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每周分享第7期

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2019/04/07 Share

2019年4月7日第7期
记录这一周的见闻以及值得分享的内容,每周日晚更新。(下周停更)

见闻

1、利用学习图像变换进行医学影像数据增强

由麻省理工学院(MIT)电子工程与计算机科学(ECCS)实验室多位博士所著的医学影像AI论文被CVPR 2019收录。该团队为了解决医学图像标注数据缺乏的问题,提出了通过学习图像的变换(transforms)进行数据增强的半监督分割方法。
基于卷积神经网络的分割方法虽然精确度达到了state-of-the-art,但是通常需要依赖于带有大型标注数据集的监督训练。医学图像的标注需要大量的专业知识和时间,并且在大规模上是不可行的。为了解决缺乏标注数据的问题,研究人员通常使用人工预处理、手动调整架构和数据增强等技术。然而,这些技术涉及复杂的工程工作,并且通常针对特定的数据集。因此MIT的团队提出了用于医学图像的自动数据增强方法。

2、2019图灵奖颁给熬过寒冬的人

2018年图灵奖公布,深度学习三巨头:Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun获奖。

教程

1、科研大牛们怎么读文献?

读文献要读人,读典和读新。

2、Nginx Quick Reference

这是一个关于如何提高Nginx的性能,安全性等内容的快速参考指南。

工具

1、ICONSVG

一套可以定制的 SVG 图标。(摘自阮一峰的每周分享

2、dead.io

一个显示你是否还活着的 API,做法是它每隔一段时间向你发一封邮件,如果你连续多次没有回复,它就认为你已经死了。你可以通过这个 API,设置一些死了以后需要触发的动作。(摘自阮一峰的每周分享

推荐阅读

1、细数全球 18 件 AI 大事记

2、回头看日本65年,发现未来20年中国的机遇

在一个发达经济体里出现的商业模式,拿到一个新兴经济体里去运用时,可以按照原来的逻辑再来一遍。20年后,中国的人口结构会非常接近于当下的日本。通过日本,或许可以找到中国未来零售业会有什么样的机会存在。这篇文章主要讲了这三个问题:为什么要学日本,要向日本学什么,以及怎么样去学日本

中国作为后来居上者,更应借鉴日本如何做到对于先进技术和商业模式的成功转化。我有个观点,研究美国,我们可以看到 possibility,但研究日本,我们知道如何将这些 possibility 变成 reality。日本的消费零售业师承于美国,70 年代把美国的便利店业态移植到国内,最后做到了世界第一。

第四,孙正义的时间机器理论。这也是他投资阿里的逻辑。在一个发达经济体里出现的商业模式,拿到一个新兴经济体里去运用时,就好像乘坐时光机回到了几十年之前,可以按照原来的逻辑再来一遍。中日的消费零售业更是如此。

大家知道经济是有周期变化的,这里面又有四个嵌套的小周期——康波周期理论,第一个叫在库投资,就是企业的库存投资周期,时长 5 年左右;再往下是设备投资周期,是 10 年左右;然后是房地产投资周期,是 25 年左右;而社会的基础设施投资期,是在 56 到 60 年左右。这四个小周期,可以理想化地看成四个波长不同的三角函数,随着时间的推移会一直往前走。最终这四个向量会出现重叠——波峰重叠的地方,你可以理解成当时的经济很景气;谷底叠加的地方,经济就比较低迷。


图:日本第一消费时代

为什么中国没有类似于大创这样的公司出来?我认为,5 元店需要极强的供应链规模效应壁垒,大创 SKU 有七万多,其他几家也就两万左右,这就对供应链的整合管理能力要求非常高。其实大创的供应链基本在中国,也就是说他们中国的工厂一开始都被训练的很好,供应链能力很强,但问题是,中国企业缺乏供应链管理和整合的能力

3、【青创专访】方毅,巅峰未至

Hit the ground running.

4、国家科技的引擎:军工巨头的权力钥匙,掌握在谁的手里?

5、李翔专访李丰:著名投资人如何看待2019年

总结一下,这三个关键变量分别是:科创板的启动,科创板的顺利启动会是点燃财富效应的第一把火;政府的减税降费政策,它可能需要半年时间反馈到企业的经营数据上;监管打通银行资金进行长期投资,让银行资本进入市场的通道。

6、Why Are Creators Paying for TikTok’s Mistake?

抖音被美国联邦贸易委员会罚款570万美元,因为是没有经过监护人同意,就保存13岁以下儿童的信息。(摘自阮一峰的每周分享

7、支付宝推广的“套路”

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