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［ 騰訊：讓AI無處不在！］-內附騰訊AI佈局PPT
在如火如荼的AI競賽中，比起百度提出的「All in」（全力投入）以及谷歌提出的「AI First」（AI優先），騰訊則提出了一個更為平實的願景「Make AI Everywhere」（讓AI無處不在）。
這家中國的互聯網巨頭，正在悄然發力AI領域。
8月中旬，騰訊公司總裁劉熾平在公司第二季度財報公佈後的分析師會議上表示：「人工智能（AI）現在是項基礎能力，我們在AI領域投入很多，但可能說得不多。」
很多媒體可能忽略了，騰訊此次財報發佈後，對AI領域佈局的詳細闡釋。
騰訊在週三盤後公佈的2017年第二季度及中期業績顯示，公司2017年上半年總收入同比增長57%達到人民幣1061.58億元（156.70億美元）。
按非通用會計准則的淨利潤同比增長43%達到人民幣308.59億元（45.55億美元）。
騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰在財報中特別提到：「2017年第二季度，我們在多個業務實現強勁的收入增長，讓我們能夠在日趨激烈的行業競爭中進行創新投資和新技術的投資。」
他表示，騰訊正在加大對雲業務和AI技術的投資，以確保我們日後可為用戶及業務合作夥伴提供更優質的服務。
劉熾平向分析師稱：「我們相信，騰訊在計算能力、大數據、應用工程、技術及應用場景方面的優勢，以及在核心人才方面的主動佈局，這將為我們構建有利的戰略優勢。
我們廣泛多元的業務內容，為機器學習、計算機視覺、語音識別及自然語言處理等領域的AI基礎研究提供了豐富應用場景。
人工智能具有戰略意義，我們會對AI進行持續、長期而有耐心的投資，因為我們堅信這是令人振奮的長遠投資，而不是要在短期直接產生收入。
另一方面，AI也將在多個方面助力於我們現有的產品、服務與業務發展。」
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劉熾平進一步談到AI在騰訊各類產品中的運用，他指出：
(1) 在面向消費者的產品中，AI讓我們更瞭解用戶，從而提升其產品體驗；
(2) 在企業服務方面，AI可以優化算法，從而加強精准定向技術；
在騰訊的生態系統中，強大的AI能力可賦能我們的投資公司和合作夥伴，讓大家能互惠互利。
據瞭解，AI已經在騰訊效果廣告、資訊服務及金融科技等業務中廣泛運用。
(3) 在效果廣告方面，騰訊將AI技術應用於廣告投放、展示全過程，從瞭解用戶偏好、理解相關上下文和廣告內容，根據廣告品質進行排序、優化廣告呈現方式，到最終匹配最合適的廣告主。
這一方面可最大化廣告主ROI，同時兼顧了最優的用戶體驗。
(4) 在資訊服務方面，包括新聞應用（如天天快報）、騰訊視頻、QQ音樂、全民K歌和應用商店（如應用寶）等，AI能幫助這些產品更好瞭解用戶的興趣圖譜，從而進行更智能的個性化推薦，讓用戶更高效的體驗感興趣內容。
騰訊各個平台上的數字內容服務都會受益於這一更為智能的推薦技術。
(5) 在金融科技方面，包括移動支付、財富管理和小額貸款，騰訊利用AI來更精確預測用戶在金融業務中的行為。
這將有助於為最合適的用戶提供最合適的產品，並在此過程中進行卓越的風險管理。
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據公開消息，目前騰訊內部有多個團隊在做人工智能相關領域的研究。
例如，騰訊的技術工程事業群(TEG)的AI Lab（騰訊人工智能實驗室）、社交網絡事業群(SNG)的優圖實驗室以及微信事業群（WXG）的微信AI團隊等。
公司與清華大學等海內外知名高校在人工智能研究領域建立了深入的合作關係。
騰訊2016年成立的公司級AI Lab，由人工智能領域頂尖科學家張潼博士擔任主任。此外，騰訊還設立了美國西雅圖AI實驗室。
作為首個海外實驗室，騰訊邀請前美國微軟研究院首席研究員俞棟博士作為騰訊AI Lab副主任，負責西雅圖實驗室的運營及管理，推動騰訊在語音識別及自然語言理解等AI領域的基礎研究。
