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虚假合同骗取福建省沙县农商银行1000万承兑汇票两名骗款人被判缓刑

by ovntv.com -

协助他人骗取银行承兑汇票会受到何种处罚?

3月4日,福建省沙县人民法院在裁判文书网公开披露判决书。判决书显示,两人因犯骗取票据承兑罪获刑。

2、利用AI发起更为复杂的攻击。

在中国传媒大学文化产业管理学院教授、美国芝加哥大学访问学者齐骥看来,此次疫情将进一步催生以非接触经济为特色的新体验经济、新文化业态、新注意力经济的产生。在此期间,用户线上文化消费习惯的养成,也将为数字文化产业的发展提供一个跳板和契机。

3)生成真实假数据的合成数据方法和工具将会为那些不像巨头公司一样有海量数据的小公司,提供更加公平的竞争环境。 

这意味着在2020年,未来的黑客可能在两个方面发力:

1、欺骗规模上升到系统级别;

中国的文化产业曾被给予厚望。根据相关规划,到2020年文化产业将成为中国的国民经济支柱性产业。不期而至的疫情,势必会将这一目标延迟。

转化、复制、平台,短视频+教育的终局如何?

创新工场合伙人张丽君也曾表示,对教育机构而言,成功抓住这一轮短视频流量红利,至关重要。「一个例子就是,VIPKID 在快速成长的过程当中踩中了好几轮的流量红利,并迅速发展。但每一种渠道都会经历从便宜到昂贵的过程,企业如果要在竞争中处于优势,就必须在每一波的渠道红利期进行探索,尽可能让公司在红利期快速成长 。」

在商业层面,Deepfake将会变的更加个性化,提升电子商务体验和虚拟在线试用;广告投放也会朝着超定向方向发展,例如按照需求合成视频,并配备相应的方言;创意流程也会变得自动化,例如“补拍”电影续集。

2)可节省成本和降低复杂性:即便对于专家而言,设计神经网络都是一个费时费力的过程。AutoML 在降低计算和试错成本的同时,开发的解决方案也更胜一筹。

5、联邦学习是一个闭环的学习机制,模型效果取决于数据提供方的贡献。 以上优点显然给解决数据隐私和安全问题提供了一种新的路径,而在具体应用层面,英伟达的医疗硬件和软件框架Clara已经能够支持联邦学习,当前已经有美国放射学院、MGH、BWH临床数据科学中心以及UCLA Health 在平台上训练相关算法。 

而Face X-Ray不光能判断是否是合成图片,还能指出哪个地方是合成的,即兼备识别+解释两种功能。 

追溯起源,关注现状,预测未来,谈论短视频+教育,核心是谈论教育,而非短视频。而教育行业最核心的资产是什么?是老师。然而在短视频+教育这场多方角逐的风潮里,围绕着老师,每一方有每一方的难题。

在解决小数据问题上,2020 年的发展趋势主要包括: 

目前看来,短视频平台上的走红的老师,大多要么靠包装学历,要么靠颜值长相,要么打造个人风格,比如搞笑幽默的段子手或者会演戏的戏精。其次,内容方面,由于真正在短视频平台上看教育内容的人还是少数,大部分人看的内容还是偏娱乐搞笑,因而老师要想快速吸粉,需跟名校历史、时下热点等泛娱乐色彩更重的内容做结合,满足大众好奇心。简而言之,要想火,不能把短视频账号当作一个教育账号来做,而是当作一个讲教育内容的娱乐账号。

2017年9月,沙县公安局得到鸿创公司以及邓某等人骗取票据承兑线索,此案案发。经过调查,肖某钏、谢某明两人浮出水面,并分别于2019年5月30日、31日到沙县公安局接受询问,并如实供述自己的犯罪事实。

而另一种方法——自监督预训练,则能较好地应对NLP 领域的特殊性。 谷歌的 BERT 就是自监督预训练一个很好的案例,让 AI 语言模型不仅能够根据前面的词预测词,而且还预测后面的词,即能够实现对上下文的双向理解。 

 1)在合作层面必须得到政府青睐,政府的加入将弱化企业不成比例的前期创新成本 

 结合经典机器学习算法和量子 AI 的混合模型,不久后将得到实际应用。 量子机器学习借鉴了传统机器学习的原理,不过算法在量子处理器上运行,不仅在速度上要远快于一般的神经网络,还能克服阻碍了当前在海量数据上做AI 研究的硬件限制。 

