腾讯机器狗，妻子机器人为什么这么受欢迎？
当今，机器人逐渐成为人类的“左膀右臂”，在战场上有临危不不惧的战斗机器人，有帮助人类扑灭火灾的灭火机器人，还有不知疲倦的伐木机器人，一些新潮酒店、KTV推出的机器人服务生。
在一些科幻小说及电影中，机器人的智能几乎能与人类匹敌，甚至可以产生爱情、亲情、友情。在现实中，伴随着人工智能和机器人科技飞速推进，仿人机器人不断更新换代，突然你会发现机器人越来越逆天了。
现今社会里关于婚姻的问题也是层出不穷，各种原因，男人不再愿意花时间去追求女性，女性对于男性的要求也越来越高，所以越来越多的男性找不到女朋友。
1996年的春晚舞台，出现了一个先锋以为的小品《机器人趣话》，表演者蔡明和郭达。因为长时间找不到合适女朋友，郭达买了一个机器人老婆，取名为菜花。她能说会道，洗衣做饭样样在行，还可以设定成为喜欢的性格，温柔型、可爱型、事业型还是人情奔放型随便挑。
那时人们把这个想象当成个乐子，然而在20多年后的今天，机器人伴侣似乎正一步步地走向现实。前不久日本开发了一种“伴侣机器人”，并将其命名为"妻子”。日本“妻子机器人”正式上市后，就很受大家的欢迎。从它的命名我们可以知道这机器人的外表是女性的。并且这个机器人的外表特别漂亮，在外观上和真人几乎一样，如果不是走进特别仔细地观察，只是站在那里一动不动，你就会以为是真人了。
妻子机器人为什么这么受欢迎？在我们的印象中，我们所见到的机器人的外观都是冰冷的面无表情的机械，充满各种工业化的风格。目前上市打造出来的妻子机器人，在外观上做出了很大的改变。它和普通的机器人区别在于可以在外观上提供定制服务。把外观定制成自己喜欢的样子，这样我们想要什么样貌的女朋友，它就给你做成什么样貌的女朋友。这是不是就是你想要的？让你拥有一个漂亮的女朋友!
妻子机器人仅仅是外表就足够惊艳的了，她还可以以呈现于人类皮肤极为相似的效果，不管是颜色还是实际的手感，都极为相似。甚至它比真人的皮肤还要光滑细腻！
除了外形上高保真度外，妻子机器人在和人类的语言交流和肢体动作上，设计师们也增加了妻子的微笑、挥手等动作。它在和人类交谈时还会眨眼，嘴巴会上下移动！它在和人交流遇到它无法理解的问题时，妻子机器人仍然会做出撒谎和微笑的回答。这是不是和现实婚姻生活中的妻子一样，既可爱又有趣。
同时妻子机器人是有温度的，这主要归功于它的内部结构搭载了加热器，给人一种温暖的感觉，不再是一台冷冰冰的机器人，给客户的使用体验感更好。
可以说妻子机器人具备了“妻子”的很多功能。她不但能陪你做你想做的事情，而且她还不会对你发脾气，生活中不会耍小性子，长得还漂亮。“妻子”不用休息，能24小时为你服务，这是不是件天大的好事！
除了生孩子不能，妻子机器人能给你很多你想要的体验，拥有她就像是拥有了真正的妻子一样。并且她还不要彩礼，不要房子、车子。不会生气，不用哄。所以日本“妻子机器人”大受欢迎，而这其中的美妙，日本人表示：你试试就知道了。
随着科技进步人类与机器人结婚生活，想必这一画面在科幻电影里演绎多少次了，其实现实中是没这可能性的，人类与机器人结婚只是人类的一个幻想而已。随着科技发展，机器人开始涌现，于是人类开始幻想着机器人能够成为那一抹完美的伴侣。因为机器人时会完全按照人类意识行事，这样或许会成为每个人希冀的那个样子，然而这只是一场梦。
也许某一天人类会与机器人结婚，但是会好景不长，很快你会发现，这并不是你想要的样子。最终还是会回归人类初衷，人类还是要与人类结婚，也许吵吵闹闹，也许平平淡淡，也许柴米油盐酱醋茶。这些才是人类真正的婚姻。
Google市值突破8000亿美金？
Google和百度的差距在业务，市场，资本，和政策不同来看两家市值10倍至差。
我们都知道百度和Google都是做搜索引擎出身，百度做成了中国更大的搜索平台，Google做成了世界更大的搜索平台。 由于各种原因，Google没有进入中国，百度在搜索地位上一直出于垄断地位，直到这几年，出来了360，搜狗等，才把百度的市场份额减小。而Google在搜索领域是全世界市场，就算没有了中国13亿，还剩下50多亿的人使用，所以在市场上Google就是百度的5倍左右。
