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20181017 02:02

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截至2015年12月31日,Berkshire持有IBM %的股份。该公司上周六在致股东的年度信件中称,它计划继续持有那部分股票,尽管截至去年末账面亏损达到26亿美元。ɱʱݱ̧看点二:监管的是“出版行为”。从内容上看,“网络出版新规”的监管对象从“互联网出版活动”变更为“网络出版服务”。应该说,从“活动”到“服务”的变化,措辞或用语更符合实际,指代也更加准确。

很多人都会问, Oculus和Cardboard都是VR, 为什么价格差了上百倍? Cardboard(包括国产的各种塑料版本)能够提供基础的VR体验: 3D, 环绕, 沉浸感。 但是, 很多人体验过后就不会再有动力进行再体验了, 为什么呢? 因为它的体验不够好。 一方面, 手机VR受限于机能的限制, 只能展示一些非常简单的画面, 完全达不到”现实”或以假乱真的程度; 另一方面, 由于手机VR的转头是依赖手机的陀螺仪进行计算的, 延迟非常大, 再加上手机屏幕本身的刷新率和延迟, 造成了转头时画面无法及时更新到正确的位置上。 这不但破坏了VR的沉浸感, 甚至会对身体造成不适。 之前我翻译的几篇文章已经明确说过, 要想达到良好的VR体验, 延迟是非常重要的一个指标, 必须在20ms以下, Oculus在这方面做了大量的优化工作。 目前的手机VR方案, 除了GearVR没有一个达标, 所以, 基于手机的Cardboard(或XX镜)并不能代表现阶段的VR技术和体验, 有机会还是要尝试Oculus/Vive/PSVR。这是在2016年我们希望在新的业态上能够去打造这样一个新的业态,通过这个事情的发生。这个是我想在整个的2016年开始的时候,我想既代表集团也代表天猫,希望能够跟大家分享的,我们能够在2016年服务的方向,也希望我们朝这个方向共同的努力。

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国泰君安最新发布的策略周报表示,A股市场未来的主要机会仍将来自于成长,而这种成长的范畴将进一步泛化,既包括中小板、创业板成长型公司,也包括主板传统公司的持续转型。持续推荐工业互联网、大环保,并进一步推荐传统行业转型的领域,继续推荐海南板块主题,长江经济带主题、国企改革主题。(中新网证券频道)7日上午,李易峰在微博晒出一张与成龙的自拍合照,并留言:“发这张合照的时候,其实,我是拒绝的。”照片中,李易峰抬着下巴傲娇卖萌,成龙则笑的十分灿烂。网友纷纷留言回复:“明明是你要求的,别以为我不知道。”“你明明就一副很乐意的样子啊!”“只是成龙大哥是在旁边给你加特效吧。”“独特的傲娇自拍角度。”“再现谜一般的自拍角度。”近日,四大著名书法作品在网上莫名走红:杜甫能动、妇女之宝、好狗边上飘,还有心在情妇那。是网友太有才还是没文化太可怕?

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  • 吴韧(AI专家):围棋AI要挑战人类,是因为让我们系统掌握了所谓右脑感知的能力,这个感知能力让我们得到非常强悍的人类围棋的棋感,也可以让我们对战地的评估,对棋局的估值有一个靠感觉的影射。另外,围棋对弈不应该是只求胜,而是应该达到一个更新的境界。2014年5月8日,香港高等法院开审许仕仁贪污腐败案。历时七月之久,许仕仁于香港高等法院被裁定5项罪名成立,罪名包括“公职人员行为失当罪”、 “串谋公职人员行为失当罪”, “《防止有贿赂条例》串谋向公职人员提供利益”等。最终被判处监禁7年半,并需交还1118万港元贿款。本文编译自 Wired,文中内容主要针对美国而言,其中有一些情况和中国有些差异,但是仍然有一些参考价值。

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  • 他顿悟之时刚好濒临美国汽车行业复兴之际。第二次世界大战之后的许多年里,私家车购买比率快速上升:1950年,全美有将近4千万辆机动车登记注册,十年后增长至6千万辆——平均每3人就有一辆汽车。这很大程度是得益于联邦政府对汽车行业的支持。1956年,艾森豪威尔总统签署了《联邦助建公路法案》,投资250亿美元在全国兴建起复杂的洲际公路系统。相比较之下,公共交通却失去了活力。丁磊称,“2015年,除游戏外的其他互联网产品也稳步发展。我们的在线广告服务收入持续增长,网易的品牌形象不断提升,得益于网易新闻客户端的良好表现以及网易经济学家年会、有态度人物盛典等各类大型活动的开展。第四季度在线广告业务表现最好的行业是交通、网络服务和通信服务。我们的电商业务如网易考拉海购呈现快速增长。我们看到了电商业务广阔的成长空间,将继续支持其发展壮大。”ʱʱʼƻ ׶Ӧ人工智能专家吴韧称,所有的围棋人工智能都使用到了蒙特卡洛树搜索(MCTS),它使用蒙特卡洛算法的模拟结果来估算一个搜索树中每一个状态(state)的值。随着进行了越来越多的模拟,搜索树会变得越来越庞大,而相关的值也会变得越来越精确。通过选取值更高的子树,用于选择行动的策略概率在搜索的过程中会一直随着时间而有所改进。目前最强大的围棋程序都是基于蒙特卡洛树搜索的,通过配置经训练后用于预测人类棋手行动的策略概率进行增强。这些策略概率用于将搜索范围缩小到一组概率很高的行动、以及在模拟中抽样行动。

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