自提出至今,相关研究甚嚣尘上。 联邦学习之所以能够在如此短的时间里迅速由一个构想变为一门学科,主要原因在于联邦学习技术作为一种学习范式,能够在确保用户数据隐私的同时解决“数据孤岛”问题。

而 IoT 和机器学习的兴起显然为其提供了支持,例如使用机器学习来为通勤行为建模,并关注影响通勤方式选择的因素等;使用机器学习分析传感器数据减少温室气体排放和更智能的资源管理。 

利用语音合成的犯罪案件 当网络安全研究员越来越多的使用AI防御攻击时,AI本身也会被用来制造更加复杂,更有针对性的网络攻击。例如Deepfake生成的语音和合成的语音越来越逼真。

而奔着更大的目标去,与短视频平台是否要打通整套教学服务体系相关的问题是,多年来教育行业一直未出现聚集优质教育资源、平台上的内容或服务供给方拥有一定空间定价权的平台。疫情期间,短视频平台的教育内容大大丰富,是否有望跑通教育行业的平台模式?也许有可能,但目前尚看不到各家有很明显的需求或动作。如果广告费挣得足够多,为什么短视频平台要做这个事?除非真的很有野心,非要做一个教育平台。毕竟做平台这个事儿,讲不了什么故事,有点吃力不讨好。

由于办理承兑汇票业务具有一定风险,银行需向办理此项业务客户保证金。邓某与肖某钏约定,向肖某钏借款600万元充当保证金,并约定利息每天1‰。

 从技术发展的视角,智慧城市建设要求通过以「移动技术」为代表的物联网、云计算等新一代信息技术应用实现全面感知、泛在互联、普适计算与融合应用。 

从技术层面上讲,Deepfake技术也在突飞猛进。就在近期,北京大学联合微软研究院分别提出了FaceShifter和Face X-Ray,前者是一种高保真度、可识别遮挡的换脸工具,后者则是能够检测伪造人脸图像的工具。 其中经过训练的FaceShifter可以无需任何手动注释,以自我监督的方式恢复异常区域,自适应地集成身份和人脸合成属性。

彼时,鸿创公司实控人邓某与肖某商议,准备利用肖某钏实控的远翔公司与鸿创公司签订一份虚假的购销合同,向沙县农商银行申请银行承兑汇票。

 AutoML 作为一套自动化设计和训练神经网络的工具,能够降低企业的进入门槛,使得技术更加“平民化”。 从数千个特定任务中设计或搜索正确的神经网络框架整个过程非常耗时,尤其是在为更加复杂的场景(例如自动驾驶,需要兼具速度和准确率)设计AI 架构时,就更非易事。

无论是科技巨头还是量子初创公司都正在研究这种混合方法,即其中一部分任务由运行在普通计算机上的传统神经网络完成,另一部分任务则由量子神经网络(QNN)进行增强。 

智慧城市最重要的是利用各种信息技术或创新概念,将城市的系统和服务打通、集成,以提升资源运用的效率。

2)大型科技公司依旧会领衔技术的发展。开发预训练语言模型也是计算密集的,因而在小数据的 AI 模型开发上,也将遵循“自下而上”的规律,即由科技巨头公司将开发成果开源给下游应用的研究者使用。 

1)可缓解人才短缺问题:目前 AI 专家还是处于非常短缺的状态,而AutoML 则会极大地降低非专家以及企业的技术使用门槛,从而推动 AI 技术的普及和推广。 

2013年9月,沙县农商银行办理该笔业务,邓某取得1000万元的银行授信。随后邓某将上述银行承兑汇票所载金额取出,用于归还债务和公司经营。汇票到期后,鸿创公司及邓某未能偿还票款,沙县银行扣除保证金后损失390.76万元。

资料显示,银行承兑汇票是商业汇票的一种,银行客户在签订购销合同后,可以向银行申请该项业务。银行根据相应金额开具该种票据,持有票据的人在指定日期内可以在该行支取相应金额。

短视频+教育为什么这么火?又或者为什么这两年短视频+教育火了?反观互联网发展史,不论是新技术还是新模式,大抵都是娱乐行业先行,教育行业跟随。无他,因为教育行业来钱较之更慢。而在短视频+直播领域,诸如文娱、个消等其他行业的诸多主播都纷纷大火、破圈。别的行业验证过能火的模式,再复制到教育行业上来,这种情况已然常见。

2、数据保留在本地,避免数据泄露,满足用户隐私保护和数据安全的需求; 

二、黑客的革命:利用 AI 来攻击 AI

自 2019 年始,短视频+教育风头日益强劲。而 2020 年开年,黑天鹅事件发生。疫情之下,线下全面停课,无数教育从业者更默契地达成一致:上短视频平台,拍视频,开直播,做教育。

