下恐怕累积的数据采集里程已经有 100 亿英里了。对特斯拉的神经网络来说,这确实是个无人可及的超级宝库。

  工业大数据发展指导意见_蜘蛛资讯网不过,这还不是特斯拉与其他公司最重要的不同,特斯拉最可怕之处在于:

  • 特斯拉的数据都来自现实世界;
  • 车主们每天开车通勤,他们在不知不觉中训练了特斯拉的 AI/ML 引擎。

  Musk 曾表示:「当一辆车学到了新的知识点,所有特斯拉都能顺势掌握。」

  显然,特斯拉开发了一个在外界看来最牛的众包 AI/ML 训练项目。

  二、Autonomy Day 见闻

  相信很多人会好奇:特斯拉是如何刷出这些数据,并通过数据实现系统性能的持续提升?

  在特斯拉今年的一系列活动中,最有干货的就是「Autonomy Day」。

  在主题演讲中,特斯拉工程部门副总裁 Stuart Bowers(目前已离职)【1】 给我们讲述了特斯拉的心路历程。

  「在开始之前,我们先是试着理解周边的世界。」Bowers 说。「特斯拉电动车都标配 8 颗摄像头和 12 个超声波传感器(雷达),同时还有惯性和平精英探月计划_蜘蛛资讯网测量装置与 GPS 加持。此外,经常被大家遗忘的方向盘与踏板操作也必须考虑在内。」

  Bowers 还指出,这些传感器都有「重叠区域」,可以进行双重确认。

  通过这种方式,特斯拉「能对周边发生什么有一个极其精确的了解。」

  每发生一个事件,或者一次人机交互,都会被记录下来并上传到特斯拉的数据库。随后,这些数据会被用来进行 3D 模拟,供特斯拉软件工程师研究如何提升与精炼现有算法。升级后的算法当然会通过 OTA 推送给每一位特斯拉车主,进一步提升车辆的驾乘体验。

  三、影子模式

  当然,在车上进行软件迭代并不能像智能手机那么随意,毕竟这事关人身安全。在这里,特斯拉聪明的用到了「影子模式」,即在这种模式下测试修改后的系统。

  显然,这相对于简单的模拟器或是派车上路测试是一种巨大的进步,毕竟影子模式是实时运行的,而且与现实世界紧密相关。不过,整个车辆的「思考和决策」是在背后进行的,这样就能搭建出一个连续的反馈闭环。

  简单来说,影子模式就像一个十几岁的小青年,没有驾照的他经常会坐在副驾驶观察父亲的一举一动。

  「当有新算法出现我们第一时间就想尝试,在影子模式下你就能把它推给车队,看看在现实世界中它表现如何。」Bowers 解释。

  最终,特斯拉能借助机器学习拥有更强的能力,随后进入阶段部署,也就是特斯拉的「早期用户参与计划」(early access program)。眼下,特斯拉还在测试新的行为预测功能,方便车辆提前预知前方行人或自行车的下一步动作。

  「我们能探测到路上的障碍,而行人就是障碍之一。」Bowers 说道。「车辆确实能看到路上的行人与自行车,特斯拉下一代自动刹车系统不但会为正前方路上的行人停车,还会自动为那些即将走上道路的行人让行。」

  Bowers 透露称,现在这项新功能就在影子模式下运行着。

  未来,特斯拉肯定会把这项功能推给每个车主。不过在这之前,会先在那些签了早期用户参与计划的硬核车主身上进行「实验」。

  另一个例子是高速公路上的车道变更。特斯拉称在 Autopilot 模式下已经成功完成了 900 万次变道。

  「我们几乎每天都能累积 10 万次成功的车道变更案例」。Bowers 说道。

  在 Bowers 看来,真正的终局之战「就是要将神经网络、车辆与所有数据进行大整合,创造出帮车辆认识世界的终极真理」。

  四、出行即服务(Mobility as a Service)

  自动驾驶的降临意味着原有车辆销售模式会全面崩塌,取而代之的是人人打车的新时代,即我们所说的出行即服务(MaaS)。

  在最近的一次采访中,专注于创新科技与市场的投资公司 ARK 分析师 Tasha Keeny 就指出:

  从某种意义上来看, MaaS 已经在路上,毕竟 Uber 已经站上单季度提供 10 亿次出行服务的里程碑,而类似 Uber 的打车服务在全球都很受欢迎。

  不过,Keeny 手上的数据显示,「租」一辆车还是比买一辆车贵。如果买一辆车,全周期算下来每英里平均花费为 70 美分,比出门打车还是要便宜一些。当然,这个现象会在自动驾驶降临后被彻底翻转,剔除了人类驾驶员后,MaaS 每英里只要 22 美分。

  而且别忘了,正值壮年的千禧一代,对共享经济也是轻车熟路。Keeny 认为,那个转折点到来后,用手机呼叫自动驾驶汽车这个动作背后,会香港暴徒分赃忘关摄像头_蜘蛛资讯网诞生一个超过 5 万亿美元的超级市场。

  这也是各家厂商不惜一切争夺自动驾驶高地的主因——否则,哪个投资者能受得了 Uber 单季亏损 50 亿美元。

  特斯拉当然会参与到 MaaS 的大戏中:特斯拉要「征用」车主的车部署自动驾驶车队,其目标是双赢。车主的车辆不用再长时间停在停车场,这些车辆能在车主工作时出门拉活,而特斯拉则能赚取服务费分成。

  赌注确实很高,但战利品同样很丰盛。一旦 MaaS 的世界正式落成,游戏规则就会彻底改变。从技术角度来看,特斯拉确实领先优势巨大。

  现在的传统汽车厂商已经竭尽全力,它们设计并打造最好的车辆,同时通过大规模量产来削减成本以求获得竞争优势。这也是它们当下最好的选择。

  不过,行业搅局者们可不会被这些既定规则所束缚,而特斯拉就是这种不走寻常路的公司。自研的芯片、硬件、软件,还有自己的神经网络与 MaaS 车队,特斯拉已经将命运牢牢掌握在自己手上,而数据起的作用就是穿针引线,它是驱动整套系统运作的主动脉。

  至于产能问题,不过是整个过程里权重最低的一项罢了。

  如果你还不信,看看上海超级工厂就明白了。