Google和百度在业务范围上也有差距，Google这几年依靠大量的广告收入在其他科技领域探索，无人驾驶，人工智能，航天技术，包括现在使用人数最多的安卓系统，和安卓应用商店，医疗数据，等业务，业务收入高，行业护城河深，其他公司再想打造一套和Google系统一样的，现在唯一可以和安卓对抗的也就是苹果的ios系统。而百度在前几年才开始调转航向发力人工智能，包括前不久推出的阿波罗计划，而业务范围也没有Google的大。
其次就是资本喜好，Google和百度都在美国上市，而百度主要市场在国内，而Google业务范围在除了中国任何一个地方，并且搜索业务是主要业务，而百度新的计划，全力人工智能市场尚且不清晰，投资人还没有完全看到百度更大于Google的价值。
以上几个方面，都是Google和百度为何市值差那么多的原因，有些是可以改变，有些已经改变不了了。
有哪些值得一玩的老游戏？
现如今，游戏发展日新月异，但是我发现，新出的游戏，除了画面的升级，充值系统的增加，并没有太多进步的地方。
所以我们常常怀念，很多时候，也会想起曾经玩过的一些好游戏，在我们璀璨的青春里，陪我们一起度过。
今天，我就来给各位推荐几个我认为相当不错的老游戏。
单机
单机里，纠结了一下，老游戏值得玩的不要太多，《魔兽争霸》，《红警》，《血战上海滩》等等哪一个不是响当当的回忆杀。
但我好像还是忘不了那只鸡。
那只在溪木镇悠哉悠哉的鸡，记得那曾是我之一次打开《上古卷轴》，感叹天际的大好河山。
听朋友说，这游戏的自由度很高，而刚好我有点想吃烤鸡。
作为新手的我，觉得杀只鸡没啥吧，直到后来我含泪删除了存档重新来过。
网游
网游想了蛮久，后来把目标锁定在了三个游戏，《黑色沙漠》，《最终幻想14》，《激战2》。
想了想，还是把游戏推荐给《最终幻想14》吧，这游戏不论是画面，还是肝的程度，其实都还是很良心了。
游戏对于喜欢PVP的并不友好，本身就是属于PVE类型的，但里面的生活职业异常丰富，游戏环境也很不错，没有纷争嘛，大家都是各得其乐。
这种游戏状态已经十分难得了。
手机网游
手游的老游戏吧，不知道大家有没有听过这款游戏。
《混沌与秩序》，现在2也出了，但感觉没有之一代好玩。
这是我在手机上遇到最接近《魔兽世界》的了，而且游戏也蛮老的。
游戏对于职业的分配和任务系统的建设，都非常成熟。
更重要的是，作为一款手游，世界观非常的宏大，当成一款单机剧情游戏，也几乎没有什么问题。
手机单机
手机单机的老游戏，我要给大家推荐一个非常经典的游戏，《纪念碑谷》。
这个游戏相较于传统游戏而言，则更像是一首诗，玩起来一点一滴都仿佛是来了一场心灵旅行。
不同角度带来的不同游戏体验，柳暗花明又一村，在此刻也被诠释的淋漓尽致。
好的游戏，是能让人一直记住的。
很多时候，我们回过头来看，才发现，一些老游戏依然散发着他们的光，相比较现在华丽的画面，很多时候，时间留下的，才是值得纪念的。
人工智能未来的发展趋势有哪些？
据中研产业研究院发布的《2019-2025年中国人工智能行业发展分析与投资战略研究报告》统计数据显示
国际人工智能行业发展分析及经验借鉴
之一节 全球人工智能市场总体情况分析
一、全球人工智能行业的发展特点
“人工智能”涵盖了很多前沿技术和分支，却很难用一句话来定义，因为它一直处在发展当中。比如，一些在过去看来很“人工智能”的事情，现在却变成了简单的“机械重复”，像是数字的高速计算、图像的处理等。但总体上来看，“人工智能”的本质和目的一直没有发生太多变化，那就是“完成人类的部分脑力工作”。
20世纪60年代开始，就有许多科幻电影和科幻小说描述着人类对“人工智能”的憧憬和恐惧，比如斯皮尔伯格的知名影片《人工智能》。不过在现实中，长久以来，受到技术、科技发展和应用层面的限制，人工智能只是一件人人都在说，都以为别人在做，但事实上却没多少人知道该怎么做的事——无论在学术研究层面还是在应用层面都是如此。
人工智能曾经在20世纪90年代互联网泡沫破裂前风靡一时，到了21世纪伊始却变成了一个禁忌，大家开始怀疑它是否存在。而到了2011年，美国资本市场再度为人工智能而疯狂。风险投资机构和顶级科技公司们开始频繁投资这个领域的创业公司，投资范围从应用层面的机器人、增强现实，到底层技术层面的深度学习算法、神经 芯片等，人工智能项目也遍地开花。比如，Google接连投资了虚拟现实创业公司Magic Leap，收购了人工智能公司DeepMind;Facebook收购语音识别公司Wit.ai，等等。