开发能从小数据中学习的AI 模型方法,具体方法如常用于计算机视觉任务的迁移学习,即先在拥有大量标准数据的任务上训练 AI 算法,再将算法学到的知识迁移到另一个数据很少的任务上。 虽然迁移学习在计算机视觉任务上起到了很大的作用,但是在NLP 任务上,由于普遍缺乏标注数据,该方法目前还无法起到很好的效果。 

流量雨下起来了,谁来接?饱尝获客之痛的教育机构。据 QuestMobile 数据显示,2019 年在线教育机构的平均获客成本超千元,部分在线教育机构的获客成本达 5000 元,最高可达上万元。对教育机构,因教育产品的高客单价与长周期性,既要解决流量问题,也要解决信任问题。尤其在线教育机构,两类问题叠加,使之获客成本在市场竞争下水涨船高。而当短视频直播带货开始重构移动互联网获客的流量格局,获客之痛使得诸多教育机构或主动或被动地拥抱短视频+教育。通过优质内容来获取高信任度的私域流量,而不是通过传统的砸广告方式高成本采购公域流量再看能有多少转化的短视频+教育,在不少教育机构眼中,被视为一个能够相对降低获客成本的积极尝试。某家大语文赛道的教育机构 CEO 表示,「我们现在做短视频就是为了获客。本来获客的钱,要么投到抖音、快手或微信里去买量,要么就是通过自己做号的方式来卖低价课。核心目的,一是提高品牌影响力,二是去拿更多的体验课用户。」

网红老师和教育机构背后,则是如雨后春笋般出现的教育 MCN 机构。应运而生的 MCN 中,既有网红大 V 基于过往经验成功复制百万网红老师的老牌机构,也有在 19 年底瞄准机会迅速成立的新生机构,甚至还有从线下转型 MCN、100 天收获粉丝 1000 万的原线下教育机构。三节课联合创始人黄有璨就直接建议,资金较为充裕且有能力的教育机构不妨把孵化 MCN 当作投资,「拿点精力来做,干成就行,没有也不会太大损失」。甚至有快手教育内容服务商认为,未来教育公司都会变成半个 MCN 机构。

2)数据隐私问题、小数据问题得到缓解,跨设备模型训练成为解决方案。 

据统计,2019年春节档票房58.59亿元(人民币,下同),2020年基本颗粒无收(原预计70亿);2019年春节假期(2月4日至10日)全国实现旅游收入5139亿元,2020年旅游业务全面停摆;2019年春节期间大型节庆演出精彩纷呈,2020年则停演或无限期推演。文化产品的生产与供给亦受到严重影响,正在拍摄的影视剧、网络综艺等均已暂停。

Yann LeCun领导的Facebook 人工智能部门便一直在从事自监督方面的研究。一个案例是,对语言模型进行预训练,然后对模型进行微调来应用于识别仇恨言论。 

但可以肯定的是,短视频不会是最后一张流量船票。每个人都需扪心自问,待风口停了,船靠岸了,流量红利退去后,走向何方?

据统计表明,谷歌在2018 年的BigGAN实验中用来创建狗、蝴蝶和汉堡的超现实图像所消耗的电量“相当于每个美国家庭在近6个月的时间里所用的总电量”。如此的耗电量着实令人震惊!

找对老师,打造师资表现风格和特色的区别,也是教育机构在重点做的。对教育机构来说,待解的挑战还有很多。首先,与专业 MCN 机构相比,教育机构获取和转化流量的能力,相差很大。单在拍视频这一环节,一个短视频,眼神不对,重拍;台词不顺,重拍;重拍了几十次或上传了几十支粗糙的视频,最后三个月之后,MCN 做出 200 万的大号,教育公司停留在尴尬的 20 万。

六、用AI 技术应对 AI 训练的巨大消耗

2)由于AI的黑盒性质,网络攻击将会变得更加隐蔽和猛烈。

对网红老师来说,熬过不涨粉的灰暗时刻,成为头部名师,年收入二三百万显然足够,大部分人也没有再往上使劲踮脚增收的动力。但问题是可不可持续?这个问题与另一个问题紧密相关,网红老师的本质究竟是网红还是老师?如果是可持续产出优质教学内容的老师,源源不断地转介绍或复购,收入自然可持续;但如果本质是网红,教学效果不好,而主要依赖直播打赏或带货,谁知道明天会不会就「过气」?

