互联网发展的思考

1) 对于互联网,有行业论,工具论,也有人说互联网是一种资源,是一种类似于电的基本元素,这些看法都没有错,但我觉得分析互联网一定要将互联网放在人类信息技术发展的大的环境里,不能简单的认为互联网是一种信息技术。我们现在所说的互联网所代表的应该是信息技术发展到一定阶段的一种展现形态。过去时代的发展,大多扩展的是人类的物理能力(力量,速度等),对于人类思维和意识的研究突破很少。因为人类的思维和意识是基于信息的,由于人类思维的形成是130多亿年的进化和沉淀,其研究所需要的计算模型和能力不是一下子就能得到的,而互联网,特别是移动互联网的发展,使得人类首次在信息方面突破了时空的限制,从而使得人类首次在信息的采集,存储和处理等各个方面实现了质的飞跃。人类在资源(知识资源,物质资源等)配置和利用能力得到了极大的提升,Uber,滴滴打车,大众点评,以及所罗门所提的隐藏和闲置资源的释放(隐藏财富)其实都是建立在这个基本的技术之上。
2) 从目前的技术发展估算,300年内人类将突破自身的限制,虚和实将得到统一,引力波的可探测能力是人类非常大的突破,届时,人类将真正跨入宇宙时代。单打独斗的时代过去了,想一辈子靠一技之长,或者靠传递物质财富来惠及下一代的时代基本已经结束了。合作,协作,将是一种趋势。知识和思想将是人类代际之间的最好纽带和财富传承。
3)可以关注量子技术,冷核聚变,这两种技术如果突破,将会使得人类所有现有技术实现又一次极大飞跃。一个代表计算能力,一个代表能源。至于智能机器人进入大众生活,我觉得应该不会超过20年。
4)因此大家没必要拒绝信息化,拒绝互联网,即使你自己不想拥抱,但至少不要让你的后代拒绝。未来的30年应该是人类史上最撕裂的时代,无论是思想,道德还是伦理,都将是极大冲击和巨变的时代。现在的经济危机只不过是前奏。本质上是人类一次大突破前的自我调整。现在不是企业需要转型升级,而是你我都必须转型升级。
5)回过头来,如果你从信息技术发展的视角来看,现在社会上几乎所有的科技发展都在得利于信息的采集能力,传输能力,计算处理能力和存储能力的提高,而移动互联网更是使得这些能力可以相互促进和叠加并产生共振,起到了放大的效果。QQ,微信,淘宝,京东,大众点评,优步,....等都得利于此。传统的行业如果不拥抱这些,会加速被淘汰。但反过来说,传统行业的+互联网(本质是充分利用信息技术)也机会很多。同样,从信息发展的角度来看,跨行业,跨界也是必然的过程,因为信息天生就是抽象的(互联网天生就是平台),思想也是不分行业的。原来隔行如隔山,本质上就是信息的不通畅和不对称造成的。而互联网天生就是要摧毁这些无形的隔离墙的(互联网使得信息在地球范围内突破了时空的限制)。
6)互联网的这种作用当然也惠及到人类本身,人类本身也在通过移动互联网的连接,实现知识和思想的共振,激发更大的创造力,从而实现资源的共享、更为有效的配置和协作。

消费连接已经如火如荼,而产业连接其实还很弱,信息技术在各行各业的各种产品和服务的改造换代还仅仅是个开头,一切都在智慧,一切都可连接。

后记:如果你从信息技术发展、社会资源配置和商品生产角度来综合看:

1)腾讯的C端霸主地位不容易动摇;
2)京东是超市,而淘宝是小店铺和地摊;京东将在大众产品上更有优势,而淘宝会成为小众市场和跳蚤市场;(从资源配置和社会效率上看)
3)产业互联是必然,社会化协同(不仅仅是供应链,社会化协同,而是业务网)将崛起,新美大式的平台将在产业平台发展起来后将失去主动权;
4)现在的这些多级分销本质上是违背互联网发展的;
5)大平台之间必将互相合作和打通,行业间的信息标准化将走向落地;
6)不管你多不情愿,你的数据是多么的珍贵,小微企业的信息化走向SaaS模式是必然的趋势,一句话,不要和你的利润作对;
7)软件行业将在这波危机中重新洗牌,信息行业的小农时代必将被规模化生产所替代(上次软件蓝领工人模式失败了,但不代表这次就还会失败,社会科技的发展是螺旋式的);