除了投资外部团队之外，像IBM、Google、Facebook和百度等国内外科技巨头们也纷纷加强自己的人工智能方面的专业团队，招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家，如深度学习鼻祖之一Geoffrey Hinton加入了Google，Yann LeCun加入了Facebook担任人工智能实验室负责人，Andrew Ng(吴恩达)加入百度负责深度学习研究院等。
从人工智能的整个发展历程来看，按照应用场景和人工智能资源的集中度，可以大致分成三个阶段。
之一阶段：实验室研究阶段，这一阶段的人工智能资源高度集中。人工智能在2011年前的发展大致还处于实证研究阶段，资源高度集中在国家或大学资助的研究机构中，用于算法模型的训练和研究，人工智能还只能为极少数人接触到。这一阶段大量的工作除了在算法模型本身的研究外，还包括建立计算能力本身。
第二阶段：企业应用阶段，这一阶段的人工智能资源被少部分科技巨头掌握。在人工智能表现出一定的实际应用价值后，科技巨头们一拥而上，纷纷希望在这个领域取得突破。在少部分核心企业掌握了大规模的人工智能资源以后，其它小规模的企业一般会利用这些核心企业提供的人工智能资源接口和其支持的人工智能应用为自身的发展提供服务。由于掌握大规模的计算资源是这一模式的前提，因此这一阶段人工智能资源的集中度仍然非常高，而这将是人工智能在企业场景下的主要应用形式，即集中计算，分布使用。
第三步：个人应用阶段，这一阶段的人工智能资源被分散到个人手中。显然，依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用，因为集中式计算意味着巨量的 资源消耗，并且因为 问题，难以在消费者应用场景中有稳定的表现。因此，人工智能的本地化，也就是从集中走向分布(细化到智能手机、可穿戴设备等)实现将是人工智能在消费者场景中得到普及的关键一步。伴随着人工智能的本地化实现，将使得人工智能真正延展到手持设备、家用电器、汽车等消费级应用。
图表：人工智能发展阶段
数据来源：中研普华产业研究院
二、全球人工智能市场结构
全球人工智能企业分布极不平衡，主要集中于美国、欧洲及中国等少数国家地区。排名前三的美国旧金山/湾区、纽约及中国北京，企业数量分别占全球的16.9%，4.8%与4.0%。在增速方面，整体上一直保持增长势头，直至2015年出现小幅度回落。欧洲的人工智能企业多集中于本国家的首都。在欧洲各城市中，英国伦敦的企业数量最多，为第二位巴黎的3.1倍，占全球总数的3.69%。日本与韩国的企业数量明显不及中国，日本东京仅与杭州相当，韩国首尔仅与成都相当。东亚地区排名前三的城市，北上深三城占全球总数的7.4%。虽然还远不及美国，但在全球中的重要性将日益明显。
三、全球人工智能行业发展分析
“人工智能”涵盖了很多前沿技术和分支，却很难用一句话来定义，因为它一直处在发展当中。比如，一些在过去看来很“人工智能”的事情，现在却变成了简单的“机械重复”，像是数字的高速计算、图像的处理等。但总体上来看，“人工智能”的本质和目的一直没有发生太多变化，那就是“完成人类的部分脑力工作”。
20世纪60年代开始，就有许多科幻电影和科幻小说描述着人类对“人工智能”的憧憬和恐惧，比如斯皮尔伯格的知名影片《人工智能》。不过在现实中，长久以来，受到技术、科技发展和应用层面的限制，人工智能只是一件人人都在说，都以为别人在做，但事实上却没多少人知道该怎么做的事——无论在学术研究层面还是在应用层面都是如此。
人工智能曾经在20世纪90年代互联网泡沫破裂前风靡一时，到了21世纪伊始却变成了一个禁忌，大家开始怀疑它是否存在。而到了2011年，美国资本市场再度为人工智能而疯狂。风险投资机构和顶级科技公司们开始频繁投资这个领域的创业公司，投资范围从应用层面的机器人、增强现实，到底层技术层面的深度学习算法、神经 芯片等，人工智能项目也遍地开花。比如，Google接连投资了虚拟现实创业公司Magic Leap，收购了人工智能公司DeepMind;Face book收购语音识别公司Wit.ai等。除了投资外部团队之外，像IBM、Google、Face book和百度等国内外科技巨头们也纷纷加强自己的人工智能方面的专业团队，招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家，如深度学习鼻祖之一Geoffrey Hinton加入了Google，YannLeCun加入了Face book担任人工智能实验室负责人，Andrew Ng(吴恩达)加入百度负责深度学习研究院等。
