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发布于 2019年7月25日

新浪美股讯 北京时间25日消息，三星电子公司周四表示，其折叠屏智能手机Galaxy Fold将于9月份开始在选定的市场发售，此前这款手机因屏幕问题而推迟了全球发售。

　　三星表示，已对其第一款折叠屏手机进行了改进，并正在进行最终测试。

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分类：市场营销

发布于 2019年7月23日

星期一美股收高，科技板块表现不错，由于高盛预计存储芯片库存过剩问题将比原先预期更快地得到解决，芯片板块领涨。截至收盘，道指涨17.7点，涨幅为0.07%，报收27171.90点；标普500指数涨8.42点，涨幅为0.28%，报收2985.03点；纳指涨57.65点，涨幅为0.71%，报收8204.14点。

美国主要科技巨头绝大多数上涨，脸书涨2.0%，亚马逊涨1.07%，苹果涨2.29%，NetFlix跌1.42%，Alphabet涨0.71%，微软涨1.32%。

中国主要科技股大多数下跌，网易跌0.34%，爱奇艺跌0.91%，拼多多涨0.45%，微博跌1.71%，腾讯音乐跌2.16%，阿里巴巴涨0.58%，京东跌1.06%，百度跌0.49%，趣头条涨3.88%。

瑞幸咖啡计划在中东地区和印度开设咖啡连锁店，首次进军海外市场。瑞幸咖啡星期一表示，它已经与科威特Americana集团签署设立一家全资企业的谅解备忘录，以进军中东地区和印度市场，但没有披露更多细节。瑞幸咖啡创始人、CEO钱治亚在一份声明中说，“这一合作，代表着瑞幸咖啡使产品迈向国际市场的第一步。”Americana集团CEO科斯里·卡普尔（Kesri Kapur）表示，在中东地区和印度拓展业务前景不错。瑞幸咖啡一直在执行一项快速扩张计划，目标是超越星巴克成为中国第一大咖啡连锁店，它计划今年在中国新开设2500家连锁店。瑞幸咖啡的竞争武器包括更低的价格、折扣、快速送货和在社交媒体上的促销活动，迫使星巴克与阿里巴巴达成合作协议，向客户送咖啡。瑞幸咖啡的产品不仅仅局限于咖啡，它还通过其应用向客户提供茶和食品等产品。

据摩根士丹利称，由于中国市场iPhone销售好转，苹果股价将会上涨。市场预期向服务的战略转型会提升盈利能力，今年以来苹果股价已上涨约30%。苹果将于7月30日发布第三财季财报。星期一，摩根士丹利分析师凯蒂·休伯蒂（Katy Huberty）重申了对苹果股票“跑赢大盘”（Overweight）的评级，原因就在于iPhone在中国市场需求强劲。她说，第三方的数据显示，6月份iPhone中国市场份额有所提高。休伯蒂在投资报告中写道，“虽然iPhone和服务业务数据好转，对第四财季业绩预期较低意味着实际业绩会超过预期，投资者情绪仍然不高。iPhone在中国市场的表现可能仍然受到关注，我们认为第二季度iPhone在中国市场的表现会有所改善。”星期一常规交易中，苹果股价上涨4.63美元，涨幅为2.29%，报收于207.22美元。休伯蒂还预计苹果服务业务将受益于新产品的推出。今年3月，苹果公布了一系列付费订阅服务，例如Apple TV+（视频）、Apple Arcade（游戏）和Apple News+（新闻和刊物）。休伯蒂将苹果目标股价由231美元上调为247美元

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发布于 2019年7月24日

　　近日，DeepMind的研究人员研发了一个名叫Dual Video Discriminator GAN(DVD-GAN)的人工智能模型，该模型通过能够通过学习一系列的YouTube视频数据集，生成高度逼真且连贯的256 x 256像素视频，最长可达48帧。

　　目前，DVD-GAN的研究成果已于美国时间2019年7月15日发表在arxiv上，名为《在复杂数据集上的高效视频生成(Efficient Video Generation on Complex Datasets)》。

　　一、AI造假视频比造假图片更难

　　最近，俄罗斯AI研究人员开发的FaceApp着实大火了一把，这款应用通过人工智能技术能够改变用户自拍照的年龄、外貌、发色和性别，甚至可以生成虚构的人物照片。这直接让人们近距离地感受了人工智能技术给我们的生活带来的乐趣。

　　但是否有人想过，有朝一日这些技术也能应用在视频领域呢?