北塔所投的上百家初创公司,也纷纷在快手上开了短视频账号。某家北塔所投在线教育机构向鲸媒体表示,是投资人给到的资源,使其顺利链接上了短视频平台官方。

五、机器学习加码智慧城市构建

 如果没有足够的数据来训练“数据饥渴”的深度学习算法,有两种解决方法:生成合成数据,或者开发能从小数据中学习的AI 模型。 生成合成数据的方法在自动驾驶领域应用得比较多,即在模拟环境中合成暴风雪、异常行人行为等现实世界中难以获得的图像数据。 

对此,神经架构搜索(NAS)应运而生,可自动化为给定任务找到最佳 AI 设计的过程。2017年,谷歌正式将其命名为“AutoML”。谷歌在当时便指出,AutoML 将启发新型神经网络的诞生,并且还能够让非专家也能够根据他们的特殊需求创建相应的神经网络。 

 传统黑客主要是通过发现系统漏洞从而进行系统侵入。但进入人工智能时代后,黑客、白客之间的攻防战争也发生巨大的变化。 

随着 AI 技术越发普及化和平民化,AutoML将继续大显身手。 而在未来的研究方向上,主要可以从算法方向和理论方向着手: 

4、建模效果与传统深度学习算法建模效果相差不大; 

 计算密集型的 AI 技术,不仅需要更加智能和可持续化的解决方案,还应该有助于应对全球日益上升的能源需求。 

短视频+教育的火,众人拾柴火焰高

所以,在技术上,确实可以保证合法的进行联邦学习,并且是有效果的。因此联邦学习像一个操作系统,它的特点是多方合作,只有多方都认可才能发挥其威力。 所以接下来,联邦学习在2020年会继续成为一种火热的研究趋势: 

1)随着自监督技术的发展,NLP 领域会再度成为万众瞩目的焦点。下游的NLP 应用如聊天机器人、机器翻译以及类人写作等,将会茁壮成长。 

因而除了自己下场做,也有教育机构开始找 MCN 机构代运营。除了在前端做流量的能力是否专业,跟后端供应链配合转化的能力也同样被看重。另外,信任问题也格外重要。因为一来签约一般两三年,时间跨度大;二来即使找了 MCN 机构,包括时间、金钱在内,教育机构的各种成本也得花出去。鉴于目前大多数人对 MCN 机构的态度还是不信任,所以重要的不是找不找 MCN 机构,而是如果找,怎样跟对方建立信任关系。

如此来看,在跑通一个网红老师和批量复制之间,有不少道坎要迈。目前,MCN 机构对此常用两种解决方案:一是相信与其培养人不如招好人,找愿意直播、擅长直播、能调动氛围、最好长得好看或有特点的老师;二是以赛马机制来培养网红老师,对老师进行特色区分。

事情发生在2013年。

当然智慧城市涉及领域之广,绝不是一家企业能够掌握,即使是万亿美元的 Al 巨头Alphabet也只有通过联手政府,才能在众多城市创造新的街区,规划房地产、公共能源设施、交通等布局。 

对教育机构来说,虽然大多数用户看短视频内容的初衷不是学习,但教育机构做短视频账号的目的就是为了找到学生。可即使普遍面临获客之痛,并非所有教育机构都适合做短视频账号。首先,不同平台特性不同,短视频教育内容倾向不同。比如在微信公开课或抖音,老师会讲难点、炫技,拉拢优等生或刺激学习。但在下沉属性更强的快手,用户并不需要老师讲多么复杂的方法或知识,会更倾向于基础知识科普类的短视频内容。因而对入局短视频+教育的教育机构,老师团队得要么很年轻,要么很资深。资深的,场面见得多了,无非就是把线下大班的教学经验搬到线上。年轻的,本身就习惯用短视频平台,有时间去钻研,有天然的优势。更重要是,与专业的 MCN 机构或几乎零成本的个体老师相较,教育机构做短视频号性价比没那么高,因为涉及更复杂的内部成本调动。

该软件被描述为“一种由AI驱动的具有高度针对性和规避性攻击工具的新型恶意软件”,目的是了解现有的AI模型是如何与恶意软件技术相结合,从而创造出一种新的攻击类型。 此技术将黑盒AI的传统弱点变成了一种优势,在目标物未出现之前,可以隐藏在普通的应用软件中,感染掉上百万的系统也不会被察觉。

