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当“智能”成为钟表界高频词


Apple Watch 发布会,苹果邀请了时尚媒体;今年的深圳钟表展,则首次出现科技媒体的身影。

在日前举行的“第 13 届中国钟表高峰论坛”上,“智能”成为一整天演讲和讨论的高频词。不过,与苹果“瑞士钟表业麻烦大了”的论调不同:已推出可穿戴设备的科技界在传统钟表面前表现得更谦虚,并不认为自己会“颠覆”传统钟表;而传统钟表行业界的代表则把“智能”看作是机遇,更愿意与之融合。

融合与机遇,是两个不同阵营对智能可穿戴的一致看法。

智能穿戴应该是从传统产业出发,然后加入一些智能的元素,而不是说用智能去改变它。

作为科技界的代表,联想(深圳)电子有限公司研发总经理梁颖的看法要温和许多。同时,华为的洪银新也持类似观点,在他看来,虽然科技领域的智能可穿戴设备与传统手表会存在竞争,但融合的可能性更大。洪银新认为,传统手表的精密加工工艺和时尚舒适的特性正是智能设备所欠缺的。

而从传统钟表制造者角度来说科技公司做可穿戴反而能让一些以前不愿戴表的人开始有戴表的想法。正如来自传统钟表行业的杨一军所说:

智能的概念其实是带动产业,引导消费者进入手表的体验里,所以事实上消费者的总体体量会增大。

所以科技公司带着可穿戴设备加入钟表行业的同时,也为传统钟表行业带来了更多潜在用户群。最终两大阵营的商家需要考虑的是,去抢现有的手表用户还是要去抢使用智能手机的用户。

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不过,以 Apple Watch 为例,当前的智能可穿戴还处于初级阶段,并不能很好地满足用户需求。讨论中,最大的诟病不是续航,而是智能手表的使用场景。国内传统钟表商飞亚达、天海霸和科技公司联想、华为的代表都认为 Apple Watch 的最大意义在于提升了人们对可穿戴产品的探索热度,但真正涉及到用户需求方面,科技公司和传统表商其实还有很多发挥空间。在他们看来:

可穿戴设备最主要的使用场景是在运动健康和支付这样的细分领域,传统手表的智能化可以从垂直细分的角度服务好本身的潜在客户。

而对于智能设备的“手表化”,讨论中认为互联网、科技公司做可穿戴,除了做好系统和功能,首先还得把外观做好,增加产品的时尚特性。

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智能可穿戴在中国太“热”了。

整个钟表论坛都在讲智能的现象让海外传统钟表界代表感到有些震惊。坛休息期间,几位来自其他国家地区的钟表协会代表在闲聊中谈到智能手表发展时一致认为,中国对待智能手表的态度比他们要积极很多。

无论是香港、台湾,还是法国、俄罗斯,在他们看来,智能可穿戴设备对传统钟表业的冲击并未开始。对于智能化,他们还处在观望阶段。而这厢边,国内传统品牌依波表的参展商则告诉爱范儿,他们早已在考虑如何将自家手表与智能结合,最有可能的做法就是与一些科技公司合作,为手表加入传感器或蓝牙模块等。

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然而,事实上中国火热的智能可穿戴市场存在很多问题。当天发布的《可穿戴智能产业发展趋势研究》中指出,中国的可穿戴智能产品缺乏自主核心技术,设备中最主要的芯片和传感器鲜有来自国内厂商自主研发的产品;另外,同质化的山寨和白牌产品很多,有重复智能手机和平板电脑那种低价或代工道路的危险。

Lexus 原来也在打造磁力悬浮滑板!


都 2015 年了,《回到未来 2》里的悬浮滑板为什么还没有出现?到目前为止最接近它的产品,一个是在 Kickstarter 上募资的 Hendo Hover,除此之外,估计就要算今天早些时候刚刚浮出水面的 Lexus Hoverboard 了。按照 Gizmodo 的说法,这款设备已经祕密开发了 18 个月之久,它采用的是基于液氮冷却的超导体技术,跟 Hendo Hover 一样,也需要靠磁力来驱动。
 

换句话说,其对滑行表面的材质是有限制的,而 Lexus 也已向我们确认,其预告视频中的滑板场地下面,其实铺设有一层金属。更多的细节暂时还没有公开,但官方已经承诺会在未来几周内透露更多有关这款「真正可用的悬浮滑板」的消息。总之,距离 McFly 回到未来的日期(2015 年 10 月 21 日)已经不远,万一人家真的来了,我们总要有点准备才行啊…

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Lexus 原来也在打造磁力悬浮滑板!