目前AI Lab已擁有50多位AI科學家及200多位AI應用工程師團隊，專注於人工智能的基礎研究，主要包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器學習這四個垂直領域。
同時，基於騰訊自身的業務需求，騰訊AI Lab還會在內容、社交、遊戲和平台工具型AI四個方向進行研發與應用合作。
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騰訊還在此次分析師會議上透露，除了現有業務，公司內部研發人員近期還在圍棋人工智能程序、面部識別以及醫學影像等多個領域取得了突破性進展。
騰訊在醫療領域的新產品——騰訊覓影。利用騰訊AI Lab提供的深度學習技術，在醫學影像中進行疾病早期篩查及診斷。
該產品可應用於內窺鏡、CT、MRI等，將有效提升疾病早期篩查及診斷的準確性及效率。
其對早期食管癌的篩查準確率高達90%，可以有效輔助醫生發現癌變徵兆，將病魔遏制在搖籃里。
今年3月在日本舉行的第10屆UEC杯計算機圍棋大賽上，AI Lab研發的圍棋人工智能程序「絕藝」（Fine Art）首次參加比賽一路過關斬將，以11連勝奪得UEC杯冠軍。
劉熾平表示，「絕藝」的整個研發過程不到一年，我們在過程因此積累了豐富相關理論與應用知識。
「絕藝」背後的策略及強化學習等AI技術與能力，未來可應用到多個方面。
而在人臉識別技術領域，騰訊優圖實驗室的人臉識別技術檢測率根據世界級FDDB的標準排名第一。目前騰訊已經逐步將該技術應用於多個場景。
首先，該技術提升並豐富了騰訊天天P圖軟件的功能，目前該APP已排名同類前二。不久前刷爆朋友圈的「穿上軍裝」的H5活動，正是採用了騰訊天天P圖業內首創的人臉融合技術。
同時，騰訊的人臉識別技術還能用於用戶身份線上認證，應用於金融和政務等領域。
今年，成都國稅通過微信小程序運用，借助騰訊的人臉識別技術，實現了辦稅人員遠程實名信息的採集工作，極大緩解辦稅服務廳擁堵壓力。
不僅如此，該技術還可幫助搜尋走失兒童及老人，眾多家庭因此受益。
從目前來看，騰訊擁有國內互聯網用戶使用時間最長、活躍用戶最多的產品，可以說是國內互聯網運用中最為強大的場景，這是技術落地和運用一個最為重要的因素。
今年早些時候，馬化騰在出席深圳IT峰會時提出，場景、數據、計算能力和人才是發展AI技術的四大要素。
其次，由於騰訊產品的用戶量很大，海量數據成為機器學習非常重要的因素，有助於騰訊開發貼近用戶的AI技術；
再次，過去近二十年騰訊在處理海量數據的過程中，積累非常強大的計算能力，這是發展人工智能相當重要的基礎；
最後，騰訊積累大量的技術人才，近年在全球招攬最優秀的人工智能科學家。
#騰訊 #AI人工智能 #微信
source: #中關村互聯網金融研究院
http://mp.weixin.qq.com/s/iAJNMszmUPFEEGq50ct-Lw
分析化學ppt 在 [心得] 如何準備分析化學概要- 精華區Examination - 批踢踢實業坊 的美食出口停車場
剛剛提到怎麼準備分析化學概要這一科
現在就以在下的淺見跟大家說明一下我的筆記整理的重點方式
第一在整理之前先了解一下往年考古題的出題方向
再來既然是分析化學概論 當然也不會出太艱深的題目
所以也不需要拘泥太難的部份
分析不外乎三個大部分
第一.定性分析 雖然出題的機率不高
但還是有機會會出 今年就出了一題
這部份整理的重點是陽離子系統分析(硫化氫分析系統)
陰離子因為比較沒有系統 所以出題的機率不高
所以這部份就是將陽離子的分析系統寫出來整理成表格或是圖表
通常第一族的陽離子分析會比較容易出題
可能會問你如何分辦這三種陽離子
第二.定量分析 這就是出題的重點部份
因此這一個部分一定要熟讀並且練習題目
這部分我分了幾個重點
1.基礎分析概論
比如說...簡單的解釋名詞-列沙特列原理.阿瑞尼士酸鹼定義之類的
還有定量分析的三種方法-標準減量線法.標準添加法.內標準品法
比較三種方法及適用時機並且知道如何計算
今年也出了一題 其實我想如果沒公式提供
今年應該有一堆人死在這裡!!出題老師還真是佛心來的
其實我還蠻壞心的 看到公式罵老師很賤 因為我知道公式..
