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  • 雲孤島“混而不合” 戴爾推出一致性混合雲平台

    雲孤島“混而不合” 戴爾推出一致性混合雲平台

      過去的幾十年,IT 基礎架構經歷了從大型機到 PC 機,從數據中心到移動互聯網、IoT 的變化,看起來我們總是在重複集中、分佈的循環演進過程,但戴爾公司認為,每一次的改變都不是簡單的重複,而是在原有基礎上的提升和發展。

      雲計算時代,企業 IT 戰略重點在不斷地轉移,企業看待雲計算的角度也不再以資源視角,而是更多從應用或者工作負載視角。

      在構建企業的核心數據架構以及釋放數據潛能的過程當中,IT 和 OT 的戰略重點在快速融合,創新理念到業務落地,數據管理到業務安全,全球展望到全球服務,所有這一切都在不斷推動每一家企業去實施新 IT 戰略——從資源平台的打造到創新平台的演進。

      為何需要戴爾科技雲平台?

      戴爾科技集團企業技術戰略架構師總監許良謀表示,隨着雲計算行業發展,一个中大型企業內部存在3-5 朵雲是非常正常的,假如企業客戶把關鍵應用放到公有雲,一定會考慮同時放在兩朵公有雲,再加上生產線私有雲,支持創新業務的測試雲、開發雲等,企業內部有3-5 朵相同或者不同的雲是正常現象。

      以戴爾集團本身為例,戴爾內部有超過 1200 個應用,涵蓋從售前、售後、供應鏈等各個環節,一朵雲解決想要所有的問題是不可能的,所以企業尋求多雲戰略是實際需求推動。

      但多雲同樣帶來困擾,戴爾科技集團全球資深副總裁、大中華區企業解決方案總經理曹志平解釋道,每家企業的應用和業務流程在不同的時間階段,需要不同的部署方式;每一個雲平台的技術特點不同,決定了它對某些工作負載支持效果好一點,對某些工作支持差一點;此外,多雲形態下的雲計算資源計費,很多用戶發現產生了跟預期偏差較大的情況,尤其是對於網絡資源消耗帶來的費用增長,企業用戶對這方面的估計不足。

      企業難以應付部署在各種雲平台上的工作負載,數據孤島變成了新的雲孤島,數據割裂導致企業在做整體業務規劃、整體戰略實施時徒增困難。

      雷鋒網了解到,今年年初,戴爾科技集團決定整合集團內部所有與雲計算相關的技術和資源,打造一套能夠充分利用各種雲平台技術的落地方案,尤其是 VMware 和戴爾易安信,兩者解決方案深度融合,推出了一個一致性的雲策略——戴爾科技雲平台。

      多雲至簡

      “戴爾科技集團的雲是一朵徹底的混合雲,基於 VMware Cloud Foundation 軟件定義數據中心,開發者無需注意應用所在位置。可以在最合適的位置來運行工作負載”,在一年一度的戴爾科技峰會主論壇演講中,戴爾公司創始人邁克爾·戴爾也着力推廣一致性混合雲。

      多雲至簡是戴爾混合雲解決方案的關鍵詞,看起來“多”和“簡”好像是兩個錯位的反義詞,多雲是企業擁抱雲架構演進的必然過程,至簡表示企業希望混合雲架構帶來價值,卻並不希望帶來額外的複雜。

      從技術視角看,戴爾混合雲解決方案是兩種能力的融合,其一是虛擬化技術,使企業 IT 能夠大規模整合資源,並將資源池化;其二是軟件定義數據中心技術,是把整個數據中心軟件化和敏捷化的關鍵技術。

      “對於一個企業來說,整個平台從資源平台轉型到創新平台,真正的用戶是創新者,創新者根本不用在乎底層平台是什麼技術實現,只要有創新的想法就可以迅速獲取創新所需要的平台”,VMware 大中華區技術部高級總監李剛說道。

      從戴爾混合雲解決方案視角看,不管是基於戴爾科技雲平台結合 VCF 和 VxRail 的方案,還是服務器+存儲三層架構的方案打造 VCF 的平台,戴爾的工作在於推動 VCF 與所有公有雲平台廠商做聯合,即在其他雲廠商的公有雲內部開闢 VMware 雲,這樣不論是數據、技術還是管理都能保持一致性。

      對於已經使用戴爾 EMC 或者 VMware 的企業用戶,保持技術的延續性,使用戴爾混合雲方案是自然的過程,而對其他非戴爾客戶,出於多雲的需求,嘗鮮使用戴爾混合雲方案就有可能轉化為戴爾企業級解決方案的用戶。

      而對戴爾,VMware 雲融於公有雲工作量倍增,戴爾要和不同公有雲平台兼容適配,還涉及到不同私有雲平台,客戶端至簡的代價必然是背後的供應商額外工作量,以戴爾的體量做一致性混合雲平台,也是建立技術和商業壁壘的策略。

      戴爾混合雲的差異化

      同推混合雲概念,戴爾的混合雲和其他雲廠商所強調的混合雲是否有不同?

      雷鋒網了解到,市場出現的所謂混合雲主要分為兩個方向:一種是公有雲廠商做私有雲方案,一家廠商的公私方案整合為混合雲方案;另一種是私有雲廠商開發的產品融合部分公有雲廠商產品,加以整合併推出的混合雲。

      許良謀用中西餐做形象比喻,一些混合雲方案只提供一個菜系,比如山東菜,一些混合雲方案中西餐混着吃,這些混合雲方案都相對封閉,戴爾則希望打造一個“唐人街”——不管是在國內還是國外,家裡還是外出,直接在“唐人街”就可以吃到喜歡的中餐。

      戴爾混合雲是業界支持公有雲平台數量最多的產品,VMware 目前也是全球私有雲環境市場佔有率最高的私有雲方案,這意味着企業客戶可以直接利用戴爾混合雲方案做利舊,保護歷史投資。

      技術支持能力和平台支持數量,以及整體市場佔有率,再加上技術優化細節,成為戴爾的差異化優勢。

      “真正讓用戶能夠擺脫雲孤島,所有的數據、所有的應用和工作負載,無論它的形式上是某個私有雲或者某個公有雲上,實質是在同一個管理平台,這就是戴爾科技集團雲平台的優勢、價值和意義”,戴爾科技集團全球資深副總裁、大中華區企業解決方案總經理曹志平總結道。

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  • 天文學家新發現:健神星或成為太陽系內第六顆矮行

    天文學家新發現:健神星或成為太陽系內第六顆矮行

      中新網 10 月 29 日電據俄羅斯衛星網 29 日報道,天文學家們發現,來自主小行星帶的天體健神星所有相應的參數都符合矮行星的認定,所發現的結果發表在了《自然天文學》雜誌上。

      一個國際科學家團隊使用歐洲南方天文台(ESO)甚大望遠鏡(VLT)的高分辨率光譜偏振法系外行星搜索儀(SPHERE),獲得了小行星健神星的新圖像,為將其從小行星重新定義為矮行星提供了依據。

      國際天文學聯合會(IAU)目前承認的矮行星有 5 顆:穀神星、冥王星、妊神星、鳥神星和鬩神星。

      天體要被視作矮行星必須滿足四個要求。健神星之前已經滿足了其中三個條件:它繞太陽公轉;沒有衛星;與行星不同,它無法清空其軌道上的其它天體。但是對於第四點——在其自身重力的作用下具有呈近乎圓球的形狀,還有疑問。

      一項新的研究證實了健神星的球形形狀,並可以估算出其尺寸。這顆小行星很可能會從穀神星那裡奪走太陽系中最小矮行星的“名號”。它的直徑略超過 430 公里,而穀神星的直徑為 950 公里。在五個官方公認的矮行星中,最大的冥王星的直徑約為 2400 公里。

