听见丨税改将刺激美国工厂增加更多机器人 日本神奈川县警方拟引进AI系统预测犯罪

慧聪集团计划在2018年实现100亿元的营收规模,并积极布局区块链技术应用。此外,索尼推出基于区块链的教育平台,税改促进美国工厂自动化升级,三星与苹果成为全球最大的芯片买家。


慧聪集团:2018年营收规模冲百亿,绝不错过区块链

1月27日,慧聪集团在北京召开2018年管理会议。慧聪集团CEO刘军在演讲中表示,2018年,慧聪营收规模要达到100亿元,在此基础上2019年达到200亿元,跻身中国企业500强。刘军描绘了宏观的发展蓝图以及2018年百亿目标的实现路径。包括慧聪金融科技的放杠杆和场景实现、物联网数据的升级变现、房地产以及区块链的应用。谈及区块链,刘军表示“这是串起项链的珍珠,慧聪集团绝不错过区块链”。慧聪物联网数据营销集团将就区块链分别与联想控股旗下佳沃股份战略合作,以及与清华大学工业工程系项目合作。

索尼将于2018年推出基于区块链的教育平台

索尼全球教育最近开发了一个基于区块链的集中式现代账本来存储教育记录。 它可以作为当今教育机构中分散的记录流程的替代方案。索尼提到,区块链技术有可能构建一个全新的基础设施系统,通过网络安全地共享记录,为学习记录的可能性以及评估方式打开新的大门。

税改将刺激美国工厂增加更多机器人

据华尔街日报报道,,新税法将增强美国工厂的自动化和现代化,刺激制造商在劳动力市场紧俏的情况下购买机械并提高生产率。新税法允许企业未来五年在购买设备后马上从应税收入中扣除全部设备购置费用。此前每年只允许公司抵扣一部分设备购置费用。这项改动将鼓励制造商尽快部署机器人,并替换老旧机器。

三星苹果去年仍是全球前两大芯片买家:支出818亿美元

据《电子时报》报道,知名市场研究公司Gartner发布报告称,2017年,三星电子、苹果公司依旧是全球前两大半导体芯片买家,占据全球半导体支出的19.5%。两家公司去年消耗的半导体价值818亿美元,较2016年增长了200多亿美元。

韩国虚拟/增强现实公司携京东建虚拟试衣间

据韩联社报道,韩国虚拟现实和增强现实厂商FXGear于29日表示,携手京东集团推出了提供虚拟试衣服务的手机购物APP。该APP集成该公司的FIT'N SHOP虚拟试衣解决方案,京东移动端用户可输入身高、体重、胸围、腰围、臀围,自拍脸部选择发型,量身定制一个虚拟化身,足不出户快速“试衣”,弹指之间浏览多种款式、不同搭配的试穿效果。FXGear负责人表示,将以此次合作为跳板为全世界消费者提供更逼真便捷的互动购物体验。

诺基亚发布5G高容量芯片组 天线尺寸降低50%

诺基亚今日发布了针对下一代5G无线网络而研发的芯片组,其天线尺寸可降低50%,数据处理能力提高2倍,并有效降低基站能耗。诺基亚称,该芯片组被称为“ReefShark”,预计于今年第三季度发货,可集成到诺基亚当前的AirScale 4G和准5G网络设备中。诺基亚还表示,正与30家移动运营商合作,在其无线发射塔上部署该芯片组。这意味着配备ReefShark芯片组的首批网络将于今年晚些时候得到升级,等到支持5G的设备大量上市后,该芯片组也将大规模部署。

日本神奈川县警方拟引进AI系统预测犯罪

据共同社报道,28日日本神奈川县相关人士透露,该县警方正在考虑引进利用人工智能(AI)打击犯罪的新系统。据悉该系统能对犯罪及事故发生进行预测等,有利于查案和提前防范。力争在2020年东京奥运会和残奥会开幕前进行试验性运用,将在县2018年度预算案中列入调查费。据悉若能实现,将是日本警方首次进行这样的尝试。

【融资消息】

家用跑步机品牌小乔跑步机完成数亿元人民币Pre-B轮融资

家用跑步机品牌小乔跑步机完成数亿元人民币Pre-B轮融资,华映资本领投,明势资本、启迪沙丘资本、洪泰(成都)资本和齐一创投跟投。本轮融资将主要用于小乔跑步机产品的开发,和市场的推广。

致新医疗完成A轮私募股权融资 启明与多家机构参与联合投资

致新医疗完成了A轮私募股权融资。本轮私募股权融资共融资2.50亿元,由欧力士集团牵头,启明创投、遵理资本、乔景资本和宝樾资本联合投资。致新医疗将在2018年继续加大业务子公司仓储运营资产硬件建设、信息系统开发投资和运营体系规模能力投入。并在新的医疗耗材SPD业务、第三方物流业务和医疗流通信息服务方面进行业务拓展。

小鹏汽车宣布22亿B轮融资 阿里巴巴、富士康、IDG资本联合领投

小鹏汽车在香港召开新闻发布会,宣布启动总额22亿元人民币的B轮融资,并获得阿里巴巴集团、富士康和IDG资本的联合领投支持。在B轮融资完成后,小鹏汽车从资本市场融得的资金将超过50亿元人民币,“鹏”友圈融资效率在造车新势力中一骑绝尘。

零跑汽车宣布完成Pre-A轮融资,累计获得资金为4亿

零跑汽车宣布继红杉资本中国基金完成Pre-A轮领投后,再次获得来自4家机构及3位个人投资者的投资。截至目前,零跑汽车的Pre-A轮融资已完成,累积获得资金为4亿。浙江零跑科技有限公司是一家创新型的智能电动汽车企业,公司业务范围涵盖智能电动汽车整车设计、研发制造、智能驾驶、电机电控、电池系统开发,以及基于云计算的车联网解决方案。

个人基因组公司WeGene完成B轮融资,消费级基因检测用户超十万

1月29日,个人基因组公司WeGene宣布完成B轮融资,本轮融资由贝壳天使基金,成潍新生命基金,华大基因集团及其旗下的创投基金奇迹之光,卓佳成长创投基金等共同参投。WeGene是一家主要面向消费者个人提供基因检测的公司,进而根据基因数据完成祖源分析、健康管理、精准营养和运动等数据分析与解读服务。

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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