图表：人工智能发展阶段
数据来源：中研普华产业研究院
从人工智能的整个发展历程来看，按照应用场景和人工智能资源的集中度，可以大致分成三个阶段。
之一阶段：实验室研究阶段，这一阶段的人工智能资源高度集中。人工智能在2011年前的发展大致还处于实证研究阶段，资源高度集中在国家或大学资助的研究机构中，用于算法模型的训练和研究，人工智能还只能为极少数人接触到。这一阶段大量的工作除了在算法模型本身的研究外，还包括建立计算能力本身。
第二阶段：企业应用阶段，这一阶段的人工智能资源被少部分科技巨头掌握。在人工智能表现出一定的实际应用价值后，科技巨头们一拥而上，纷纷希望在这个领域取得突破。在少部分核心企业掌握了大规模的人工智能资源以后，其它小规模的企业一般会利用这些核心企业提供的人工智能资源接口和其支持的人工智能应用为自身的发展提供服务。由于掌握大规模的计算资源是这一模式的前提，因此这一阶段人工智能资源的集中度仍然非常高，而这将是人工智能在企业场景下的主要应用形式，即集中计算，分布使用。
第三步：个人应用阶段，这一阶段的人工智能资源被分散到个人手中。显然，依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用，因为集中式计算意味着巨量的 资源消耗，并且因为 问题，难以在消费者应用场景中有稳定的表现。因此，人工智能的本地化，也就是从集中走向分布(细化到智能手机、可穿戴设备等)实现将是人工智能在消费者场景中得到普及的关键一步。伴随着人工智能的本地化实现，将使得人工智能真正延展到手持设备、家用电器、汽车等消费级应用。
当前人工智能的浪潮已席卷了全球，人工智能领域的公司也在不断激增。根据Venture Scanner的统计，截至到2016年初，全球共有957家人工智能公司，美国以499家位列之一。覆盖了深度学习/机器学习(通用)、深度学习/机器学习(应用)、自然语言处理(通用)、自然语言处理(语音识别)、计算机视觉/图像识别(通用)、计算机视觉/图像识别(应用)、手势控制、虚拟私人助手、智能机器人、推荐引擎和协助过滤算法、情境感知计算、语音翻译、视频内容自动识别13个细分行业。
四、全球人工智能行业竞争格局
各国 高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国 主要通过公共投资的方式引导人工智能产业的发展，2013财年美国 将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。
现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带 设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过 获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构(包括通用的硬件与软件平台)、 互联机器人系统平台、机器人 平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关 基础设施的研究等。
由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。
高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资，加快产业化进程。谷歌在2013年完成了8 家机器人相关企业的收购，在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才，收购了Deep Mind和计算机视觉领军企业Andrew Zisserman，又聘请DARPA原负责人 Regina Dugan负责颠覆性创新项目的研究，并安排构建Google基础算法和开发平台的著名计算机科学家Jeff Dean转战深度学习领域。苹果2014 年在自动化上的资本支出预算高达110 亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局(DARPA)投资1.5亿美元，历时5年的CALO( Cognitive Assistant that Learns and Organizes)项目，是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。Amazon计划在2015年能够使用自己的机器人飞行器进行快递服务。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业。