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  • 格力“招親”落定人選 高瓴勝出

    格力“招親”落定人選 高瓴勝出

      作者:木子松

      【TechWeb】10 月 28 日晚間消息,格力電器公告,格力集團函告公司,經評審委員會對參与本次公開徵集的兩家意向受讓方進行綜合評審,確定珠海明駿投資合夥企業(有限合夥)為最終受讓方。

      公告內容显示,珠海明駿投資成立於 2017 年 5 月,背後實際操盤者是高瓴資本,旗下不同的產品分別出資組成的註冊於橫琴新區的新基金。

      以下是公告全文:

      關於控股股東擬協議轉讓公司部分股份公開徵集受讓方的結果公告

      本公司及董事會全體成員保證信息披露的內容真實、準確、完整,沒有虛假記載、誤導性陳述或重大遺漏。

      珠海格力電器股份有限公司(以下簡稱“格力電器”或“公司”)分別於 2019 年 4 月 1 日、2019 年 4 月 9 日、2019 年 8 月 13 日、2019 年 9 月 3 日披露了《重大事項停牌公告》(公告編號:2019-015)、《關於控股股東擬通過公開徵集受讓方的方式協議轉讓公司部分股權暨復牌的提示性公告》(公告編號: 2019-016)、《關於控股股東擬協議轉讓公司部分股份公開徵集受讓方的公告》(公告編號:2019-052)(以下簡稱“《公開徵集受讓方公告》”)、《關於控股股東擬協議轉讓公司部分股份公開徵集受讓方的進展公告》(公告編號: 2019-057)。

      2019 年 10 月 28 日,格力集團函告公司,經評審委員會對參与本次公開徵集的兩家意向受讓方進行綜合評審,確定珠海明駿投資合夥企業(有限合夥)(以下簡稱“珠海明駿”)為最終受讓方。

      一、最終受讓方的基本情況 

      二、最終受讓方維護管理層穩定的措施及合作方案

      根據《公開徵集受讓方公告》披露的公開徵集方案,意向受讓方應有利於提升上市公司質量,維護公司持續健康發展,且本次受讓申請材料中的受讓意向書要求意向受讓方提出維護管理層穩定的具體措施及未來與管理層合作的具體方案。

      基於上述要求,參与本次公開徵集的兩家意向受讓方珠海明駿投資合夥企業(有限合夥),以及格物厚德股權投資(珠海)合夥企業(有限合夥)與 GENESIS FINANCIAL INVESTMENT COMPANY LIMITED 組成的聯合體均在向格力集團提交的受讓申請材料中提出了維護管理層穩定的具體措施及合作方案。

      鑒於本次公開徵集的最終受讓方確定為珠海明駿,且珠海明駿已通過受讓意向書書面邀請的形式向格力電器管理層提出合作邀請,若格力電器管理層最終接受珠海明駿的邀請,並依據受讓意向書提出的邀請方案展開合作,雙方需在珠海明駿與格力集團簽署本次公開徵集的《股份轉讓協議》前對具體合作方案予以明確並對外披露。 前述合作方案為最終受讓方的單方面邀請,格力電器管理層是否接受最終受讓方的邀請以及雙方最終能否就合作方案達成一致尚存在不確定性,敬請廣大投資者注意投資風險。

      三、公開徵集後續安排

      根據《公開徵集受讓方公告》披露的公開徵集方案,意向受讓方應自被確定為最終受讓方之日(即本公告發布之日)起 10 個工作日內與格力集團簽訂《股份轉讓協議》,所簽署的《股份轉讓協議》仍須經國有資產監督管理機構及其他有權政府部門批准後方能生效,是否能夠獲得國有資產監督管理機構及其他有權政府部門的批准以及股份轉讓是否能夠最終完成尚存在不確定性,敬請廣大投資者注意投資風險。

      公司將與格力集團、格力電器管理層保持密切聯繫並根據相關事項進展情況,嚴格按照相關法律、法規的規定及時履行信息披露義務。公司指定的信息披露媒體為《證券日報》、《證券時報》、《上海證券報》、《中國證券報》和巨潮資訊網(www.cninfo.com.cn),敬請廣大投資者謹慎決策,注意投資風險。

      特此公告。

      珠海格力電器股份有限公司

      董事會

      二〇一九年十月二十九日

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  • 對話靈雀雲:雲原生落地元年,Kubernetes編排一切

    對話靈雀雲:雲原生落地元年,Kubernetes編排一切

      過去十年是雲計算的十年,創業公司靈雀雲是大潮中的一隅,隨着雲原生向中央位置步進,靈雀雲這類公司也逐漸接近核心區。

      雲原生的核心在於應用,如何使應用開發更便捷,維護更簡單,雲計算能否帶來更多業務能力,而非只是資源方面的賦能,成為現階段上雲企業着重關注的問題,隨之,雲原生在企業数字化轉型中扮演着更重要的角色。

      DevOps、敏捷開發、微服務、雲平台、Kubernetes 和 Docker、持續集成/交付(CI/CD)都是貫徹這一理念的方法與手段,10 月 24 日,在靈雀雲主辦的 CNBPS 2019 雲原生技術實踐峰會上,通過對話靈雀雲 CEO 左玥和 CTO 陳愷,雷鋒網獲悉雲原生新動態。

      大型集團企業雲原生落地模式:PaaS+ 數據湖

      Kubernetes 的興起帶動了雲原生相關技術的成熟,這一熱潮其實也只是剛剛成熟。過去數年的雲計算聚焦在虛擬化階段,解決的是資源池化問題,企業上雲使用資源池是第一步,其後是如何把已經建好的資源池能力發揮,部署更多的應用,實現新業務的價值。

      這時就需要雲原生,雲原生是在已有虛擬化基礎之上的應用實踐。雲計算軟件和服務形態的逐漸發展,政府和企業更加重視上雲效率,以及運用雲計算是否能達到更好 IT 信息化決策,是否能賦予傳統 IT 更好能力的需求。

      和雲計算髮展的曲曲折折一般,雲原生當然也走過彎路。在上午的主題演講中,左玥系統總結了當前雲原生解決方案落地的三大場景:針對新興業務,雲原生黃金三角(容器雲、DevOps、微服務)全部落地,可以實現新興業務的快速敏捷迭代,幫助研發人員和架構師打造自己的 IT 產品;

      針對有大量傳統應用需要数字化轉型的企業級服務治理,以 API 為核心的雲原生敏捷集成架構通過細粒度的集成部署、去中心的集成管理、雲原生基礎支持實現架構的敏捷;

      針對大型集團企業的数字化 PaaS 大運營解決方案。大型企業 IT 內部在應用雲原生技術,探索如何推動以應用為核心的 IT 重塑時,后經歷過 IaaS、SaaS 兩條路徑,但兩次實踐都沒有達成最初的目標。

      集團企業最初是把 IaaS 層統一,做一個大資源池,由集團統一提供 IaaS 資源進行管理。


    靈雀雲 CEO 左玥

      但卻沒有達到理想效果,“雖然 IaaS 資源統一,在一個集團公司裏面管理子公司的應用和數據,但是這些應用和數據並沒有打通,數據之間沒有打通,應用之間也沒有復用”,左玥表示。

      第二次嘗試自然而然就聚焦在 SaaS 的形式,把集團公司里所有應用,比如財務、HR、CRM 等分解成一個個垂直應用,通過集團公司整體 SaaS 方案,對內提供整體的服務,只要是統一建設的應用,每個子公司都不再分別建設。

      左玥提到,“這種模式也沒有完全成功,有些管理性的業務,比如財務、HR,因為本身就是集團公司統一管理的,相對容易以 SaaS 形式統一推廣,但是生產性工具,因為每個集糰子公司都有歷史原因或者自身特色,留下的大量核心生產系統很難通過 SaaS 系統進行統一。”