　　如果说BigGAN是DeepMind在图像领域开发的能够生成高度逼真图像的图像生成器，那么DeepMind研究人员们开发的DVD-GAN，就是人工智能在视频剪辑生成领域的最新突破。

　　研究人员在论文中表示，生成自然视频对生成式建模来说是一个较大的挑战，同时还会受到数据复杂性和计算需求增加的困扰。

　　因此，之前业界的研究人员们在研究视频生成领域时，几乎都围绕着相对简单的数据集，或者采用有限的时间信息来降低任务的复杂程度。

　　而这次，DeepMind的研究人员们主要针对视频合成和视频预测的任务，将生成图像模型的强大功能和逼真效果扩展到视频领域。

　　二、DVD-GAN：基于BigGAN模型结构

　　研究人员们基于BigGAN的模型结构，构建了DVD-GAN的系统，并引入了一系列用于视频生成的调整，使DVD-GAN能够在Kinetics-600上进行训练。

　　Kinetics-600是一组由50万段10秒高分辨率的YouTube视频剪辑汇编而成的训练数据集，它最初是为识别人类动作而制作的，比目前其他常用的语料库还大一个数量级。

　　同时，研究人员们表示，Kinetics-600具有多样化特征，能消除他们对过拟合(Overfitting)的担忧。过拟合主要是指机器学习时选择的模型所包含的参数过多，以至出现这一模型对已知数据预测得很好，但对未知数据预测得很差的现象。

　　另一方面，DeepMind的研究人员们利用生成对抗网络(GANs)来区分生成样本和真实世界样本，该网络主要由生成器和判别器两部分组成。

　　GANs曾被应用在把文字转换成一幕幕的场景故事，或生成人造星系图像等任务中。而研究人员们这次使用的是名为BigGANs的生成对抗网络，该网络以大批量和数百万个参数而得名。

　　值得一提的是，DVD-GAN包含两个判别器。一个是空间判别器(Spatial Discriminator：D_S)，该判别器通过随机采样全分辨率帧并单独处理，以评估单个帧的内容和结构;另一个是时间判别器(Temporal Discriminator：D_T)，它可以提供一个能生成动作的学习信号。

　　此外，DVD-GAN还有一个单独的Transformer模块，它可以让学习信息在整合AI模型中传播。

　　三、训练12至96小时即可生成视频

　　研究论文表明，在经过Google第三代TPU训练了12至96个小时后，DVD-GAN可以成功地生成视频，这些视频内容包含了物体的组成和运动，以及各种复杂的纹理。

　　不足的是，DVD-GAN生成的视频内容有时较为“诡异”，例如生成的物体和人形奇形怪状，甚至人体忽长忽短地变化。

　　但研究人员指出，当把DVD-GAN放在UCF-101(一个包含13320个人类动作视频的较小数据集)上进行评估后，DVD-GAN生成的样本初始值最高为32.97。

　　DeepMind的研究人员们希望能进一步强调在大型复杂视频数据集上训练生成模型的好处，例如Kinetics-600。

　　“我们设想通过DVD-GAN在这个数据集上建立强大的基线，该基线将被用作未来建模生成领域的参考点。”研究人员表示，“尽管在不受约束的环境下持续生成逼真的视频还需要进行很多工作，但我们相信DVD-GAN是我们朝这个方向迈出的重要一步。”

　　结语：用AI生成高度逼真视频的一次尝试

　　不管是BigGAN还是FaceApp，以往的研究人员们在人工智能生成图像领域进行了许多具有突破性的研究，但在视频领域，除了AI换脸曾火了一把之外，并没有更多的突破性进展。

　　而DeepMind的研究人员们基于BigGAN架构和Kinetics-600训练数据集开发的DVD-GAN，利用计算高效的判别器分解，扩展到时间更长、分辨率更高的视频。就目前来说，虽然这一成果还有些许不足，但这无疑是研究人员们利用AI生成高度逼真视频的一次重要尝试。

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发布于 2019年7月20日

　　7月19日上午消息，哈啰出行宣布，截止2019年6月，哈啰出行已回收再生处理车轮超50万条，车篮超25万个，车座近7万个。这也是哈啰出行连续第二年公开单车回收再生处理情况。

　　哈啰出行供给经营管理中心总经理程亮介绍说：“哈啰从创立之初，就将单车生命周期的最后一环——回收再生处理，纳入单车全生命管理中，减少社会资源浪费，提高资源利用率。”

　　哈啰出行称，成立两年半以来，已为中国消费者提供超120亿次出行服务，累计骑行旅程超过170亿公里，折合碳排放量减少超过132万吨，相当于超过92万亩森林一年的碳吸收量。

　　面对废旧、无法再骑行的单车如何回收处理这一问题，哈啰出行从2016年9月成立之初就提出单车全生命管理系统解决方案，在车辆“设计、生产、投放、管理、回收、再生”等单车全生命环节贯彻国际循环经济中标准的“3R”原则，即Reduce(减量化)、Reuse(再使用)、Recycle(再循环)，在单车的全生命环节尽可能地优化资源利用，减少浪费。

　　对于报废零部件，哈啰出行携手专业合作商进行回收拆解及无害化专业化处理。以主体车架等金属材料为例，会统一回炉做成金属锭或者金属产品再循环利用。

　　谈到未来的发展，程亮表示，哈啰出行将持续对单车新材料和新技术进行不断的探索和应用，持续践行单车全生命管理。(张俊)