。。。。。。。

其实这个社会的发展整体上就是:人类涉足领域越来越广,社会生产效率越来越高,人类所需商品成本越来越低。



传送带损坏与对象检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:传送带损坏与对象检测数据集 • 图片数量: 训练集:645张图片 验证集:185张图片 测试集:92张图片 总计:922张工业监控图片 • 训练集:645张图片 • 验证集:185张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:922张工业监控图片 • 分类类别: Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 patch work(修补工作):已修补的区域。 • Hole(孔洞):传送带表面的孔洞损坏。 • Human(人类):工作区域中的人类,用于安全监控。 • Other Objects(其他对象):非预期对象,可能引起故障。 • Puncture(刺穿):传送带被刺穿的损坏。 • Roller(滚筒):传送带滚筒部件。 • Tear(撕裂):传送带撕裂损坏。 • impact damage(冲击损坏):由于冲击导致的损坏。 • patch work(修补工作):已修补的区域。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图像数据来源于工业监控系统,适用于计算机视觉分析。 二、适用场景 • 工业自动化检测系统开发:用于构建自动检测传送带损坏和异物的AI模型,实现实时监控和预防性维护,减少停机时间。 • 安全监控应用:识别人类和其他对象,提升工业环境的安全性,避免事故和人员伤害。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在制造业、物流和自动化领域的应用研究,促进AI技术与工业实践的融合。 • 教育与培训:可用于培训AI模型或作为工业工程和自动化教育的案例数据,帮助学习者理解实际应用场景。 三、数据集优势 • 多样化的类别覆盖:包含8个关键类别,涵盖多种损坏类型和对象,确保模型能够处理各种实际工业场景,提升泛化能力。 • 精准的标注质量:采用YOLO格式,边界框标注准确,由专业标注人员完成,保证数据可靠性和模型训练效果。 • 强大的任务适配性:兼容主流深度学习框架(如YOLO、TensorFlow、PyTorch),可直接用于目标检测任务,并支持扩展至其他视觉任务需求。 • 突出的工业价值:专注于工业传送带系统的实际需求,帮助提升生产效率、降低维护成本,并增强工作场所安全,具有较高的实际应用价值。
一、基础信息 • 数据集名称:垃圾废弃物目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:1124张图片 验证集:375张图片 总计:1499张图片 • 训练集:1124张图片 • 验证集:375张图片 • 总计:1499张图片 • 分类类别:包含60多个垃圾和废弃物类别,如气溶胶、铝泡罩包装、电池、破碎玻璃、卡片泡罩包装、香烟、透明塑料瓶、瓦楞纸箱、薯片袋、一次性食品容器、一次性塑料杯、饮料罐、饮料纸盒、鸡蛋盒、泡沫杯、泡沫食品容器、食品罐、食物垃圾、垃圾袋、玻璃瓶、玻璃杯、玻璃罐、杂志纸、餐盒、金属瓶盖、金属盖、普通纸、其他纸箱、其他塑料、其他塑料瓶、其他塑料容器、其他塑料杯、其他塑料包装、纸袋、纸杯、纸吸管、披萨盒、塑料瓶盖、塑料薄膜、塑料手套、塑料盖、塑料吸管、塑料餐具、聚丙烯袋、拉环、绳子、废金属、鞋子、一次性购物袋、六罐环、涂抹管、可挤压管、泡沫塑料片、纸巾、厕纸管、特百惠、未标记垃圾、包装纸等。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片来源于实际场景,细节清晰。 二、适用场景 • 垃圾自动分类系统开发:数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾物品的AI模型,用于智能垃圾桶或回收系统,提升废弃物管理效率。 • 环保应用研发:集成至环保和废弃物管理应用,提供实时垃圾识别功能,促进回收和环境保护,支持可持续发展倡议。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,助力发表垃圾识别和AI技术相关学术论文,推动技术创新。 • 教育与培训:可用于学校或培训机构,作为垃圾分类和AI目标检测教学的重要资源,培养环保意识和技术能力。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:每张图片经过准确标注,确保边界框定位精确;包含多种垃圾类别,覆盖常见废弃物,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,并支持扩展到其他视觉任务,如分类或分割。 • 实际应用价值:专注于垃圾识别,为环保、废弃物管理和回收提供重要数据支撑,有助于减少污染和促进循环经济。
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