      最終大型企業選擇通過 PaaS+ 數據湖的形式來給集團公司提供服務,底層是基礎雲平台,中間層通過雲原生技術平台來支撐,做好數據湖數據以及應用的治理,上面則提供運營平台,同時改用松耦合的方式去管理。

      “計量市場、企業級計費、安全等特性,都是在運營平台上實現的功能,各個集團公司能夠非常順暢的遷移到平台上面來,實現統一的數據治理。PaaS 平台提供基礎的管理、規範能力,在此基礎上企業可以自行去開發自己的業務系統能力,而不是從頭建設。同時也達到了管控和數據統一治理的效果。這就是我們提供的雲原生技術的 PaaS 数字化大運營解決方案”,左玥總結道。

      Kubernetes 編排一切

      “如果一定要用一句話去概括 2019 年的話,我覺得 2019 年會是雲原生理念和技術普及的元年,就是說很快,雲原生也會變成一個新的常態”,陳愷肯定地表示。


    靈雀雲 CTO 陳愷

      陳愷介紹,從去年年底,當時行業開始說 Kubernetes 開始變得“無聊”,這有幾層含義:第一,核心技術變更的速度開始變慢,這是好的現象,因為一方面代表技術已經成熟,另一方面它的定位和邊界非常清晰,哪些東西放在核心裏面做,哪些東西通過擴展去做非常明確;第二,創新還在持續,但創新會轉移到技術棧的更上層;第三,Kubernetes 會變得無處不在,在企業應用場景隨處可見。

      但是 Kubernetes 核心社區並沒有閑着,目前它有三個最主要的目標:

    • 持續提升核心技術的穩定性、易用性、可擴展性;
    • 想辦法將更多的技術持續的集成到以 Kubernetes 為核心的雲原生技術棧;
    • 把以 Kubernetes 為核心的雲原生技術棧推廣到更加多的應用場景。

      從雲原生基礎設施的角度,陳愷強調,Kubernetes 正在編排一切。Kubernetes 的核心是聲明式 API ,以及基於 “控制器” 模型的架構設計範式。

      比如 VMware 把 vSphere 做了完整重構,相當於完全改成 Kubernetes 原生架構,Kubernetes 去編排 vSphere 裏面所有的資源,像容器、虛擬機、集群。

      其他諸如大數據,Spark 和 Kubernetes 的集成已經非常普遍;再如機器學習,Kubernetes 和 Tensorflow 之類深度學習的框架做集成,相當於是用 Kubernetes 去編排機器學習的 workflow;還有函數,容器和虛擬機都可以用 Kubernetes 做編排,函數自然也能用 Kubernetes 做編排,開源框架都在加速向 Kubernetes 靠攏。

      “理論上所有可編程、有 API、可抽象成資源的對象,都可以通過 Kubernetes 去編排。換個角度想,可以把 Kubernetes 理解成一個開發框架,基於這個開發框架去構建各式各樣的上層平台,這些平台和容器編排不一定要有任何關係,所以很多新出現的技術,第一天就會說自己是 Kubernetes 原生的,一些已有的技術或者產品,也經常選擇去做一些重構,變成 Kubernetes 原生”,陳愷表示。

      雲原生應用架構落地原則

      陳愷還提到,從雲原生應用架構的角度,當前企業面臨着嚴峻的應用架構挑戰,比如現代化用戶體驗與業務敏捷性的矛盾,單體架構遺留的技術債、有限資源與業務持續性的矛盾。

      因此,雲原生應用架構的落地需要遵循一系列務實的原則。首先需要明確,並不是所有應用都應該或者都需要做微服務拆分,多種粒度服務同時並存是很正常的事情,甚至我們默認應該從比較大的粒度開始,當業務層面真的有敏捷性需求時,我們才會按照變更的邊界和優先級逐步做微服務拆分。

      其次,當面對敏態業務、新興業務,有敏捷性需求並且做了微服務化,一定要意識到微服務化之後會帶來運維複雜度提升,這也就意味着做了微服務化一定要擁抱雲原生,容器化並遷移到基於 Kubernetes 的平台上,甚至在 Kubernetes 平台上應該用 Service Mesh 對應用做微服務治理。

      此外,API 在整個架構中具有非常重要的作用,一個應用即便不做微服務拆分、不更改架構,也可以做一些服務化適配,將一些關鍵能力通過 API 輸出,無論是對企業內部的集成還是對外能力開放,API 都能起到很大的作用。

      API 治理也成為新的需求,API 治理一般會通過 API 網關來實現,但不會只有一個 API 網關,有時有多個層級的 API 網關。一般來說,越往上,API 網關的職能越偏向運營,越往下,API 網關的職能越偏向技術。比如做限流,在企業層面的 API 網關可以做限流,做 API 限流的目的可能是因為某個用戶買了一個套餐,套餐有一定額度,只能調用這麼多次;而在 ServiceMesh 里做限流的目的是為了保護後端的服務,讓它不被 DDOS。

      靈雀雲最近推出了 Alauda API Management Platform(AMP)企業級 API 管理平台,定位是企業總的 API 網關,負責南北向的 API 治理,更偏運營層,主要職責是 API 全生命周期管理、API 能力開放運營(API Economy)、API 治理等,幫助有大量傳統 IT 業務的企業客戶實現雲原生應用架構的落地。

      據信通院《中國雲計算開源發展調查報告(2019 年)》,超過七成的企業已經使用容器技術或正在測試應用環境,36.4% 的企業已經使用了容器技術,雲原生落地已經進入企業核心地帶,成為企業突破轉型瓶頸的重要路徑。

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  • NASA發布太陽“怪異”照 看似最佳的萬聖節南瓜燈

    NASA發布太陽“怪異”照 看似最佳的萬聖節南瓜燈

      據外媒 BGR 報道,隨着萬聖節即將到來,美國宇航局(NASA)在其 Facebook 頁面上分享了一張特別怪異的太陽圖像,看起來像人們熟悉的萬聖節南瓜燈。該圖像是由目前正在繞地球運行的 NASA 太陽動力學天文台(Solar Dynamics Observatory)捕獲的。

      該天文台能夠捕捉到我們最近的恆星的一些令人難以置信的照片,但是這張特殊的圖像在距萬聖節只有幾天時間時發布具有特殊的意義。

      通過其強大的傳感器套件,該天文台可以以我們眼睛無法看到的方式觀察太陽。該圖像使用紫外線來揭示恆星表面上的活動區域,在這種情況下,它看起來就像是一張“咧嘴大笑的臉”。

      NASA 解釋道:

    該圖像中的活動區域顯得更亮,因為這些區域會發出更多的光和能量。它們是在太陽大氣層電暈中盤旋的強烈而複雜的磁場的標誌。該圖像將兩組分別位於 171 和 193Ångströms 的極端紫外線波長混合在一起,通常以金色和黃色着色,以產生特別類似於萬聖節的外觀。

      這張照片最初是在 2014 年分享的,但它是 NASA 的最愛之一,並且自那以後的幾年裡,它多次出現。同時,太陽動力學天文台仍在努力工作,將太陽的新影像傳回地球,科學家將繼續研究和監測恆星。

      該航天器於 2010 年 2 月發射,任務期限長達十年。其已在太空中已經捕獲了超過 3.5 億張圖像,並將在可預見的未來繼續這樣做。

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  • ICCV 2019:谷歌獲最佳論文!中國入選論文最多,中科院、清華領跑