一、Deepfake将改变商业模式

1)不仅在医疗领域,金融领域,工业界也会加大力度布局联邦学习,接下来跨领域合作、跨国合作将成为常态。 

事实上,此案涉及银行承兑汇票与银行贷款类似,相当于银行前期为客户垫付相应款项,客户需要在票据到期后支付银行垫付的欠款。

1、在联邦学习的框架下,各参与者地位对等,能够实现公平合作; 

1)在AutoML算法上,未来的工作如果能在效率提升、泛化性、全流程的优化、面对开放世界、安全性和可解释性这 5 个方向上取得突破,将会有较大的价值。 

四、联邦学习将带来新的数据共享范式

但如此一来,3 分钟讲不透一个知识点的短视频,究竟能不能寓教于乐、引发学习兴趣、建立信任、最终实现付费转化?当短视频形式的体验课与实际正价课,在授课内容、风格表现等均有较大差别,转化率会不会理想?再者,教育行业重后端服务,服务效果直接影响学习效果。一个网红老师,哪怕背后有签约的 MCN 机构,在短视频平台目前教务功能极其有限的情况下,是否有足够的人力、资源去支持后端运营?

众多实体书店积极自救,通过网店、微店、小程序、社群、视频直播等多种形式开展线上业务:实体书店变直播间,“云打卡”“云陪伴”“云分享”“云购买”,其意融融,一派火热……

此消彼长的现状是,聚众娱乐型文化行业遭受重创,居家在线型逆势上扬。

项目的重点和亮点就集中在 AI 在政府和城市规划的应用上。 总而言之,在2020年,智发展慧的城市发展会在协作和技术两方面开花:

当然,教育行业短视频热的背后也少不了提供子弹枪药的投资机构。其中,垂直于教育行业的早期投资机构北塔资本,声量最大,称以快手为代表的短视频+教育,是五年一遇的教育创业红利。面对千亿蓝海,所有教育都值得用短视频+直播重新干一遍。北塔资本创始合伙人沈文博从 2020 年 2 月 1 日开始,每天晚上十点在快手直播,声称要打造教育创业最火聊天室。面对从业教育的老铁们,沈文博盛赞快手「3 亿 DAU,要啥没有?干就完了。」

而对这场风暴的舞台、短视频平台来说,除了丰富内容生态,增加广告营收,有没有更大的野心?奔着更好的目标去,摆在平台面前的首要问题是要不要为了教学效果考虑,打通整套教学服务体系?这个问题的答案需要平台跟教育机构之间一起算账。教育机构要考虑的是增加一个运营渠道后,要不要重新做管理系统?平台要考虑的是做配套服务后,究竟是能多挣钱还是能多黏住一些客户?

无需数据收集,即可改进AI模型 相对于传统的AI模型,联邦学习更像针对当前人工智能发展所面临的困境的新范式,例如: 

 CB insights认为商业性质的Deepfake可能会兴起,死去的名人将会“复活”,零售业以及营销的方式也会得到改变。

另一方面,黑客也可能会从数据的角度来愚弄AI,即破坏AI算法的训练数据,使得AI产生偏见,影响其对网络中正常行为和恶意行为的区分。 

抖音相关负责人则表示,抖音一直致力于成为视频版的百科全书。而此次推出的“云游”,显然能博得更多用户好感。

《歌手》《声临其境》《王牌对王牌》等多档综艺先后开启“云录制”,《嘿!你在干嘛呢?》《天天云时间》《好好吃饭》等“云综艺”也已陆续上线,高晓松在家边吃边聊的直播让网友大呼接地气……

对教育 MCN 机构来说,不仅同样要面对上述问题,还有一个至为重要的问题:网红名师究竟是不是一门能批量复制的生意?如果把网红老师的本质视之为老师,那可简单以史为鉴。此前 K12 或考研考公领域有一些网红老师,但因为教育产品的非标性,网红老师并不能大量产出。而在线教育发展至今,被追捧的网红老师大多线下已是名师。能成为网红老师的永远是少数,数据也验证了这一点。以关键词「英语」、「数学」、「语文」在快手上搜索,再逐一点进首页信息流上显示的老师用户,其主页内不论客单价是 9 块还是 299 块,课程的购买人数大多是个位数到三位数,极少数主页内有购买人数近 5000 的爆款课,实为低价 1 块钱的导流课。

所以在Deepfake问题上,2020 年的发展趋势主要包括:

2)在技术层面必须优化端到端的解决方案,拥有机器学习的城市开发工具、自动驾驶汽车技术以及建筑能源管理的AI企业将会极具竞争力。 

据了解,邓某已经另案判决。

这个 AI 模型只有在识别出特定的标准时,才会“解锁”并开始攻击。 当然,除了AI型的黑客,使用量子计算资源的量子黑客、利用大数据进行分析的大数据黑客等也将逐渐浮出水面。 所以在技术层面,2020 年黑客发展趋势主要包括: 

