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在5G上,爱立信与全球20家领先运营商签署了共同开发5G技术的合作协议,5G无线测试床外场试验将在2016年启动。从技术上来讲,绝大部分手机都可以通过配备蓝牙手柄,作为控制它们的控制器,但这未免也太笨重了,它们本身就不是配套的,再者蓝牙手柄还增加了你携带时的负担。



大部分项目都是追着投资人跑的,奇怪的现象是有些获得投资的企业常感“生不如死”,甚至想要推到重来。这其中,不得不说,土豪投资人说了看好项目,不一定会投资;即使投资,还要看以何种方式放款;条款如何签、整体的规划是什么,这么学问还真不是那么简单。
物理性质
弗勒利希将智能手机行业作比喻,称其中很多公司仅仅是苹果手机供应链的一部分。弗勒利希指出,“我们的任务是,在保护我们的商业模式的同时不能放弃互联网思维和模式,否则我们就会变成一家类似于富士康的代工厂,仅能向苹果提供金属外壳。”
当细胞毒T细胞上的PD-1分子与肿瘤细胞表面的PD-L1配体结合时,肿瘤细胞能逃脱免疫系统的杀伤,图片节选自Nature Video
23 钒 2, 8, 11, 2
41 铌 2, 8, 18, 12, 1
73 钽 2, 8, 18, 32, 11, 2
105


Enlitic公司的项目首先关注放射学。Howard指出,医学图像几乎都是数字形式的,这些对蛛丝马迹的不懈扫描非常适用于深层学习的图像识别技术。
AlphaGo有可能在这几个月突飞猛进,进而击败李世乭吗?AlphaGo的负责人说:”外界不知道我们这几个月进步了非常多“。(来自:Odds favor machine over human in big Go showdown )。这点确实有可能。AlphaGo进步的方法有两个:(1)增加硬件:我们从Nature的文章可以看到:从1202个CPU到1920个CPU,AlphaGo的ELO只增加了28,而且线性地增加CPU,不会看到线性的ELO成长。若要达到364 ELO积分的提升,需要的CPU将达到天文数字(有篇文章估计至少要10万个CPU:AlphaGo and AI Progress)。当然,谷歌有钱有机器,但是纯粹加机器将会碰到并行计算互相协调的瓶颈(就是说假设有十万万台机器,它们的总计算能力很强,但是彼此的协调将成为瓶颈)。在几个月之内增加两个数量级的CPU并调节算法,降低瓶颈,应该不容易。(2)增加学习功能:AlphaGo有两种学习功能,第一种是根据高手棋谱的学习,第二种是自我对弈,自我学习。前者已经使用了16万次高手比赛,而后者也在巨大机组上训练了8天。这方面肯定会有进步,但是要超越世界冠军可能不容易。最后,换一种分析方式:如果从过去深蓝击败世界冠军的“成长过程”来看,深蓝大约1993年达到职业大师水平,4年后才在一场六盘的比赛中击败世界冠军(大约500Elo积分点的提升)。今天的AlphaGo应该和1993年的深蓝相似,刚进入职业大师水平。若要击败世界冠军,虽然未必需要4年的时间,但是几个月似乎不够。
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