    ICCV 2019:谷歌獲最佳論文!中國入選論文最多,中科院、清華領跑

      【新智元導讀】ICCV2019 最佳論文揭曉!來自谷歌和以色列理工學院的研究人員獲最佳論文獎。來自中國的被接收論文超過 350 篇,位居世界第一。商湯、華為、騰訊優圖、曠視等中國企業表現搶眼。本屆 ICCV 投稿數達到 4303 篇,是上屆的 2 倍,共收錄 1075 篇,接收率為 25%,較上屆略有下降。

      10 月 27 日至 11 月 2 日,ICCV2019 在韓國首爾舉辦。作為計算機視覺領域的頂會之一,本屆 ICCV 熱度空前。據官網數據显示,本屆 ICCV 註冊參會人數再創新高,超過 7000 人,是 2017 年 ICCV 的 2 倍。

       在論文收稿和入圍數量方面,ICCV 19 共收到論文投稿 4303 篇,最終入圍 1075 篇(官方數據),入選率為 25%,較上屆的 29% 有所下降。

      在投稿論文的關鍵詞上,佔據前列的分別為圖像、目標、檢測、3D、視頻、分割等。其中圖像(155 篇)、目標(104 篇)、檢測(101 篇)位列關鍵詞熱度前三位。上圖提取了投稿論文中排名前 75 位的關鍵詞的出現次數。

      ICCV 2019,中國力量不容小覷。

      ICCV 2019,中國軍團再次展現出不容小覷的實力,尤其在被接受論文數量方面優勢明顯,高達 350 多篇,位列世界第一,美國排第二,其次是德國、韓國。

      從投稿數的單位排名來看,高校方面,中科院遙遙領先,有 237 篇投稿,清華以 175 篇緊隨其後。企業方面,華為有 91 篇、百度有 47 篇。在接收結果出來之後,更多的中國企業公布了自己的戰績:商湯科技有 57 篇論文入選 ICCV 2019(包含 11 篇 Oral),同時在 Open Images、COCO、LVIS 等 13 項重要競賽中奪冠;華為諾亞方舟實驗室有 19 篇入選;騰訊優圖有 13 篇論文入選(包含 3 篇 Oral);曠視科技有 11 篇論文入選,還拿下了今年拿下 5 項任務冠軍。

      最佳論文獎(馬爾獎)  

      題目:SinGAN: Learning a Generative Model froma Single Natural Image

      作者:Tamar Rott Shaham, Tali Dekel, Tomer Michaeli 

      內容簡介: 本文介紹了 SinGAN,這是一種無條件的生成模型,可以從單個自然圖像中學習。我們的模型經過訓練,可以捕獲圖像內斑塊的內部分佈,生成高質量、多樣化的樣本,並承載與圖像相同的視覺內容。SinGAN 包含一個完全卷積的 GAN 金字塔,每個 GAN 負責學習圖像不同比例的 patch 分佈,可以生成任意大小和縱橫比的新樣本,這些樣本具有明顯的可變性,同時又可以保持訓練圖像的整體結構和精細紋理。 與以前的單圖像 GAN 方案相比,本文提出的方法不僅限於紋理圖像,而且並非有條件的(比如該方法可以從噪聲中生成樣本)。研究表明,生成的樣本通常可達到與真實圖像真假難辨的程度。

       論文地址:https://arxiv.org/abs/1905.01164

      最佳學生論文獎

      《PLMP-Point-Line Minimal Problems in Complete Multi-View Visibility》獲 ICCV 2019 最佳學生論文獎,論文作者分別來自佐治亞理工學院、瑞典皇家理工學院以及捷克理工大學。

      作者:Timothy Duff、Kathlen Kohn、Anton Leykin、Tomas Pajdla

      論文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Duff_PLMP_-_Point-Line_Minimal_Problems_in_Complete_Multi-View_Visibility_ICCV_2019_paper.pdf

      Github 地址:https://github.com/timduff35/PLMP

      第一行紅色的點和藍色的線會獨立地被檢測到,點與線的排列也是獨立檢測的。第二行是一些點線排列示例,它們提供了新的極小值問題

      摘要:研究團隊通過透視相機(經過校準的)觀察到的點線一般排列,提出了所有極小值問題的完整分類,並證明對於超過 6 個相機、5 個點和 6 條線的情況,其總共只有 30 個極小值問題,不存在其它情況。

      研究團隊展示了一系列檢測最小值的測試,這些測試從對自由度進行計數開始,到於對代表性樣本的完全符號化與數值化的驗證結束。對於發現的所有極小值問題,研究團隊介紹了它們的代數程度,即解的數量,以衡量其固有難度。它還显示了問題的難度如何隨着視圖數量的增長而增長。重要的是,一些新的極小值問題在圖像匹配和三維重建中可能是實用的。

      最佳論文榮譽提名(2 篇) 

      題目:Asynchronous Single-Photon 3D Image

      作者:Anant Gupta、AtulIngle、Mohit Gupta 

      單光子雪崩二極管(SPAD)具有以皮秒級捕獲單個光子的獨特能力。但是,入射在基於 SPAD 的 3D 攝像機上的環境光(例如,陽光)會導致測量波形出現嚴重的非線性失真(堆積),從而導致較大的深度誤差。我們提出異步單光子 3D 成像,可減輕數據採集過程中的堆積現象。 

      我們的主要成果是,可以通過選擇覆蓋整個深度範圍的一系列偏移量來“平均化”堆積變形。我們開發了一個廣義的圖像形成模型,並進行了理論分析,以探索異步採集方案的空間並設計高性能方案。我們的仿真和實驗表明,在包括高環境通量在內的各種成像場景中,與最新技術相比,新方法的精度提高了一個數量級。

      論文地址:https://arxiv.org/abs/1908.06372 

      題目:Specifying Object Attributes andRelations in Interactive Scene Generation

      作者:Oron Ashual、Lior Wolf

      本文介紹一種從輸入場景圖生成圖像的方法。該方法將布局嵌入和外觀嵌入分開。雙重嵌入可以讓生成的圖像與場景圖更好地匹配,具有更高的視覺質量,並支持更複雜的場景圖。另外,嵌入方案支持每個場景圖多個和不同的輸出圖像,可以由用戶進一步控制。我們演示了對每個對象的兩種控制模式:(i)從其他圖像導入元素,以及(ii)通過選擇外觀原型在對象空間中進行導航。 

      論文地址:https://arxiv.org/abs/1909.05379

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  • 地平線發布旭日二代邊緣AI芯片,將算法演進趨勢融入BPU架構

    地平線發布旭日二代邊緣AI芯片,將算法演進趨勢融入BPU架構

      【新智元導讀】剛剛,地平線發布了最新的旭日二代邊緣 AI 芯片及全場景芯片解決方案。芯片集成地平線第二代 BPU 架構,同時將算法演進趨勢融入 BPU 架構。

      8 月 30 日,地平線投下一顆“重磅炸彈”:正式宣布量產中國首款車規級 AI 芯片——征程二代,成為攀登自動駕駛制高點的里程碑事件。

      兩個月不到,地平線再次宣布 AI 芯片新進展,於今日宣布推出新一代 AIoT 智能應用加速引擎——旭日二代邊緣 AI 芯片全場景芯片解決方案

      集成地平線第二代 BPU 架構,每秒處理超過 700 張圖片

      今天,地平線聯合創始人&技術副總裁黃暢發布並詳細解讀了旭日二代芯片:

      旭日二代是地平線面向未來物聯網推出的新一代智能應用加速引擎,也是地平線在自動駕駛芯片領域技術先發優勢的一次成功遷移

      旭日二代集成地平線第二代 BPU 架構(伯努利架構),典型算法模型算力利用率>90%;配合高效算法,每 TOPS 算力可處理的幀數高於標稱 4T 算力的 AI 芯片(>10 倍,同等算力 GPU)。

