女人赚钱靠什么报告:环球投资者信心指数下降 北美地区进一步走低

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新华社北京1月2日电(夏斌)1月2日发布的2018年12月道琼斯全球投资者信心指数为79.8点,360怎么赚钱,比11月份的82.6点下降了2.8点。其中,女人赚钱方法网站赚钱,北美地区指数进一步下跌,从79.2点降至74.1点,欧洲地区指数上涨2.1点至94.0点,大学生网上赚钱,亚洲地区指数上涨8.7点至110.6点。

道琼斯全球投资者信心指数报告由道琼斯全球交易研究和咨询服务公司(Dow Global Trading Research and Consulting Services)编制,该报告通过分析机构投资者的实际交易模式,在家上网赚钱的项目,定量衡量投资者信心或风险偏好。

道琼斯全球贸易研究和咨询服务公司联合创始人肯尼斯·弗劳特(Kenneth Froot)评论道:“贸易纠纷、中国经济增长和企业盈利增长放缓已经扰乱了市场,玩什么游戏可以赚钱,但美联储和市场观察人士在量化紧缩重要性上的分歧加剧了市场的焦虑。”

该指数清楚地显示了投资者风险偏好的变化:股票在资产配置中的比重越大,投资者的风险承受能力或信心就越高。指数读数100是中性的,现在什么行业比较赚钱,这意味着投资者没有增加或减少风险资产的长期配置。

陶氏全球贸易研究和咨询服务公司投资者行为研究主管拉杰夫·巴尔加瓦(Rajeev Bhargava)表示,2018年第四季度全球市场经历了大幅下跌,进一步削弱了投资者信心。随着2019年的到来,快递公司怎么赚钱,机构投资者可能会密切关注全球经济增长和潜在的地缘政治阻力。(结束)

网络赚钱方法大全:2019年度AI发展指数报告出炉

马吉尔·@ 2019 . 12 . 15,14:00

2019年度AI发展指数报告出炉

发布了《2019年人工智能发展评估报告:人工智能领域的研究、教育和技术成果》;今天,机器学习算法需要更少的数据来训练强大的人工智能——数据集已经连续三年逐年减少。

该报告涵盖了如此多的领域,以至于它的创始人(包括哈佛、斯坦福和OpenAI)同时发布了两个新工具,只是为了筛选信息。一个工具用于搜索人工智能研究论文,另一个工具用于分析国家研究和投资数据。

2019年基本上延续了前几年的趋势。如果你不想浏览最初的290页报告,这里有一些更有趣和相关的要点:

人工智能研究发展迅速。从1998年到2018年,在人工智能领域发表的同行评议论文数量增加了300%。参加会议的人数也激增。最大的会议组织者神经网络项目预计今年将有13,网赚创业网,500名与会者,diy赚钱,比2012年增加800%。

人工智能同样受欢迎。在大学和在线学习机构选择机器学习课程的人数持续增长。很难总结具体数字,但一个很好的指标是人工智能是北美计算机科学毕业生中最受欢迎的专业。超过21%的计算机科学博士选择专攻人工智能,是第二大热门学科(安全/信息保护)的两倍多。

在大多数指标上,美国仍然是人工智能的世界领导者。尽管中国在人工智能领域发表的论文比其他任何国家都多,在家养殖赚钱,但论文在美国的影响力甚至更大,美国作者比全球平均水平高出40%。美国是企业人工智能研发资金流入最多的国家(120亿美元,中国68亿美元,世界第二高),人工智能专利申请数量超过任何其他国家(是第二大国家日本的三倍)。

算法变得越来越快,冷门赚钱,培训变得越来越便宜。在流行数据集(ImageNet)上训练机器视觉算法所需的时间从2017年10月的约3小时减少到2019年7月的88秒。成本也从数千美元下降到两位数。

无人驾驶汽车领域获得的投资最多。全球私人投资的近10%用于自主车辆的研发,约为77亿美元。其次是医学研究和面部识别(两者都吸引了47亿美元),而增长最快的工业人工智能领域则不那么浮华:机器人过程自动化(2018年投资10亿美元)和供应链管理(超过5亿美元)。

所有这些都令人印象深刻,但是有一个重要的问题需要注意:不管人工智能的速度如何,它仍然远没有流行文化和大肆宣传的标题所暗示的那么聪明。请记住,做什么小生意最赚钱,尽管人工智能正在蓬勃发展,但人工智能本身在一些重要领域仍然落后。

首先,致富网赚论坛,历史上大多数里程碑式的成就来自视频游戏和棋盘游戏——规则清晰、易于模拟的领域,特别适合人工智能训练。例如,人工智能可以在三天内完成数百万场比赛。它显示了计算机在高速积累经验方面的优势,但并不显示人类所不具备的学习能力的特点。

同样,除了少数例外,人工智能在不同领域的成就不能移植。人工智能不会应用从星际争霸2中获得的智慧。虽然人工智能能像医生一样准确地诊断乳腺癌,趣步怎么赚钱什么人每天靠运气赚钱,但它对肺癌来说相当微弱。换句话说:目前的人工智能系统仍然是一次性工具。

但是这并不意味着人工智能是无用的。报告显示,尽管机器学习有其局限性,但它在资本、公共利益和技术成就方面仍在不断积累。

当思考人工智能的局限性和未来时,最好记住机器学习的先驱吴恩达的话:“如果一个典型的人能在不到一秒钟的思考时间内完成一项智力任务,那么我们迟早会让人工智能完成这项任务。”

本文由译者马杰基于知识共享空间翻译出版。

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