早報 | Facebook黑科技視覺,1秒可訓練40000 張圖片;iPhone 8 或無法升至超高網速
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新的一周又開始啦,一起來看今天到的資訊早報吧。
廣電總局要求聯通移動停止違規 IPTV 業務
國家新聞出版廣電總局公布稱,近日責令中國聯通、中國移動停止違規的 IPTV 業務,並對已開展的 IPTV 傳輸服務業務進行全面整改。整改工作應於 2017 年 6 月底前完成。
國家新聞出版廣電總局表示,中國聯通、中國移動在開展 IPTV 傳輸服務的過程中,存在嚴重違反國務院相關文件和國家新聞出版廣電總局《專網及定向傳播視聽節目服務管理規定》關於 IPTV 管理有關規定的情形,有嚴重安全隱患,對用戶權益造成損害。
近日有媒體報道稱,中國移動的 IPTV 牌照申請被國家新聞出版廣電總局駁回。廣電總局在公函中指出,中國移動在申請 IPTV 牌照之前,已經在各地發展並形成了千萬用戶規模的「魔百和」電視業務,而該業務在合規性上與現有的 IPTV 的播控機制存在著較大的差異,因此退回中國移動集團本次牌照申請。
via Netease
一天到晚,就廣電事多。
OPPO R11 定價 2999 元 比之前曝光的多了個顏色
OPPO R11 依舊延續了整體圓潤的風格,不過與 R9 不同的是,R11 的背部有微微的曲線,因此在握持手感上相較於 R9 更舒適。
R11的後置鏡頭為兩枚長短焦搭配鏡頭,其中主鏡頭為 1600 萬像素廣角鏡頭,光圈 F1.7,副鏡頭為 2000 萬像素的長焦鏡頭,用戶可以在兩個焦距之間自由切換。
而前置鏡頭則通過雙攝來達到虛化的目的,OPPO 此番隨 R11 推出的更先進的美膚技術,表示可以帶來更自然的裸妝自拍。
在處理器上,OPPO 攜手高通,深度定製了驍龍 660 處理器,其中處理器的 ISP 可以為 OPPO R11帶來更好的拍照演算法。驍龍 660 採用 8 核 Kryo 260 架構,14nm 製程,CPU 性能相比於驍龍 653 提升 20%;Adreno 512 GPU,性能相比驍龍 653 提升 30%;R11 擁有 4GB 內存與 64GB 存儲。
電池方面,OPPO R11 擁有 3000mAh 的電池,依舊支持 VOOC 閃充技術。
via Tencent
發布會當晚請來了半個娛樂圈,目測又是一款單品銷量冠軍。
iPhone 8 或無法升至超高網速
根據 Business Insider 報道,報告稱最新一代的無線網路速度最快可以達到 1 千兆
(Gigabit)
,比當前的速度要快了約 100 倍。蘋果在最新款的iPhone手機上和英特爾合作,配置了該公司生產的無線網路數據機(modem)
,但英特爾的數據機並不能實現最新的無線網速度。但是其競爭對手高通則可以生產提供更快網速的晶元,而蘋果競爭對手三星在今年推出的 Galaxy S8 就已經配備了高通生產的數據機。因為和高通正處於法律糾紛中,蘋果當前計劃在最新的 iPhone 上同時使用英特爾和高通的數據機,以減少對單個製造商的依賴。這意味著有些蘋果手機將能夠達到最快網速,有些則不能。但蘋果會在配備高通晶元的手機上禁止這一功能,以確保產品的一致性和避免不公平。
這一消息發布後,蘋果股票大跌 3.88%,收盤為 148.98 美元,盤中一度大跌約 6%,市值瞬間蒸發逾 400 億美元。截至當前,蘋果盤後繼續下跌 0.18%。今日,英特爾股價收跌 2.11%,高通股價收跌 1.84%,盤後回漲 0.23%。
via cnBeta
看看之前的魅族,再看看現在的蘋果,果然跟高通鬧糾紛沒一個好下場。
知乎: iOS 用戶需交讚賞手續費
國內問答平台知乎旗下賬號知乎專欄發布公告稱,應蘋果公司的要求,從 iOS3.5.3 版本的知乎 App 更新之後,專欄讚賞功能將接入 IAP 付費機制,蘋果公司將從中扣除 32% 作為手續費,也就是說,用戶只能獲得剩下的 68% 的讚賞分成。
知乎同時表示,安卓手機用戶不受影響,同時知乎修改了讚賞功能的結算規則,用戶獲得讚賞金額會在十個自然日之內完成審核並打款,用戶可以通過 「 我的餘額 」 功能進行提現,知乎表示未來回答的讚賞功能也會上線。
除了知乎,近期蘋果也要求微信等社交網路禁用打賞功能,將讚賞支付納入到 iOS 應用內支付,要求分成 30% 左右。如果拒絕禁止打賞功能,會導致應用的更新版本無法提供給用戶,甚至將這些應用從 App Store 下架。對此,微信取消了 iOS 讚賞功能,而知乎和一些直播平台則按照蘋果的要求更改了付費規則。
對此,華爾街日報曾援引一位高管的說法,高管質疑蘋果在打賞功能上不公平的強加規則。另有媒體也質疑蘋果涉嫌壟斷,也有自媒體猜測,騰訊會與蘋果玩「二選一」,但遭到騰訊否認。
via Sina
Facebook:計算機視覺新升級, 1 可訓練 40000 張圖片
Facebook今日在西雅圖 Data@Scale大會上公布的一篇研究論文中表示,已成功開發一套新的計算機視覺系統,該系統在每秒鐘可完成 4 萬張圖片的訓練。
目前,Facebook 的月活用戶已達 19.6 億。如果要從海量的圖片中篩選出有意義的和值得紀念圖片的話,會給 AI、機器學習的訓練帶來很大的壓力,而且較大的網路和數據集會導致更長的訓練時間,阻礙其研發進度。所以,Facebook一直在研究更好的方法來解決這一問題。
該研究論文表示,Facebook 的 AI、機器學習團隊在試驗中採用了新的系統——用基於 Caffe2 的系統,以高達 8192 張圖的 minibatch 大小,在 256 個 GPU 上用包含120 萬張圖片的 ImageNet -1k 來訓練 ResNet-50,只花了 1 個小時,同時確保了準確性。
從硬體角度來看,Facebook 此前的系統只有 8 個 GPU,增至 256 個 GPU
後,規模效益可提升 90%。
同時,Facebook 還表示,願意向外公開自己的研發成果和硬體堆棧。
via Sina
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