      針對物聯網場景下的主要目標群體“人”和“車”,旭日二代進行了大量的算法優化,在邊緣端即可實現全視頻結構化能力,高效靈活地處理多類 AI 任務,包括 10~30 萬人前端識別,密集人群時空屬性行為分析,多種非機動車、機動車檢測分類。

      旭日二代具備四大核心優勢

    • 高性能:等效算力 4Tops,可實時處理多類 AI 任務 
    • 低功耗:採用 28 HPC+ 低功耗 CMOS 工藝, 典型功耗 2 W
    • 開放工具鏈:可視化調試工具、豐富的算法樣例
    • 視頻全結構化能力:支持對多類人、車目標進行實時檢測和精準識別

      實際測試表明,旭日二代在端上高效分類模型 MobileNet V2 上可每秒處理超過 700 張圖片,功耗僅為 2W;使用地平線工具鏈優化后的 yolo3(調整網絡結構重訓)在相近的精度下,旭日二代每秒可以處理超過 40 張圖片(是業內標稱 4TOPS AI 芯片運行公版 yolo3 的近兩倍性能)。

      旭日二代不僅性能強大,而且好用易用,主要體現在:

    • 豐富的模型和應用示例
    • 支持 Mxnet 和 Tensorflow,2020 年初支持 pytorch 3
    • 可視化的性能分析工具
    • 快速上手的 BPU API,高度靈活的 HR Runtime API 和 Platform API,客戶可以根據需求選擇

      算法芯片協同優化,將算法演進趨勢融入 BPU 架構

      相比於單純做 AI 芯片硬件的公司和單純做 AI 軟件算法及應用的公司,地平線的獨特性在於,從創立之初就堅持走“算法+芯片”的軟硬結合道路,現如今,這已經成為科技行業的重要趨勢。

      黃暢曾在以“AI 元力,重啟未來”為主題的 AI World 2019 世界人工智能峰會上提到,“為實現軟硬件協同優化,必須判斷算法向前演進的趨勢,抓住市場最主流的算法確定芯片走向,但這不是追求單一的算法模型加速。”

      地平線提出“軟硬結合、開放賦能”,堅持算法與芯片協同優化,地平線創始人兼 CEO 余凱博士不止一次地對外表示未來 AI 競爭需要“軟硬結合”並形象的說:“如果只做硬件不做軟件,那給客戶交付的就是一塊石頭。

      此次,地平線也對重要應用場景中的關鍵算法發展趨勢進行預判,前瞻性地將其計算特點融入到計算架構的設計當中,使 AI 芯片隨着算法的演進趨勢,始終能夠保持相當高的有效利用率,從而真正意義上受益於算法創新帶來的優勢。


    軟硬件協同優化,AI 效能靈活

      邊緣計算迎來全新構架變革,邊緣 AI 芯片成 AIoT 應用落地的引擎

      AI 計算可以分為雲計算、邊緣計算、端計算三個層次。他們在 AI 算力、實時性以及計算的通用性三個維度上,各有所長:

    • 雲計算面向的是最通用的計算,在所有的計算中,雲計算的時空範疇是最大的,多樣性最強,所需要的算力最高,但實時性較差,並且與場景相關性弱;雲端的數據種類也是最豐富的,可以橫跨多個維度,因而可以做複雜的認知計算和模型訓練。
    • 端計算是另外一個極端,與場景相關性最強,計算專用性非常強,追求極致效率,主要面向推理。
    • 處在中間的邊緣計算是新物種,它就像我們的脊椎一樣,連接我們的大腦(雲)和神經末梢(端)。其算力遠勝於端,同時對功耗的容忍度比端也強很多;相對於雲,其實時性更好,且可以結合具體場景進行特定優化。而 5G 技術的應用,可以大幅改善邊緣和端之間的數據帶寬和傳輸延遲,使得它能夠兼具雲和端的優勢,改變現有網絡互聯格局。

      5G 時代下的物聯網模式也將隨之而變,邊緣計算成為數據過濾器與控制閥,通過它的處理,可僅將低至萬分之一的有效數據上傳到雲端進行處理,大幅降低對於骨幹網的數據傳輸壓力。換句話說,5G 將會加快信息傳播速度,但卻無法從根本上解決數據節點的“堰塞湖”現象,這就為邊緣計算帶來了廣闊的發展空間

      在傳統互聯網時代,是端和雲的二元計算架構,數據持續向雲端轉移並被處理,端只是流量入口;但是邊緣計算的加入,帶來了新變量,它在端和雲之間,構造出一種全新的可能,其對於數據的控制力將帶來新的商業範式轉移,從技術角度講,邊緣計算具備了改造傳統互聯網計算架構的潛力,將帶來從軟件到硬件的全新構架變革

      AI on Horizon:圖像+語音,從像素集感知到時空語義建模

      地平線不斷加速邊緣 AI 芯片產品的更新迭代,以軟硬結合的一體化方案,帶來極致效能提升。基於邊緣 AI 芯片,地平線致力於打造一個多層次、多維度、多樣性的開放生態體系。

      專註邊緣計算,同時得益於算法和芯片協同優化,地平線此次面向 AIoT 客戶重點推出了以下解決方案: 

    • 地平線 HeroSpark 通行門禁考勤方案:整合 AI 芯片、算法、軟件及攝像頭模組,具備高性能、低功耗、快速集成等特點,方便客戶應用與快速落地量產,可打造具備高性能人臉識別技術的出入口門禁、 可視對講、閘道通行、辦公考勤等產品;
    •  地平線 HeroSights 智能攝像機解決方案:依託軟硬結合的邊緣 AI 芯片優勢,HeroSights 可以高性價比協助客戶實現產品形態快速落地,廣泛應用於零售、學校、工地、製造、物流、家居、交通、社區等各 AIoT 場景;
    •  地平線 Nebula 智能車載主動安全解決方案:該方案基於中國首款車規級 AI 芯片——征程二代打造, 是包括 ADAS、DMS、Face ID、語音等功能在內的全棧 AI 解決方案,具有高性能、低成本、接口靈活、支持多個硬件平台的特點,方便整車廠進行集成。

      基於旭日邊緣 AI 芯片,結合領先的深度學習算法,地平線可為客戶推出具備高性能、低功耗、快速集成等特點的智能物聯解決方案,賦能社區住宅、商業樓宇、園區、學校、工廠、企事業單位等場景。這與此次發布的一站式全場景邊緣 AI 芯片解決方案——Horizon Hero 密切相關。

      在地平線上海汽車展媒體發布活動上,余凱首次向公眾解讀了 AI on Horizon 的商業理念,他表示,“AI on Horizon,Journey Together”的理念就是:

    • 定位 Tier 2 供應商,只造武器不打仗,不碰數據,不做上層應用;
    • 芯片開放賦能,一路成就客戶;
    • 提供超高性價比,極致功耗和開放的服務。

      AI on Horizon 能力集主要是“圖像+語音”,從像素集感知,到時空語義建模。在二級結構化上,有語音識別、語音喚醒、唇語識別、聲紋識別、多模態情緒分析、活體檢測、Face-ID、人體 Re-ID、人體屬性分析;在三級結構化上,有多模態生物特徵識別、超大規模人臉識別、自動建檔、三維人體建模、跨攝像頭跟蹤、行為識別、稠密人群分析。

      BOOTPRINT X2 邊緣 AI 開發套件,降低開發者門檻

      在開發者生態方面,地平線通過工具鏈服務、與行業開放社區的形式降低開發者門檻,如地平線此次發布的 BOOTPRINT X2 邊緣 AI 開發套件,BOOTPRINT X2 邊緣 AI 開發套件是地平線加入 96Boards 社區,推出的基於 96Boards SOM 規範的邊緣 AI 開發套件。

      BOOTPRINT X2 邊緣 AI 開發套件主要具備以下功能:

    • 可支持圖像識別、檢測、分割等視覺處理功能以及離線自定義詞條等語音識別功能;
    • 接口豐富且支持介入公有雲;
    • 可滿足生態合作夥伴在智能物聯網、智能駕駛等領域的技術和原型開發、驗證評估等工作。

      開放賦能,提供 AIoT 芯片解決方案、增強語音抽取方案、邊緣 AI 智能攝像機方案等

      作為從邊緣計算中脫胎的邊緣 AI 芯片,截止目前,地平線“旭日系列”邊緣 AI 芯片已為商米、多度、小米、SK 電訊、永輝等上百家 AIoT 合作夥伴提供全面的賦能服務,覆蓋智慧城市、智慧商業、智慧社區、智慧教育、智能家居等多種應用場景。在合作過程中,推出了不少技術產品和方案。

      例如,基於地平線針對零售場景的 AIoT 芯片解決方案,商米推出了 AI 識客攝像機,該款攝像機可在本地端主動識別進店顧客並進行豐富的屬性鑒別,解決商家“看店難”問題,助力零售商的精準營銷。


    商米 AI 識客攝像機

      同時,地平線還為小米一系列智能設備(主要為四款語音交互產品),提供自主研發的增強語音抽取(Enhanced Speech Extraction,簡稱 ESE)方案,助力小米音響“聽的准”,使其在複雜的噪聲環境中亦可實現隨時打斷、隨時喚醒,為用戶帶來更為精準、流暢的交互體驗。  

      另外,SK 電訊作為解決方案提供商,也整合地平線的邊緣 AI 智能攝像機方案與其自有雲平台,為零售行業提供端雲完整解決方案,加速產業升級。

      地平線將通過 Wintel 模式,成為平台型賦能者

      在技術護航下,地平線認為,其 AIoT 優勢將會助力地平線成為更具效能優勢、更強方案能力、更加開放靈活的邊緣 AI 芯片企業,在未來市場中佔據一定份額。

    • 極致的效能優勢:地平線率先提出將世界領先的深度學習算法集成在自主研發的邊緣 AI 處理器及平台上,通過為客戶提供軟硬一體化方案,發揮極致效能優勢; 
    • 完整的方案能力:地平線擁有豐富的算法樣例模型,能夠為客戶提供以芯片+算法+工具鏈為核心的完整方案,滿足多樣化場景需求; 
    • 與同類型產品相比,更加靈活高效的落地能力:  
    •  軟硬協同,高 MAC 利用率,實際任務處理表現更好; 
    • 支持新模型優化,如 MobileNet、Faster RCNN。在運行 MobileNet V2、Yolo V3 等業界領先的高效模型方面,旭日二代能夠達到甚至超過業內標稱 4TOPS 算力的 AI 芯片,而其功耗僅為 2W;
    • – 相較於市場主流旗艦 AI 芯片,地平線支持更主流的訓練框架,包括 Tensorflow、PyTorch、MXNet、ONNX、Caffe。
    • 成本優勢:可在以下方面幫助客戶降低成本:設備投入——無需購置大型服務器或佔用較大寬帶網絡; 設備運維—日常維護,更新迭代方便; 

      在此基礎之上,地平線表示未來將通過 Wintel 模式,成為平台型賦能者。“地平線的終局目標是成為邊緣人工智能平台的領導者,通過 Wintel 模式,即操作系統與處理器架構整合,成為平台型賦能者,為邊緣人工智能提供底層賦能。”

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  • 蘋果官方解讀AirPods Pro:全新設計具備主動降噪功能

    蘋果官方解讀AirPods Pro:全新設計具備主動降噪功能

      作者:懶貓

      IT 之家 10 月 29 日消息 今日凌晨,蘋果正式發布了全新的 AirPods Pro 入耳式耳機。現在官方的詳細解讀也來了,一起來看一下吧。

      Apple 今日宣布推出 AirPods Pro,採用精巧輕盈的全新入耳式設計,擁有主動降噪功能與令人沉浸的卓越音質,為 AirPods 產品系列添加了一款不同凡響之作。AirPods Pro 將於今日起接受訂購,並於 10 月 30 日星期三開始在零售店內發售。

      “AirPods 是我們很暢銷的一款耳機。簡單的一鍵設置、令人讚歎的音質和標誌性的設計,讓它成為一款備受人們喜愛的 Apple 產品。而這次推出的 AirPods Pro,更將這種妙不可言的體驗提升到新的境界。”Apple 全球市場營銷高級副總裁 Phil Schiller 表示,“全新的入耳式 AirPods Pro 通過自適應均衡功能帶來動人音質,提供富有彈性的耳塞來確保佩戴舒適度和貼合度,還擁有創新的主動降噪功能和通透模式。我們相信,廣大用戶將會愛上 AirPods 家族的這位新成員。”

      AirPods Pro 與現有的 AirPods 系列一樣,有着與眾不同的無線音頻體驗。每款耳機都採用先進技術,重新定義了人們聽音樂、打電話、觀看影視劇、玩遊戲以及與 Siri 互動的方式。現有 AirPods 中深受用戶喜愛的巧妙設置體驗,在 AirPods Pro 上也得以延續。只需靠近 iOS 或 iPadOS 設備並打開充電盒,再輕點一下,便可將 AirPods Pro 與用戶已登錄的 iCloud 賬戶下各種設備配對,包括 iPhone、iPad、Mac、Apple Watch、Apple TV 和 iPod touch。

      全新設計

      AirPods 以突破性的設計顛覆了人們的無線音頻體驗,而新款 AirPods Pro 則從舒適度和貼合度出發,以精巧輕盈的全新入耳式耳機設計將這種體驗帶到一個新的高度。每隻耳機都隨附三種不同尺寸的耳塞,柔軟且富有彈性的硅膠材質令耳塞能貼合每隻耳朵的耳形,在保證佩戴舒適的同時可實現高密合度,而這也是實現聲聲入耳更沉浸的關鍵所在。為了進一步提升舒適度,AirPods Pro 還運用創新的通氣系統來平衡壓力,盡可能減輕其他入耳式耳機設計中常見的不適感。更棒的是,AirPods Pro 還可抗汗抗水,非常適合充滿活力的生活方式。

      主動降噪

      AirPods Pro 的主動降噪功能利用兩個麥克風結合先進的軟件,根據個人的耳形及耳機的佩戴貼合度持續進行調節。這種設計可消除背景噪音,帶來與眾不同、量身定製的出色降噪體驗,讓用戶無論是聽歌還是打電話,都能聽得更專註。

      第一個麥克風採用外向式設計,會檢測外部聲波並分析環境噪音。隨後,在這些背景噪音進入用戶耳朵之前,AirPods Pro 會用與之相當的抗噪聲波將其抵消。第二個麥克風為內向式設計,會檢測耳內噪音,然後 AirPods Pro 會將檢測到的多餘噪音也予以抵消。降噪功能會以每秒 200 次的頻率持續調節聲音信號。

      令人沉浸的音質

      AirPods Pro 可通過自適應均衡功能實現動人音質,該功能會根據用戶個人的耳形來自動調節音樂的低頻和中頻部分,營造出細膩豐富、令人沉浸的聆聽體驗。定製的高動態範圍放大器可呈現純凈清澈的聲音,並延長電池續航,另外還能驅動定製的高振幅、低失真度揚聲器驅動單元,優化音質並消除背景噪音。驅動器單元可實現渾厚一致、低至 20Hz 的低音,並在中頻和高頻的表現上帶來豐富細節。