2)在AutoML理论研究上,目前相关的研究还较少,对自动机器学习的泛化能力及适用性也不是很清楚。因而,一方面要回答目前自动机器学习算法的适用性和泛化能力,另一方面也要回答哪些问题类存在通用的机器学习算法上和更广泛问题空间上的自动机器学习算法的可行性。

3、能够保证参与各方在保持独立性的情况下,进行信息与模型参数的加密交换,并同时获得成长; 

AI 领域的进展往往都是自上而下的,比如说由科技巨头开发出某些 AI 工具,然后开源给其他人,造成这一现象的原因之一便是 AI 研究的计算密集性。 

快手英语、数学、英语科目关键词首页个人号 vs 机构号截图

除了网红老师和 MCN 机构,教育机构也在竭力探索。尤其对大多数习惯了投放的在线教育机构来说,去做短视频账号获客属于一次崭新的尝试。在短视频赛道没有积累的教育机构要如何快速适应这个生态?上述大语文赛道的教育机构 CEO 对鲸媒体直言,想太多了,干就完了。要想抓住短视频+教育这波流量红利,更多是意识问题,而非方法论的问题。快速行动比什么都重要。但行动有没有前提?「肯定有。第一,争取跟官方建立联系,看官方需要什么样风格的内容,尽量配合。要上免费课,我们一天传了 10 套精品课做免费课。要上直播,我们立刻做了 10 场直播;第二,跟其他行业做号没太大区别,去调查这个生态,确定封面设计、个人主页和运营方法。」

1)AI本身也会被用来制造更加复杂,更有针对性的网络攻击。 

 例如在2019年,Skylight Cyber的研究人员找到了一种方法可以发现AI模型中的固有偏见,利用这种偏见可以创建出“后门”,使得恶意软甲绕过 AI 防火墙,骗过杀毒软件。 

抖音英语、数学、英语科目关键词首页个人号 vs 机构号截图

 例如,去年第二季度,Alphabet 旗下子公司 Sidewalk Labs 发布了一份 1500 页的方案,其中详述了如何通过与政府和其他企业的合作,以 13 亿美元在多伦多打造一个智慧城市的项目。

而对教育投资机构来说,即使未来还有诸多不确定性,但赌的就是在短视频+教育的赛道,会出现下一批新的独角兽公司。北塔资本合伙人王凯峰曾表示,未来「短视频+素质教育」、「短视频+职业教育」、「短视频+ SaaS 服务」等等赛道是一批正在开启的千亿级别赛道。其中,以快手为代表的「短视频+直播+教育」领域,将会在两年内诞生独角兽企业或上市公司。但也有持中立看法的投资人在接受媒体采访时表示,短视频+教育,或许可以产生一批原生的、千万级体量的企业,老企业的入场一定是受益的,但教育行业不会因此多诞生一个独角兽。

例如谷歌 AI 团队自2013年开始就在尝试为量子计算机开发算法,而最近的目标则是在现有的量子设备上开发混合的量子—经典机器学习技术。

据判决书披露,罪犯其中之一为肖某钏,是三明市远翔物资贸易有限公司(简称远翔公司)实控人;另一人为谢某明,是原三明鸿创电子贸易有限公司(简称鸿创公司)股东。

肖某钏同意与邓某签订合同,随后邓某指使谢某明准备鸿创公司虚假财务报表和虚假增值税专用发票等材料,并利用鸿创公司与远翔公司的虚假购销合同向沙县农商银行申请票面金额合计1000万元的银行承兑汇票。

 前些日子,Deepfake技术现身印度选举,被候选人用于竞选拉票的宣传材料。虽然此候选人最终以惨败收场,但这意味着Deepfake点燃的AI换脸之火有逐渐升温的迹象。 

2019年12月,沙县人民法院公开审理此案。法院认为,肖某钏、谢某明两人伙同邓某,以欺骗手段取得沙县农商银行票据承兑,给沙县农商银行造成重大损失,其行为构成骗取骗局承兑罪,判处肖某钏有期徒刑1年6个月,缓刑2年;谢某明有期徒刑1年,缓刑1年六个月。

