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科技行业：对科技产业趋势和投资的思考，在思辨的世界中探寻真相
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商业模型及竟争分析科技产业趋势分析方法及未来趋势投资的本质及方法论:放大、趋势和逆向电子产业框架及最新观点十年黄金时代案例赋能式投资及其未来
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科技行业：对科技产业趋势和投资的思考，在思辨的世界中探寻真相 数据流分析法：智能手机数据=数据质量X用户数X用户使用时间三个要素，皆达到瓶颈。这也是互联网巨头们面临最大的痛苦，没有新的数据。 智能手机范畴内可能产生新的数据方式 O2O：线下数据搬到线上 场景位置：室内定位，商业场景； 图像和视频的非结构化数据，重新定义营销和广告； 更多的传感器：3D传感器，二维世界升级为三维世界，Saas等与智能手机结合，切入企业互联网，将企业数据线上。 机器学习和机器视觉的结合：图像识别 机器视觉 2012年，深度神经网络研究公司DNNResearch以卷积神经网络（convolutional neural network）的研究获得IL SVRC的冠军。谷歌利用与这个公司类似的模型进行训练并发现获得了较之以往结果2倍的平均准确率。2013年谷歌收购了DNNresearch，这家公司其实只有三个人，就是Geoffrey Hinton和他的两个学生。 2013年，谷歌宣布将计算机视觉或机器视觉（Computer Vision或Machine Vision）跟机器学习技术部署到大规模计算中，尤其是在图片搜索领域。 2014年的计算机视觉识别挑战赛IL SVRC谷歌的团队GoogLeNet获得了冠军，团队使用了重新设计的卷积神经网络和分布式学习，包含有超过100层卷积层以及超过20层参数层。谷歌团队的神经网络架构减少了超过10倍的参数设置，从而减少了训练过程中的过度拟合（overfitting）。适合广泛运用于包括图片搜索、Allo、无人车路况识别等。 【更多详情，请下载：科技行业：对科技产业趋势和投资的思考，在思辨的世界中探寻真相】
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