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抢在苹果前,Google 发布了一个音乐服务 | 爱范早读


1. Google 抢在苹果之前推出免费版音乐流媒体服务。Google 周二抢在苹果公司前头发布了免费版音乐流媒体服务,苹果公司则将在下周推出这种服务。过去两年中,Google 一直都以 9.99 美元的包月价向用户提供 Google Play Music 服务,但周二该公司则发布了第一个免费版本。Google 产品经理 Elias Roman 称,该版本已开始提供下载,将于本周末以前可用于 Android 和 iOS 平台。苹果公司本月早些时候称其将在 6 月 30 日发布一种音乐流媒体服务,包月费为 9.99 美元,全家订阅版的包月费则是 14.99 美元,并提供三个月的免费试用期。

2. 三星电子副会长就 MERS 疫情扩散公开道歉。极少在媒体公开露面的三星电子副会长李在镕 23 日在位于首尔的公司总部就三星首尔医院因管理不善造成中东呼吸综合征疫情扩散向国民公开鞠躬致歉。“由于三星首尔医院对疫情管理不力,给国民带来了极大的苦痛和麻烦,我在这里低头道歉。”李在镕说,特别对已故患者的家属、正在治疗中的患者,以及因为隔离而行动不便的国民深表歉意。韩国规模最大的医院之一——三星首尔医院是除京畿道平泽圣母医院之外的另一大疫情“重灾区”,近一半中东呼吸综合征确诊患者在该院染病。

3. 陌陌准备私有化,周二股价大涨 9.94%。陌陌周二宣布,公司董事会已于 6 月 23 日接到来自公司联合创始人、董事长兼 CEO 唐岩、Matrix Partners China II Hong Kong Limited、Sequoia Capital China Investment Management L.P 和 Huatai Ruilian Fund Management (以下简称“买家联盟”)的非约束性私有化要约,以每股美国存托股 18.90 美元的现金收购买家联盟尚未持有的公司全部已发行 A 股普通股。该报价较公司股票 6 月 22 日收盘价溢价 20.5%。2014 年 12 月 12 日陌陌在纳斯达克上市,距陌陌准备私有化不到 7 个月。

4. 苹果 iMessage 大面积宕机:用户无法收发短消息。当地时间周二,苹果 iMessage 服务疑似出现大面积宕机,但苹果似乎对此并不知情,其系统状态页面仍无异常显示。有苹果用户在 Twitter 上留言,称他们无法收发 iMessages 短消息和短信,或多次发送才能成功;还有用户称,iMessage 短消息发送时间过长,而且有很多图片根本发不出去;另有一些用户则表示,经过简单重启后,iMessage 问题内得到修复,不过只是暂时;此外还有用户表示,进入设置应用后,打开、关闭 iMessage 对恢复服务也有帮助。

5. 黑莓第一财季净利润 6800 万美元,同比增长 195.7%。黑莓昨天发布了截至 2015 年 5 月 30 日的 2015 财年第一季度财报。财报显示,按照美国通用会计准则计算,黑莓第一财季营收为 6.58 亿美元,较上一财年同期的 9.66 亿美元下降 31.9%。其中,硬件营收在总营收中的占比大约为 40%,服务营收占比为 38%,软件和技术授权营收占比为 21%;软件和技术授权营收为 1.37 亿美元,同比增长 150%。净利润为 6800 万美元,较上一财年同期的 2300 万美元增长 195.7%,若不按美国通用会计准则计算,净亏损 2800 万美元。

 

 

题图来自:phonedog

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动画《公牛历险记》欢脱主题曲MV出炉

贺岁海报

  时光网讯 好莱坞动画巨制《公牛历险记》于今日发布全新贺岁海报,山羊、刺猬、小女孩与萌牛费迪南在主题红色背景上的搞怪合影尽显影片欢乐、热闹的气氛。值此辞旧迎新之际,影片还发布了主题曲《Home》MV,轻松欢快的音乐曲风与可爱萌动的画面相结合,将影片欢脱气质展现得淋漓尽致。这首歌曲入围了第75届金球奖电影类最佳原创歌曲。