再者,短视频+教育的火,实为「众人拾柴火焰高」。「众人」都是谁?最初,是拍着拍着成了网红老师的个人用户。以快手为例,快手高级副总裁马宏彬回忆,在 2018 年 6 月之前,知识类内容的出现甚至都未引起快手注意,是大量用户对知识类内容的自发推动,让快手发现了短视频与教育结合的可能性。2018 年 6 月,快手正式推出「快手课堂」,截至 2018 年 11 月,累计收入便破亿。2019 年 5 月,快手推出教育生态合伙人计划,紧接着 2019 年 7 月,便迎来第 100 万位付费学员。

网红老师的创业时代,教育机构的未知前方

她认为,足不出户为以游戏产业、网络教育为代表的云经济带来了重大机遇。打游戏、刷小视频成为许多人打发时间的首选,但是此类数字产品给人带来更多的是娱乐,随着在游戏上花费时间的不断增长,达到一定的瓶颈期,给人带来的空虚感也会随之增加。这就需要业界反思,如何构建给人们带来温暖,创造有温度、有力量的云经济文化内涵。 (记者 应妮)

号角吹响,短视频+教育的大船驶向远方。但是否只要船票在手,未来就可乘风破浪?

2)Deepfake将改变商业模式,广告营销将会变得更加个性化,电影创作不再局限于真实拍摄。  

三、AI 技术日益普及化和平民化,AutoML将大显身手

 联邦学习的概念最初是由Blaise等人于2017年在Google AI Blog上发表的一篇博文中首次提出。

刚刚上线的微信小程序“云游敦煌”抢先体验版,用户足不出户、动动指尖即可畅享敦煌文化之美。受疫情影响,敦煌研究院自1月24日起对所管辖的莫高窟等石窟暂停开放,此时顺势推出小程序,将敦煌石窟的内容进行了分类呈现和深入的解读,同时还具有很强的参与度。院长赵声良说,这是敦煌研究院一直以来以数字化技术手段展现敦煌文化的又一次有益探索。

对部分网红老师和 MCN 机构来说,已经眺望到了令人兴奋的新大陆。曾经的新东方名师李旭,签约了 MCN 机构 101 名师工厂,从发出第一条视频到拥有抖音粉丝 200 万、快手粉丝 70 万,只花了三个月。如今直播卖课一个多月收入近 200 万。这个收入对比着李旭此前新东方顶级名师的身份,说不上多耀眼,但无疑预示着网红老师背后的诸多可能。101 名师工厂创始人覃流星回忆当初跟李旭一拍即合的原因,「不管微博时代,还是微信时代,还是现在的短视频时代,名师在这个市面上永远是稀缺资源。他们课讲得好,气场够,需要的只是一些短视频爆粉的方法论,而 101 名师工厂能帮助他们迅速吸粉,重回舞台中心。」他在公众号上怀着兴奋难抑的心情写道,「一个手机 + 一块黑板 + 一个老师的独立教师品牌的创业时代来了。」而据 36 氪报道,通过课程售卖、直播带货等方式,目前快手上的头部老师如「阿柴哥数学课堂」一年收入可达 200 万到 300 万,一个成熟的快手教育号一年的收益可达 1000 万到 1500 万,拥有更丰富的变现路径和转化方式。另据北塔资本报道,某家新晋的教育 MCN 机构,疫情期间几个月的收入就近千万。

2015年5月,沙县农商银行在遭受损失之后,一纸诉状将鸿创公司告上民事法庭,法院裁定鸿创公司赔偿银行损失。但鸿创公司依然未偿还票款,沙县农商银行向法院申请强制执行,但由于没有财产可供执行,沙县农商银行未能获得补偿。

 1)Deepfake在一攻一防的斗争中逐渐进步,小数据、无监督的训练方法将成为模型的主流,传统耗时耗力的计算机生成图像技术也将逐渐被取而代之。 

这也就是说,如果能够理解AI模型的工作原理,基于其特定功能设计攻击武器,就能够愚弄系统。 随着Skylight Cyber这种AI公司越来越多,消费者和企业保护的级别固然会上升,但是针对AI特有弱点的新一批黑客和软件也会随着出现。

1)硬件公司将会聚焦于为机器学习研究提供“超低功耗”的设备,与此同时能源效用会成为边缘计算的主要考量点。 

(雷锋网(公众号:雷锋网))

在欧洲,已经发生了一些黑客利用AI模仿公司CEO给员工打电话然后让其转账的案件。 虽然在现实世界中利用AI来攻击的犯罪案件尚未有报道,但是早在2018年,IBM就开发了一种名为Deeplocker的深度学习驱动的恶意软件,可以绕过网络安全保护来进行攻击。