      通透模式

      通透模式讓用戶可以選擇在聆聽音樂的同時,還能聽到周圍環境的聲音,比如外出跑步時聽到路上的熙熙攘攘,或是早晨上班途中及時聽到地鐵的重要通知。通透模式配合平衡壓力的通氣系統和先進的軟件,可以只保留適度的降噪調節,確保用戶自己的語音聽起來自然,同時音頻仍能以很棒的效果持續播放。

      主動降噪與通透模式切換起來很簡單,可直接通過 AirPods Pro 耳機柄上創新的力度感應器來完成。通過該力度感應器,還能輕鬆執行播放、暫停、跳過曲目、接聽或掛斷電話等操作。用戶也可在 iPhone 和 iPad 上按下控制中心的音量滑塊,或是播放音樂時在 Apple Watch 上點按“隔空播放”圖標,便捷地控制各種設置。

      性能與電池續航

      AirPods Pro 外形小巧卻性能強大,這要歸功於它開創性的 System-in-Package (SiP)封裝設計,而 Apple 設計的 H1 芯片正是其核心所在。H1 芯片擁有 10 個音頻核心,能為音頻和 Siri 等方方面面提供強勁動力。而它極低的音頻處理延遲,不僅能實現實時降噪,運用自適應技術呈現卓越音質,還可響應你的“嘿 Siri”免提語音請求,所有這些都能同時完成。

      AirPods Pro 擁有與 AirPods 一樣出色的電池續航力,聆聽時間最長可達 5 小時。在主動降噪模式下,AirPods Pro 單次充電聆聽時間最長可達 4.5 小時,通話時間最長可達 3.5 小時。配合無線充電盒進行額外多次充電,AirPods Pro 甚至可提供超過 24 小時的聆聽時間或超過 18 小時的通話時間。充電非常簡單,只需將 AirPods 充電盒放在 Qi 認證充電板上,或在外出時使用閃電接口,即可輕鬆為你的 AirPods Pro 充電。

      其他功能

      耳塞貼合度測試通過測試耳塞的密合度,確定最適合用戶的耳塞尺寸,幫助確保用戶佩戴 AirPods Pro 時獲得最佳的音頻體驗。用戶將 AirPods Pro 戴入耳中之後,先進的算法會與每隻 AirPods 內的麥克風配合,測量耳內的聲級,並將其與揚聲器驅動單元傳來的聲音進行比較。只需短短几秒,算法便可測得耳塞是尺寸合適且貼合度良好,還是需要進一步調整來達到更好的密合度。

      語音激活 Siri 功能利用 H1 芯片實現免提“嘿 Siri”功能,輕鬆播放歌曲、調高音量、撥打電話或獲取路線信息。

      音頻共享功能讓你只需再拿一副 AirPods 靠近 iPhone 或 iPad,便可與好友一起欣賞同一首歌曲或同一部電影。

      信息播報功能可在收到信息時,自動、便捷地為你讀出信息,而在你接打電話或通過音頻共享功能分享媒體內容時,Siri 也懂得不要打擾你。

      價格與上市時間

      AirPods Pro 售價為 1999 元,即日起將通過蘋果官網和 Apple Store App 在超過 25 個國家和地區接受訂購。AirPods Pro 將於本周稍晚些時候開始在零售店有售(具體時間因國家和地區而異)。

      使用 AirPods Pro 需使用運行 iOS 13.2 或更新版本、iPadOS 13.2 或更新版本、watchOS 6.1 或更新版本、tvOS 13.2 或更新版本、macOS Catalina 10.15.1 或更新版本的 Apple 設備。

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  • 除了物聯網和人工智能,還有這些新興技術得到雲計算加持

    除了物聯網和人工智能,還有這些新興技術得到雲計算加持


    圖片來自“123RF”

      本文轉載自 IDC 圈,作者為圈圈,原標題《獲得雲計算支持的六大新興技術》。

      在過去的幾年中,得到雲計算支持的新興技術得到廣泛應用。在某些情況下,這些新技術是由雲計算供應商專門為雲計算而創建的。例如無服務器技術。在其他情況下,新興技術由於與雲計算之間的緊密聯繫而得到了發展。例如機器學習和人工智能。

      無論哪種情況,這些新興技術不僅正在改變雲計算,而且正在改變更多的企業計算領域——從零售到媒體再到製藥等行業。

      雲計算領域的新興技術

      這些新興技術(基於雲計算或與雲計算高度可互操作)為人們帶來了巨大的希望,但它們也增加了雲計算的複雜性。

      1. 容器

      2014 年春季,容器技術應運而生。而容器可以使軟件開發更快、更敏捷,業界對此充滿了好奇。容器並不是什麼淅事物,但是廣為人知的 Docker 使它們易於使用。

      與 Vmware 公司推出的虛擬機(必須容納整個操作系統)不同,容器將多個軟件包裝在一個軟件容器中,就像一個輕巧的“手提箱”。容器本身承載軟件,並且僅包含所需的基本要素(庫和配置),其文件在計算環境之間移動。

      這種新技術迅速得以採用。Rightscale 公司的“Cloud of State 2019”調查報告指出,66% 的企業採用了容器技術。同樣,60% 的公司採用了谷歌公司開發的容器管理系統 Kubernetes。

      考慮到雲計算環境的眾多元素,產生了各種各樣的新興技術不足為奇。

      2. 無服務器

      在 2014 年 AWS 公司推出無服務器架構之前,雲計算客戶猜測了他們需要配置並相應付費的計算資源級別。而使用無服務器時,AWS 公司只向客戶收取實際使用的費用。

      更重要的是,使用無服務器,雲計算提供商可以處理維護和擴展方面的基礎設施難題,從而使客戶(尤其是開發人員)更輕鬆、更快地構建其基於雲計算的系統。

      無服務器也被稱為功能即服務,允許應用程序在雲平台更快、更高效地運行。

      3. 微服務

      更新複雜的大型軟件可能是一個緩慢而繁瑣的過程。微服務在 2012 年開始風靡一時。

      微服務將笨重的整體應用程序分解為許多更小的、聯合的服務或“模塊”。它使用模塊化方法,由團隊根據需要更新模塊,獨立於整個龐大的應用程序(業內人士表示,這個模塊需要足夠小,這樣一個可以由規模較小的團隊就可以對其進行更新)。

      微服務可以持續交付最新更新的軟件。與無服務器一樣,它允許應用程序以雲計算時代所需的更快速度發展。

      4. DevOps

      說到持續交付,DevOps 的重點是持續集成(CI)/持續交付(CD)。DevOps 於 2012 年開始獲得強勁發展,它既是一種技術轉變,也是一種文化轉變。其目標是通過開發團隊和運營團隊這兩個世界觀截然不同的團隊相互交流來加速軟件開發。

      開發人員通常採用的是藝術家的思維,他們擅長創造新鮮事物。而運營團隊與其相反,通常更注重指標和電子錶格。但是,如果開發團隊和運營團隊可以一起工作(因此稱為“DevOps”),那麼最重要的軟件更新可以更快推出,從而獲得競爭優勢。

      5. 物聯網(IoT)

      在雲計算時代,似乎一切設備都可以連接到互聯網。從智能手錶到家用電器,從無人駕駛汽車到監控攝像頭。物聯網這個龐大的傳感器網絡將產生海量的數據。

      物聯網和雲計算通常都是獨立運行,但這兩種技術有着不可分割的聯繫。

      首先,正如許多新技術一樣,物聯網廠商不能從頭開始構建所有內容,因為太昂貴且太複雜。物聯網廠商因此決定採用雲計算技術。而每個主要的雲計算提供產都提供物聯網解決方案。

      此外,有關物聯網(也稱為“邊緣計算”)的關鍵問題是:將在哪裡處理所有數據?對於許多企業而言,其答案是“在我們的雲平台中”。由雲計算提供商的超大規模服務器提供支持的基於雲計算的數據分析可提供出色的數據處理能力。

      6. 人工智能

      人工智能技術在塑造未來將發揮巨大作用。憑藉其可以獨立於工作人員協助而學習的軟件的承諾,人工智能成為一款強大的工具,其巨大的潛力使所有其他工具相形見絀。

      同樣,當人工智能獨立於雲計算的存在時,人工智能對於企業來說是非常複雜的。因此,企業希望雲計算提供商提供他們的人工智能解決方案,其中包括機器學習和深度學習工具。

      在雲計算的早期發展中,雲計算提供基本計算和存儲的能力是偉大的民主化者。雲計算提供商為中小型公司提供可以租用的數據中心,從而與大型廠商開展競爭。隨着雲計算的成熟,基於雲計算的人工智能使得一些具有遠見卓識的中小型公司可以實現自己的願景,就像財力雄厚的大公司一樣。

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  • 小米如何挖到語音大牛 Daniel Povey?