2.統計部份
這部分看來有點煩 但其實整理出重點
其實是蠻好拿分的 大概需要知道的部份
1.有效位數計算 2.準確度.精密度定義跟差別
3.誤差-也就是要知道啥叫隨機誤差跟亂度誤差還有他們的特性.來源
4.計算-平均值.中位數.RSD.s.變異數等等 反正就是一些簡單的統計計算
我就不多說了 看書大概就知道有那些了
5.可信區間計算.t test.Q-test.F-test計算
3.酸鹼計算-這部份不外乎就是pH值計算.滴定計算.緩衝液計算
Ksp相關計算
錯合物滴定-這部份重點當然就是EDTA的相關計算
還有結構要會劃.全名.優點之類的.當然一些簡單的名詞解釋
也是要知道比如說螯合物.18-crown-6之類的
還要知道一些相關於以上這三種分析法的應用之類的
比如...凱氏氮分析蛋白質(克耳達法)是如何操作還有分析樣品的結構
做凱氏氮分析時可能會有哪影響 及計算方法
莫耳法.菲恩傑法.服爾哈特法.胺基酸的pI值這些也是相關的重點
4.電化學部份
簡單的解釋名詞-比如說氧化劑.還原劑.S.H.E.....等
平衡氧化還原方程式及如何表示化學電池
pH meter裝置-還有鹼誤差.酸誤差
計算部份...氧化還原滴定.Nerst Eq計算電池電位.是否是自發反應?
計算氧化還原平常常數.當量點的電位計算
然後大概再了解一些常用的氧化劑跟還原劑
5.其他部分
活性.離子強度.重量分析法的計算
第二大部分其實就是偏重計算除了要知道一些簡單的重要術語的定義外
重點當然就是要知道如何計算 我通常都會再筆記上寫一兩題例題
可以知道自己是否真的知道如何計算而不會只是背公式
這部份可能有些小重點會漏寫 因為筆記現在也不在我身邊
只能說 大家在唸書時 大概就可以抓到一些其他我沒寫到的重點
3.第三部份-儀器分析
通常考的不會很難....這部份最大的重點大概就是
比爾定律.光譜.層析
層析除了知道大概的原理當然也要會計算
其他儀器方面-考的機率其實不大
如果不放心 大概就簡單的知道原理就可以了
不需要太深入
這大概就是我準備分析概論的方法
其實自己整理出屬於自己的筆記真的是最好考準備考試的方法
可以知道是否真的了解 自己的筆記也是自己最清楚自己在寫啥麼
有時看別人寫的筆記你也不一定看的懂
所以...建議大家自己整理出一本屬於自己的筆記對自己是很有幫助的
最後希望我這篇很雜亂的重點解析能夠幫助要準備這一科考試科目的人
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