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微信小程序深夜放大招;“魯班”上崗迎接雙十一 每秒8000張海報;數字貨幣市值突破2000億

原標題:微信小程序深夜放大招;“魯班”上崗迎接雙十一 每秒8000張海報;數字貨幣市值突破2000億 | 雷鋒早報





微信小程序開通內嵌網頁功能 可關聯公眾號提升至500個





雷鋒網消息,微信官方11月2日晚間發佈消息稱,為方便開發者靈活配置小程序,現開放小程序內嵌網頁能力。並且,小程序可關聯公眾號也提升至500個。



小程序內嵌網頁能力規定每個小程序賬號僅支持配置最多20個域名;每個域名僅支持綁定最多20個小程序;每個小程序一年內最多支持修改域名50次。



為豐富小程序的使用場景,方便用戶使用小程序的服務,一個小程序可關聯公眾號數量也由原來的50個提升至500個。



阿裡AI“魯班”上崗迎接雙十一:每秒做8000張海報





2017年的雙11將有4億張人工智能海報由機器人設計。在2016年,魯班首次服務雙11,制作瞭1.7億張商品展示廣告,商品的點擊率提升瞭100%。



如果全靠設計師人手來完成,假設每張圖需要耗時20分鐘,滿打滿算需要100個設計師連續做300年。



今年,魯班的設計水平顯著提升,目前已經學習百萬級的設計師創意內容,擁有演變出上億級的設計能力。此外,魯班已經實現一天制作4000萬張海報的能力,沒有一張會完全一樣。



據悉,魯班由學習網絡,行動器,評估網絡三部分組成,其原理是經由人工智能算法和大量數據訓練,機器學習設計,輸出設計能力。



IDC公佈Q3全球智能手機市場份額調研數據





和二季度的情況類似,三季度全球市場份額前五名依次是三星、蘋果、華為、OPPO以及小米。這是小米繼二季度重返全球前五之後,再次站穩瞭全球前五名的位置。

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具體到出貨量方面,



三星依然是8330萬部一騎絕塵,市場份額高達22.3%,出貨量比去年同期提升9.5%。



蘋果三季度的出貨量為4670萬臺,占據瞭12.5%的市場份額,相比全年同期出貨量提升瞭2.6%。



華為三季度的出貨量為3910萬臺,占據瞭10.5%的市場份額,相比去年同期出貨量提升16.1%。



OPPO三季度出貨3070萬臺,占據瞭8.2%的市場份額,相比去年同期出貨量提升19%。



小米三季度出貨量為2760萬臺,市場份額為7.45%,相比去年同期出貨量暴增102.6%。



其餘廠商的出貨量相加為1.457億臺,占據瞭39.1%的市場份額,相比去年同期下跌瞭13.6%。



整個三季度,全球共出貨3.731億臺智能手機,相比去年同期提升2.7%。



iOS版微信迎來v6.5.21正式版發佈





上一個正式版v6.5.16發佈於9月13日,時隔51天又迎來瞭更新,本次升級主要適配iPhone X,在聊天中查找聊天內容時,可以查找交易消息。可以給聊天中的消息設置日期提醒。



微信近期版本收藏筆記可以添加項目符號,可以在聊天中置頂。可以生成自己的贊賞碼,接受打賞。優化搜索聊天記錄的體驗。 優化瞭對iPad的適配,增加分欄佈局。



數字貨幣市值突破2000億,分析師預計比特幣明年沖上1萬美元



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雷鋒網消息,據業內網站Coinmarketcap統計,本周五所有數字貨幣合計市值突破2000億美元,超過瞭美國銀行巨頭花旗集團。這主要得益於當天比特幣繼續狂飆突進。以下截圖可見,在Coinmarketcap統計的十大高市值加密數字貨幣之中,比特幣的市值約占這些數字貨幣總市值的17%。



獨立股票研究機構Standpoint Research的創始人、資深股票分析師Ronnie Moas在本周五報告中表示,他將比特幣明年的目標價由7500美元上調至1.1萬美元。



杭州兩所大學用上人工智能黑科技 刷臉就能借書





雷鋒網AI掘金志消息,運用瞭人臉識別技術的在杭州的浙江理工大學和浙江金融職業學院實踐瞭智能圖書館。



其中浙理工用人臉識別代替校園一卡通。自助查詢(借還)機,通過調用百度雲人臉識別API接口,將人臉和校園一卡通綁定,打通圖書館館務系統。對著攝像頭進行人臉識別,通過校園一卡通綁定開通後,學生的個人信息隨即存儲到人臉識別系統中。今後,他們可以直接刷臉進館、查閱借書情況等。



浙江金融職業學院的圖書館,站著一位智能圖書管理員。隻要看你一眼,它就知道你是誰,是第幾次來圖書館,之前借瞭什麼書,喜歡什麼類型的書,並為你推薦你可能喜歡的書籍。你還可以與它對話,問它有關圖書館的問題。比如,圖書館有沒有某一本書,某本書放在哪個書架上等。



英偉達公佈新AI系統:可以創造出不存在的人物圖像

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雷鋒網AI掘金志消息,英偉達最近公佈瞭一項人工智能技術,是一種有關可以創造出不存在的人的圖像技術。下次當你點擊一個有吸引力的頭像圖片時,你可能會欣賞到一款智能電腦的虛構創造。



英偉達的研究人員建立瞭一個全球性的生成對抗網絡(GAN),通過讓兩個人工智能系統相互競爭的方式來創造出更高質量的模擬人的“照片”。機器不是單純地去進行無休止的戰鬥,而是將整體的工作分成“創造圖像”和“判斷圖像”兩個方面,以便對結果進行更細致的微調。

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