    小米如何挖到語音大牛 Daniel Povey?


    Daniel Povey 在小米,圖源:崔寶秋微博

      上周 AI 圈的一則重磅新聞是 Daniel Povey 宣布將加盟小米,這位語音界的大牛、Kaldi 之父先是被任教的約翰霍普金斯大學開除,后收到 Facebook 的橄欖枝,結果他選擇拒絕 Facebook 的 offer,來中國工作。

      挖到了這位國際大牛後,小米不失時機地在 10 月 23 日舉行了一次人工智能媒體開放日活動,對外分享小米的人工智能布局,以及被 Povey 看中的過程。

      這是小米今年 2 月調整組織架構,將人工智能業務拆分為獨立事業部后的首次對外開放活動。與會的包括小米集團副總裁、技術委員會主席崔寶秋博士,小米集團人工智能部總經理恭弘=叶 恭弘航軍博士,小米集團 AI 實驗室主任王斌博士。


    Daniel Povey Twitter 宣布將加盟小米

      “面試”完看工位、看代碼

      Povey 被約翰霍普金斯大學開除后(原因比較奇葩,具體請看《怒拒 Facebook 后,語音識別大牛、Kaldi 之父將加盟小米》)收到 Facebook 的 offer,但他在 Twitter 上表示要拒掉 Facebook 的 offer,去一家中國公司工作,當時還沒有確定是要去哪家。

      據恭弘=叶 恭弘航軍介紹,當時這個帖子被小米人工智能部門語音組的負責人看到了,因為語音組一直在用 Kaldi,所以對他一直非常關注。

    然後馬上就轉給我說這個人居然說要去中國公司工作,是不是咱們可以跟他聯繫一下,我馬上就轉給寶秋總,也給了我們國際招聘的同事,同事馬上就給他寫了封信,當天晚上 Dan 就回信了。

      這有點出乎小米的意料,因為小米在學術界發聲並不多。

    後面又問了一些技術問題,第二封信是我來寫的,我把他問的一些問題,包括小米到底招他過來要做什麼,小米的戰略是什麼,小米怎麼看待開源的,簡單的回答了一下。再往後他又問了一些別的問題,後面就是寶秋總跟他聯繫。他說他本來就有計劃來北京訪問,我們說既然如此,來總公司大家互相認識一下。

      之後 Dan 就來了小米新總部“面試”,先是小米的人給他介紹公司在做的一些事情,對開源的看法,聊完后他覺得挺感興趣的,突然提出要看看小米的工位。

      Dan 到工位看了后說,“你們代碼給我看一下”,看了代碼后又問了些問題。恭弘=叶 恭弘航軍覺得機會大增,“看起來還是很喜歡我們這邊的環境”,他說。

      談 offer:看重開源和生態

      作為小米技術委員會主席的崔寶秋在引進 Povey 的過程中也扮演了重要角色。他此前在微博上宣布 Povey 入職小米的消息收穫了超過 3000 的點贊和 1000 評論。

      Povey 來中國有個兩周的之旅,訪問了好幾家大學,包括清華北大上海交大,也訪問了很多頂級的互聯網企業。之所以選擇小米,崔寶秋認為主要有三點原因:

      一、小米的 AIoT 生態。Povey 在訪問小米的時候,崔寶秋為他詳細介紹了小米的 AIoT 生態,“小米的 IoT 智能聯網設備對外公布的數量是 1.96 億台,光這個数字就有足夠的說服力,生態有多麼強大,這裏面所有的東西都可以通過語音來控制。”他說。

      二、小米對自研技術和人才的重視。Povey 原來在學校,理論上更傾向於繼續在學術界,“他說後來想了想到學校吸引不到這麼多優秀的工程師。”崔寶秋說。Povey 在小米時重點看了工作環境,包括編程環境,GPU 使用率高不高等。

      三、小米對開源的擁抱。Povey 特別喜歡技術,在談 offer 的過程中,他對其它東西都不是很在乎,“他說他想寫一條,就是要保證 Kaldi 開源系統百分之百開源。我說這一條對我來說不是個問題,根本不是個事情。”崔寶秋回憶道。

      崔寶秋認為小米的開源戰略是吸引 Povey 的一個關鍵點,他在給 Povey 的 3 個 PPT 中專門介紹了小米對開源的擁抱。其中一個 PPT 談到將來的計劃,有一個就是要聯合中國的互聯網企業技術企業,來把中國的開源力量推向世界。Povey 將這句話專門標出來,說這就是他想做的。

      小米的人工智能布局

      雷軍提出小米未來五年的“雙引擎”是手機 +AIoT,其中 AIoT 是 AI 和 IoT 的結合,可見人工智能在小米整體戰略的重要性。

      為更進一步突顯 AI 戰略,小米還在今年 2 月將人工智能業務拆分成獨立事業部。本次活動上,小米也首次對外詳細介紹了其 AI 布局。


    小米 AI 能力圖譜,圖源:雷鋒網(公眾號:雷鋒網)

      小米在聲學、語音、視覺、自然語言處理、知識圖譜和機器學習這 6 大方向都有相應的研發團隊。團隊主要在北京和武漢,以北京為主,其中語音和視覺的團隊規模已經比較可觀,但具體的人數和團隊分佈官方表示暫無法透露。


    小米聲學和語音能力,圖源:雷鋒網

      聲學和語音在這次活動上放在了一起講,王斌介紹了小米在這方面的一些研發成果:

    1. 在分佈式聲學、多場景語音技術方面,達到了行業領先水平。
    2. 六麥陣列、就近喚醒、協同放音、音效處理等技術已在多款小米產品落地,同時建成國內首家全自動遠場聲學實驗室。
    3. 小米遠場聲學測試規範被確立為中國人工智能產業聯盟聲學測試標準。
    4. 小米自研的語音識別、合成、語音喚醒和聲紋識別等關鍵技術也已經落地在手機、電視、音箱等眾多小米產品。

      值得一提的是,一開始小米 AI 音箱的聲學和語音技術來自合作夥伴,現在已經改為自研。


    小米自然語言和知識圖譜能力,圖源:雷鋒網

      除此之外,王斌還介紹了小米在視覺、NLP、知識圖譜、機器學習等技術上的進展。視覺方面,自研的人臉識別、美顏、魔法換天、場景識別在多款手機上落地應用。小米已經打造了自己的 NLP 平台和知識圖譜,全面支撐公司的多項內容業務。小米面向移動端的深度學習開源計算平台 MACE(Mobile AI Computer Engine)目前廣泛用於公司的各項產品中。

      崔寶秋在談到 AI 在小米的應用時表示,作為一家互聯網公司,小米的所有產品,包括硬件產品、軟件產品和互聯網服務都需要 AI 來賦能,“今天 AI 在小米已經無處不在,這也充分表明了 AI 在小米整個生態系統中的重要性。”

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