2)将 AI 应用于公用事业规模的能源生产:更多的云计算巨头将转向使用可持续发展的能源,并利用 AI 技术来增加可再生能源产出以及精简数据中心的运营。 

随着人工智能的崛起,AI渐渐被用于自动检测和打击恶意软件,可以学习发现可疑行为,并在可能影响任何系统之前阻止网络攻击,同时使得人类避免一些不必要的工作量。

但与此同时,基于互联网的数字文化产业,例如动漫游戏、网络视听新媒体、在线展览、线上培训和网络文学等行业门类,迎来了加速乃至爆发式增长。2020年春节期间,游戏《王者荣耀》峰值DAU(日活跃用户)在1.2亿至1.5亿之间;短视频平台快速发展,抖音的DAU破3亿,同比增长93.1%。

广电总局节目收视大数据系统统计,1月25日至2月9日,全国有线电视和IPTV较去年12月份日均收看用户数上涨23.5%,收视总时长上涨41.7%,电视机前每日户均观看时长近7小时。

随着AI 能源消耗的持续走高趋势,节约能源将会是 AI 在 2020 年乃至未来的重要研究课题。用 AI 技术节约能源主要可从以下三个方面着手: 

3)精简发电和油气等业务:人工智能能够预测可再生能源产出、自动化电网管理、帮助油井精确钻探,以及为智能家居和商业建筑提供可持续能源管理解决方案。 

个人用户推动风潮,紧跟其后的便是撒下流量雨的短视频平台。随着教育生态的扩张,快手意识到需要引入更专业、更有体系化的知识。2019 年 10 月,从 C 端的知识创作者升级到 B 端的教育机构,快手与三农、K12、职业教育、素质教育等多个领域的教育机构合作。2019 年 11 月,快手宣布春节前将拿出 66.6 亿流量助力教育类账号在快手平台冷启动。疫情期间,快手更宣布额外提供 50 亿流量助力免费优质教育内容的传播。而 2019 年 7 月,抖音上线了首个知识付费小程序「海豚知道」,随后在 8 月的抖音首届创作者大会上,抖音总裁张楠更明确表示抖音将面向教育内容创作者,大力扶持、加强知识类内容的发展。至于被称为「年轻人聚集地」的 B站,更陆续上线了 bilibili 大学招新计划、好奇心计划、B 站不停学等活动,以流量曝光和奖金激励扶持知识内容变现。

总体而言,AutoML 主要具备两个主要优势: 

虽然此技术出现在政治视频以及色情视频中会带来负面的影响,但是对于媒体、电影公司来说却是千载难逢的机会。例如好莱坞的一些电影公司正在想方设法“数字复活”五十年代中的电影人物。 

这两个技术号称 AI换脸界的“利矛”和“坚盾”,在业界取得了领先的结果,另外值得注意的是其所需的数据比以前的方法少得多。 

七 、解决小数据问题势在必行

自此之后,AutoML 的应用越发广泛,在数据准备、训练、模型搜索、特征工程等 AI 设计中都发挥着巨大的作用,极大地推动了 AI 技术的普及化。

但是攻击一方也可以使用相同的技术来增强他们的攻击方法,特别是犯罪分子将之武器化,这些恶意软件甚至可以逃避最好的网络安全防御并感染计算机网络,甚至可以仅在摄像机检测到目标的人脸时发动攻击。 

汹涌的流量助推,各家的算盘打得却不尽相同。快手的决心是让更多专业教育机构进入,利用好快手生态这个新基础设施。快手高级副总裁马宏彬曾表示,当快手教育行业新基础设施夯实,「一方面可以丰富、提升快手社区里的教育内容,更好地满足用户在知识和学习方面的需求,另一方面也可以为教育行业开辟新的增长空间,实现平台、用户、教育行业的多赢。」而抖音的目标则是吃下「肥美」的教育行业广告。2018 年底至 2019 年上半年,据新榜学院数据,抖音的教育广告主数量月均增长达 325%,信息流广告消耗月均增长达 762%。

这也是为何目前大部分教育机构的短视频账号仍然在做流量的阶段,没有单纯地从短视频账号直接导流付费课。短视频对大部分教育机构而言,正如一个尚在探索的品牌部门加导流部门,体验课的交易数量成为考核标准。但短视频平台上已有了不少流量号,付费课的营销仍以各家到短视频流量号上去买量投放为主。目前也尚无数据支持判断教育机构短视频+教育的商业化闭环是否跑通,所以对教育机构而言,这艘短视频+教育的大船会无功而返还是满载而归,尚不可知。

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