五、全球人工智能市场区域分布
图表：2018年全球人工智能企业数量前五名
数据来源：中研普华产业研究院
2018年，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。
全球人工智能企业融资规模的分布，与人工智能企业分布相同。美中英三国融资规模为全球更大，但三者间的规模目前仍存在较大差距。
图表：2018年全球人工智能企业融资规模分布
数据来源：中研普华产业研究院
截止至目前，美国达到978亿元，在融资金额上领先中国54.01%，占据全球总融资50.10%;中国仅次于美国，635亿，占据全球33.18%;其他国家合计占15.73%。
中国的1亿美元级大型投资热度高于美国，共有22笔，总计353.5亿元。美国超过1亿美元的融资一共11笔，总计417.3亿，超过中国63.8亿。
六、国际重点人工智能企业运营分析
1、微软公司
(1)企业发展概况
微软，是一家美国跨国科技公司，也是世界PC(Personal Computer，个人计算机)软件开发的先导，由比尔·盖茨与保罗·艾伦创办于1975年，公司总部设立在华盛顿州的雷德蒙德(Redmond，邻近西雅图)。以研发、制造、授权和提供广泛的电脑软件服务业务为主。
最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office系列软件，目前是全球更大的电脑软件提供商。
(3)微软AI研究新进展
微软在人工智能方面有着很深的积淀，比如微软研究院在语音识别、自然语言和计算机视觉、机器学习方面已经有很多成果，在这些研究的基础上微软先后推出了Skype即时翻译、小冰和小娜(Cortana)这样的AI产品。
而新成立的部门必将深化这种产研的结合。微软称，整合后的新部门将包括AI产品设计、基础与应用研究实验室，以及新体验与技术(NExT)这几部分。
而为了实现AI普及的目标，微软列出了4大重点关注领域：
。利用AI通过Cortana这样的 从根本上改变人机交互方式。
应用。将智能注入从相机app到Skype、Office365等的一切应用。
服务。把注入到微软应用的相同能力(如视觉、声音等认知能力，机器分析能力)开放给全球的应用开发者。
基础设施。微软称要利用Azure开发出全球最强大的AI超级计算机并开放给每个人，让个人和组织都能利用它的能力(这让人想到IBM的Watson)
从中可以看出，微软已经把AI当作一种基础能力，希望从端到端渗透到各个领域。
(4)微软加快布局人工智能
现在，小娜(Cortana)收到的指令和问题已经超过120亿条，拥有1.33亿活跃用户。小娜可以在多设备上运行。她根据你的日常生活和工作养成的技巧，已经形成了一个高效的生态系统。通常在你意识到自己有需要之前，她就能做好准备。为了让开发人员都能够使用认知能力，微软还提供了CortanaIntelligenceSuite。
微软的MicrosoftPix应用是一个图片编辑工具，它能感知，帮助你选择合适的图像。
MileIQ是一个位置提醒APP，它的智能在于帮助你量化和分类旅行。SwiftKey是一个智能键盘，使用神经 ，根据你的输入方式进行训练，能为你想要输入的下一个词建模，即使这样一个简单的任务，也会变得更加智能。它不受平台的限制。SwiftKey现在已经被30亿安卓和IOS设备使用。在Office365中，MyAnalytics会追踪你每天的工作，通过图表展示你每天的时间分配。
