滴滴进入寒冬期,将裁员2000人

2月15日,滴滴举办了月度全员会,滴滴CEO程维宣布公司将做好过冬准备,2019年将对非主业进行“关停并转”,对业务重组带来的岗位重叠和绩效不达标的员工进行减员,整体裁员比例占到全员的15%,涉及员工2000人左右。

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滴滴总裁柳青也出席了月度全员会,并在会上提到关于“抽成”(滴滴内部称之为Takerate)和“补贴”等问题,表示滴滴管理层正在认真思考业务模式,会做积极探索,既能激励司机,在高峰期供需失衡时高效调度有限运力,也可以尽可能满足乘客需求。

2018年对于滴滴来说是艰难的一年。据滴滴内部员工透露,滴滴2018年会未开,年终奖减半,还面临竞争对手挖角,如今又面临裁员。

滴滴宣布裁员15%,或许与公司的亏损相关。2月13日,滴滴出行内部流传财务数据显示,滴滴出行2018上半年便亏损了40多亿。相比 2017 滴滴全年亏损 25 亿,滴滴今年的亏损数额飙升。

2018年9月7日,滴滴出行创始人兼 CEO 程维就发布了一封内部信表示,滴滴自2012年成立以来仍未实现盈利,六年连续亏损达390亿元。2018年上半年,为了刺激用户和司机的需求,滴滴对乘客和司机的补贴奖励上的投入达 117.8 亿元,为2017 年全年的 65%。

此外,各地网约车政策的落地和执行也越来越严格,很多司机选择观望或离开,滴滴不得不持续投入补贴以维持供给。

与此同时,滴滴还开展了新业务。2018年4月份,滴滴宣布进入外卖市场,鉴于国内外卖市场竞争激烈,新业务也需要投入一定量的资源。综合这些因素,滴滴2018年亏损在意料之中。

程维表示,2019年滴滴将聚焦当前最重要的出行主业,继续加大安全和合规投入、提升效率,在安全技术、产品和线下司机管理及国际化等重点领域加大投入,继续招聘2500人,2019年年底员工总人数将和去年底的13000人持平。

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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