  《公牛历险记》由《冰川时代》和《里约大冒险》原班人马倾力打造,将于2018年1月19日以2D、3D、中国巨幕3D、杜比全景声、杜比视界制式登陆全国影院与观众见面。

  入围金球奖最佳原创歌曲 欢脱诠释萌物奇趣之旅
  在全新曝光的主题曲《Home》MV中,呆萌大公牛、神助攻刺猬以及激情四射的山羊等萌物齐聚,上演了一场爆笑不断的奇趣之旅。小女孩与费迪南之间的成长有爱互动,温馨十足。随即画面一转,当一群重量级萌主在堵成长龙的公路上狂奔时,囧态百出的模样更是逗趣满满,笑料不断,让观众对影片精彩期待值飙升!
  这首入围金球奖电影类最佳原创歌曲的作品《Home》,由美国超人气歌手尼克·乔纳斯倾情献唱,独具魅力的嗓音与轻松欢快的画面融为一体,为影片增色不少。
金牌团队蓝天工作室诚意巨制 带你笑着走进2018
  《公牛历险记》由金牌团队蓝天工作室匠心打造,作为曾制作影史上卖好又卖座的《冰川时代》系列,此次也备受期待。这部精雕细琢的作品也不负众望,此前北美上映后收获《好莱坞报道者》《芝加哥太阳报》《Variety》《帝国》杂志《华盛顿邮报》等国际媒体的一致盛赞,视觉画面和异域风情等元素颇受好评。
  导演卡洛斯曾表示,希望这部通过讲述小人物大故事的电影,可以让观众有所触动,去做一些有趣的、多样的尝试,让大家在多元化的世界里发现更真实的自己。正如影片所传递的暖心内核一样,恰逢贺岁迎新,希望费迪南这个充满异域风情的重量级萌主,用坚持自我的勇气和不断砥砺前行的态度,为大家带去满满正能量;希望《公牛历险记》这个用诚心和匠心打造的暖心故事,能让你在新的一年勇敢做自己,努力成为更好的自己,笑着拥抱2018!
  好莱坞动画巨制《公牛历险记》由美国二十世纪福斯公司出品、美国蓝天工作室制作,将于2018年1月19日在中国正式上映。

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《我是路人甲》曝终极预告


  时光网讯  著名导演尔冬升最新力作《我是路人甲》,7月3日将全国公映。片方今日又放出了《我是路人甲》的终极预告。在这款同样“笑中带泪”的预告里,导演尔冬升不仅大揭影视工作者薪资的猛料,更在爆笑与感动之余突出了电影有关“梦想”的主题。
  此次放出的《我是路人甲》终极预告继续延续着那种“笑点与泪点齐飞”的风格,但把欢笑与泪水都释放得更加彻底。“‘很好’为什么要再来一条啊?再来一条之前为什么非要加一句‘很好’啊?直接说‘不好’不就完了吗?”群众演员初入影视圈的懵懂,让人看得忍俊不禁。而在被陪酒、被封杀的同时还要自我安慰“那些看不起我们的人,才是我们的发动机啊”,则道尽了在底层打拼的小人物的辛酸与无奈。
 
  不过,与此前几支预告片“画风”不同的是,《我是路人甲》终极预告里不再只有草根群演出镜了,一众甘为红花做绿叶的巨星配角们终于集体亮相!方中信吐槽群演台词不过关、袁咏仪与特约演员共议私密“闺蜜情感话题”、吴彦祖冯德伦和路人甲们打成一片……
 
  其实,导演尔冬升早前接受采访时便曾袒露,大家对被戏称“贵圈”的影视行业有诸多误解,所以这一次,《我是路人甲》希望把一个“真的”影视圈拍给观众来看,“所以我在预告片里曝光了基层演员的工资水平,本来我还想放更多内容在预告片里的,但是我的工作人员说,更多揭秘内容还是让观众自己去影院里体会比较好。”
 
  在《我是路人甲》的终极预告中,导演尔冬升借路人甲演员之口,让他们向自己发问:为什么要来横店?而路人甲们的回答千姿百态:追求事业成功、成为武打巨星、做上国际演员……所有的答案,归结起来无非两个字——梦想!虽然没有基础也没有背景,但是绝不放弃对于电影和表演的一腔热诚,正是“横漂”们对梦想的执着,最初打动了导演尔冬升创作这部《我是路人甲》。“我在这些群众演员的身上看到了自己年轻时候同样怀抱的热情,又有哪一个年轻人没有自己的梦想呢?”