客户关系管理(CRM)，CRM系统一般都是孤立的，用具体的术语为客户行动建模，为管理而建，而不是销售生产率。假如销售员能够根据客户的CRM系统之外的信息行动，比如来自Twitter，Facebook，客户服务应用程序等的信息，那会怎么样呢?微软在每天交互的应用中注入智能wait，可以让销售员以一种综合的方式采取行动，使用丰富的数据模型，这些模型能在所有的地方加入智能。
微软的平台BotFramework，允许在新的应用程序中建立智能的工具包——从Build大会以来，已经有40000开发人员使用它——包括像Uber这样的品牌，在认知服务中使用人脸识别APIs来改善他们的移动应用程序，以确保乘客安全。
AI服务需要各种类型的技术。为了实现这个目标，微软们已经往我们的云中投入大量FPGA(现场可编程门阵列)，它能直接与 对话。在云中加入FPGA达到前所未有的 性能，提高了所有工作负载的吞吐量，包括运行如SAP这种关键任务程序。
此外，微软还有一个全球性的、超大规模的云基础框架，在云中增加了GPU，以提供更高性能的云接入，使一些从前根本不可能的方案得以实现。微软的Azure现在是世界上之一台AI超级计算机。
最后，还有研究AI的平台。微软支持所有的框架，其中，微软自己的CNTK是最快的分布式运算神经 框架，也是唯一开源的可扩展的深度学习工具包。
(5)微软人工智能发展计划
2017年7月，微软宣布建立一个专注于人工智能的全新研究实验室Microsoft ResearchAI，Eric Horvitz计划将不同的学科结合起来，以期创建更多通用的学习系统。
该新实验室将以位于华盛顿州雷德蒙德的总部为基础，由来自感知、学习、推理和自然语言处理等人工智能研究的多个子领域中的科学家组成。人数超过100人，约占微软研究院研究人员总数的十分之一。新的实验室系全球微软研究部门下属机构，微软雷德蒙研究院院长EricHorvitz同时担任MSRAI的负责人。
(6)、微软建立机器学习工具
无论是学术界的研究人员还是工业界的开发者，DMTK可以帮助他们在超大规模数据上灵活稳定地训练大规模机器学习模型。当前版本的工具包包含以下几个部分：
1.DMTK分布式机器学习框架：它由参数服务器和客户端软件开发包(SDK)两部分构成。参数服务器在原有基础上从性能和功能上都得到了进一步提升——支持存储混合数据结构模型、接受并聚合工作节点服务器的数据模型更新、控制模型同步逻辑等。客户端软件开发包(SDK)支持维护节点模型缓存(与全局模型服务器同步)、节点模型训练和模型通讯的流水线控制、以及片状调度大模型训练等。
2.LightLDA：LightLDA是一种全新的用于训练主题模型，计算复杂度与主题数目无关的高效算法。在其分布式实现中，我们做了大量的系统优化使得LightLDA能够在一个普通计算机集群上处理超大规模的数据和模型。例如，在一个由8台计算机组成的集群上，我们可以在具有2千亿训练样本(token)的数据集上训练具有1百万词汇表和1百万个话题(topic)的LDA模型(约1万亿个参数)，这种规模的实验以往要在数千台计算机的集群上才能运行。
想要了解更多关于行业专业分析请关注中研普华研究报告《2019-2025年中国人工智能行业发展分析与投资战略研究报告》
大学哪些专业的毕业生好就业？
首先感谢《今日头条》的邀请。
下面，我就根据我所掌握的信息和自己的思考，按“五领域、十专业”架构，来帮你回答这个问题，希望能对你有所帮助。
一、高科技领域
专业1：人工智能自动化专业
人工智能是第四次工业革命的标杆技术，它与5G和大数据技术紧相联，谁如果走在了这种技术的最前沿，谁就掌握了未来科技发展的话语权。你想一下，这种与世界大势发展如此密切、作用如此巨大、地位又是突出的专业，未来五年，毕业生的就业能是问题吗？当前，美国之所以“用裸奔”式的手段明目张胆地罗列“莫须有”的罪名不择手段地肆意打压中国的华为等高科技企业，就是怕我们在人工智能等高科技领域走到他们的前面！
专业2：新材料和新工艺专业
我们知道，技术再先进也只是属于软件范围，要想充分发挥出其巨大威力，还需要有一个平台或载体!这些硬件设施，在很多方面都离不开一种技术----材料。据说，我国的发动机最急需克服的就是能够完全适应新技术要求的新材料和新工艺。在科技更具有挑战性的航空航天和电子设备领域，新材料新工艺的作用尤其突出。所以我说，近几年，新材料新工艺专业已成为了热门专业，但是离国家和社会的实际需求相比，未来五年，无论在数量还是质量，你有非常大的缺口。