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谷歌、Facebook研发的神经元网络,如何进行场景识图?


虎嗅注:2014年11月,谷歌研究院发表的一篇博文称,未来谷歌的图形识别引擎不仅仅能够识别出照片的对象,还能够对整个物理场景进行简短而准确的描述,也就是“图像识别神经网络”(简称“神经元网络”)。与谷歌对该技术进行研究的还有Facebook。近日,两家公司各自对透露了该项目的最新研究进展。本文综合了网易科技腾讯科技的相关编译报道。


神经元网络——人工大脑,其可以立即识别照片中人的面部、车辆、建筑物以及其他对象。但是,该系统局限性仍存。


该网络基于机器语言翻译方面的研究成果:通过一种递归神经网络(RNN)将一种语言的 语句转换成向量表达,并采用第二个RNN将向量表达转换成目标语言的语句。


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该网络可以识别语音、将一种语言翻译成另一种、定向投放广告或者教会机器人开启瓶盖。如果将整个过程逆转,人们可以让该系统具备全新能力,不仅可以识别图像,而且可以创造图像。


Facebook表示,其正在教授自家的神经元网络完成创建包括飞机、汽车及动物在内的图像的任务,在40%的情况下,这些图像足以让我们相信自己看到的是真实照片。


而来自谷歌的研究人员则正在进行截然相反的工作,他们通过神经元网络将真实的照片转换成某种超现实主义的风格。他们让机器识别照片中熟悉的模式,然后对这些模式进一步增强,然后在同一张照片中重复这一步骤。如果照片中的云朵有点像鸟,网络就会使其变得更像鸟一点,周而复始,直至完全体现出一只鸟的样子,其结果就是某种由神经元网络生成的抽象艺术画作。


以下是谷歌的实验过程


研究人员将图片输入图像识别神经网络,并让它识别该图片中的一个特征,并修改图片以强调这项特征。修改后的图象然后被反馈到神经网络,并让神经网络再次识别其他特征并强调它们。最终,这幅图片被修改得面目全非。


在一个低水平上,这种神经元网络可以被用来检测图像的边界。在这种情况下,这些图像就像绘画作品,使用过Photoshop滤镜的人应该对此感到不陌生:


1.png

但是,如果神经元网络被要求识别更复杂的图像,——例如识别一头动物,它会产生令人不安的奇幻图景:


2.jpeg

最终,这个软件可以对随机噪声进行识别,但生成的结果完全属于自身的想象:


3.png

如果你让一个用来识别建筑物的神经元网络去识别一幅毫无特征的图像,它将产生这样的结果:


4.jpeg

这些照片是惊人的,但他们不仅仅是用来展示的。神经网络具有机器学习的一个共同特征:它不是向计算机输入程序以让它能够识别特定的图像,而是向它输入许多图像,并让它自己整合这些图像的关键特征。


但是,这可能会导致软件更加出人意料。我们很难知道软件正在审查哪些特征,以及它忽略了哪些特征。例如,研究人员要神经元网络在一幅随机噪声图像中识别哑铃,发现它认为哑铃一定是有手臂握住的:


5.png


解决方案可能是向它输入更多放在地上的哑铃图像,直到它明白手臂并非哑铃的内在组成部分。


谷歌表示,通过将神经元网络的运行过程逆转,传授它们生成图像的技巧,能够让人们更好的理解它们的运作机理。谷歌让网络对自己在图像中发现了什么进行描述。有时,它们只是发现了某个形状的边界;有时,它们发现了更加复杂的事物,例如位于水平线上一座塔的轮廓或者一棵树中隐藏的建筑物。每一次,研究人员都能够更好地理解该网络。


虽然Facebook和谷歌在神经元网络呈像效果上有所差异,但跨越了“多层”人工神经元还是能够一致地完成特定任务。


通过该网络,就特定层面的神经元是如何理解一副图像的问题,人们可以获得一个量化的答案,这帮助研究人员通过可视化方式来理解神经元网络如何处理分类任务,进而改进网络架构以及判断是否网络通过训练完成了自我学习。

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