二、基础研究领域
专业3：量子技术专业
量子技术是最新兴起、发展非常迅速并且决定未来通信技术走向的一门新学科、新技术。当前，世界各国正紧锣密鼓地进行研究，以期有更多大的突破。目前，在潘建伟院士团队的努力下，我国的量子技术研究走在了世界前沿。但离理想水平，仍有一定的距离。所以，未来五年，这个专业的毕业生，就业前景会越来越广阔。
专业4：数学物理专业
数学和物理是进行任何科学研究的最基础的学科！人工智能、大数据、5G、新材料这些更具时代代表性的技术，不仅需要这两门学科知识作基础，而且由此训练而成的科学思维在科技研发中也至关重要！可以说，如果没有尖端和前沿的数学和物理学科作支撑，很多科技领域的研究和开发就会大打折扣！当然这两个专业的毕业生就业面会较窄、但就业质量会比较高。之所以把它们列进来，是想提醒那些象曹原一样有这方面的天分的青年，要甘于立志于这个专业，在未来五年后，为中国基础科学的发展尽自己一份力量。
三、商品流通领域
专业5：电子商务专业
消费时代正在产生巨大的资金流动流！而电子商务则是其中巨大的推手！今天的“11.11”，阿里巴巴的天猫和京东的营业营业额分别是3700多亿、2200多亿元人民币！这一消费奇迹，在疫情正在肆虐、全球经济持续低迷的形势之下，震惊了整个西方世界！世界上更大的电子商务平台就在我们中国---阿里巴巴集团！由于起步早、市场大、技术成熟且支付方便，电子商务在未来的发展更是不可***！在这样一根庞大的生态链条下，电子商务急需更多人才的加入，所以，未来五年，这个专业的毕业生就业前景一片光明。
专业6：物联网专业
时下，将人工与设备相联结的物联网技术方兴未艾。而且随着人工智能、5G和大数据技术的日益成熟和完善，这一技术的所发挥的作用将更大突出。当前，中国上海的洋山港口已全国实现的智能化操作；在今年的“双11”，阿里巴巴公司就是靠着强大的物流网和大数据技术，精准地分发和处理了数十亿件 物品。今后，无论是工业生产、远程医疗诊断还是各种各样的人工服务，都离不开物联网技术，所以，未来五年，这个专业的毕业生一定会供不应求！
四、社会服务领域
专业7：大数据专业
这个专业是未来五年更高端的“服务者”！由于大数据主要的研究方向是软件领域，所以不管是人工智能、物联网、公共管理等多个方面都离不开大数据的参与与支撑。随着多种前沿技术的成熟与完善，大数据的作用会越来越突出，未来五年，这个专业的毕业生就业会比较容易。
专业8：高科技产品的售前售后服务专业
我们说，再高端的技术也要升级、再先进的设备也要维护。前面我列举了七个专业，他们都处于技术研发的之一线，而后勤保障也是一个非常大的市场。我了解到，各大火车站的自动出票系统，其生产企业不过100多人，而为其提维护和升级的从业者竞达4000多人！且这个企业的产值多达上百亿！由此观之，未来五年，这些为高科产品提供服务的专业也一定会需要大批的优秀专业人才，当然这些专业的名字或许现在还没有从其它一些大专业分离出来单列，但我愿意在此给你提供一个思路，希望你能够多多关注。
五、健康保健领域
专业9：营养保健专业
前面几个专业谈得是技术，现在谈谈人！任何技术都需要人去开发和管理，且好多专业让从事于它的人面对着非常大的压力！而且，目前的方式，已让很多人处于亚健康状态。所以，在未来，对人的健康会越来越关注！据我了解，在西方和日本等国，有明确规定：如果一个单位用餐者达到多少人，就必须配备专门的营养师，主要负责从科学的角度给用餐者提供营养均衡的食物指导。当前，我国还没有类似的规定，但是未来五年后，这也是一个发展趋势，这就为营养健专业的毕业生提供了越来越多的就业机会。
专业10：中医药专业
中医是与西医其作用都是治病救人，但是它们却有着不同的理念。中医是重在调理和预防，它主要是通过提升人体的免疫力而对人体进行保养和保健；而西医则是人得了病之后，再来化学药物或外科手术治疗。我国的中医理论源远流长数千年，涌现出了一大批***级的人物，积累下了浩如烟海的典籍和处方。去年突然爆发的新冠疫情，中医药在辅助治疗和预防方面发挥了巨大作用，受到世界的高度赞誉。目前，国家已采取了一系列措施支持和发展中医专业，准备将中医院设到乡镇一级，所以未来五年，这个专业会有非常大的人才缺口。
由于自己的水平有限，所掌握的信息也不特别全面，对专业的了解也不深，所以，我的建议仅供你参考，谢谢！
