谷歌砸出10亿美元,要为湾区困难群众,建2万套经适房

谷歌斥资10亿美元,在硅谷为湾区有需要的人建造了2万套经济适用房。在硅谷定居并不容易。今年房价小幅下跌,湾区房价中值也在133万-892万元。 然而,今天谷歌做出了一个重大决定: 10亿美...

谷歌斥资10亿美元,在硅谷为湾区有需要的人建造了2万套经济适用房。在硅谷定居并不容易。今年房价小幅下跌,湾区房价中值也在133万-892万元。

然而,今天谷歌做出了一个重大决定:

10亿美元建造两万间湾区房屋。

还有!与之前在纽约购置办公园区和在美国各地建设数据中心不同,这一房地产计划不是“自己的房子”或员工福利房,而是一项睦邻友好的慈善行为:

修缮经济适用房,让湾区无家可归的穷人有房住。

要知道,科技巨头云集的湾区,年薪20万元起,根本买不到房子。更重要的是,许多“土著人”只有不在大公司工作,才能逃离硅谷。

但现在,谷歌已经将此前投入巨资的土地“开源”,一部分用于自用建设办公楼,另一部分用于鼓励开发商建设。

不难解释,拿出自己的钱和地让湾区老百姓住进去的根本原因:

科技产业的快速发展,使得湾区的房价像北京的房子一样飞涨。享受技术发展红利的人自然一年挣几十万美元。他们不必担心买房,但住在湾区的人却没有房子。”土著人“没有机会买房和转身。

1111:YouTube到底应该变成什么样?谷歌还没想清楚

YouTube是音乐服务还是电影租赁商店?它是一个新闻聚集地还是美女博主的基地?它是视频文章平台还是游戏流媒体的舞台?多年来,谷歌一直想用一个简单的答案来回答这个问题:“无所不包,无所不包。”最近,YouTube游戏正式关闭,这意味着之前的答案有点笼统。

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在电视服务和社交网络之间,YouTube占据着独特的地位。托管和分享视频是YouTube的核心功能,可以满足不同社区的需求。有些需求甚至是矛盾的。比如,购物频道希望把产品变成货币,新闻频道应该尽量避免利益冲突。多年来,YouTube的身份和身份一直存在矛盾。为了调和矛盾,YouTube将一些小块分成独立的单元。这一战略能否奏效,能否帮助落后部队,尚不得而知。

YouTube游戏就是其中之一。YouTube游戏于2015年正式推出。它是一个独立的移动和网络应用程序。它希望以YouTube庞大的游戏社区为基础,发展壮大,成为一个与Twitch竞争的社区。Twitch转向了亚马逊。当时,YouTube缺少一些关键功能。只有添加这些功能,创作者才能创建游戏内容,例如观看流媒体视频和观看与某个游戏相关的视频。独立应用程序的开发可以满足这一需求,而不会损害YouTube其他部分的体验。

它看起来不错,但有一个问题:人们不想使用YouTube游戏。2018年9月,谷歌对《边缘报》表示:“游戏应用程序存在一些混乱。”用户对此置之不理,取而代之的是YouTube的主要应用程序。每个月,有2亿用户在YouTube主应用程序中浏览游戏内容,但很少有人使用独立的游戏应用程序,因此谷歌决定放弃YouTube游戏。现在,一些源于YouTube游戏的功能正在转移到YouTube上,成为这个大平台的隐藏功能。

在音乐方面,谷歌也遇到了类似的麻烦。2017年的一项调查显示,在全球13个主要市场,46%的网民花在流媒体音乐上的时间都指向YouTube,这比Spotify和苹果音乐等所有其他音乐流媒体服务的总和还要多。谷歌在报告中指出,截至2018年9月,谷歌为音乐产业贡献了60亿美元的广告收入,但其他报告认为,YouTube的贡献低于其他流媒体服务。2018年,在意外成为音乐市场的领头羊之后,谷歌想走得更远,推出了YouTube音乐。最终YouTube音乐将取代“播放音乐”。

至少这是计划。谷歌声称YouTube音乐将收集旧音乐服务的所有优秀功能,但在第二年,这项计划进展缓慢。谷歌播放音乐有一个重要功能:你可以上传自己的播放列表,然后在所有设备上播放。但到目前为止,这一功能还没有转移到YouTube Music上。谷歌在一份声明中证实,它正在计划,但目前还没有何时进行转移的时间表。YouTube音乐应用程序可以播放手机本地存储的音乐,但远远落后于谷歌现有的独立音乐服务。

总有一天,谷歌可能会被迫做出改变YouTube音乐方向的决定,就像aba一样

1111:基于英特尔OpenVINO优化,爱奇艺已将深度学习应用于视频产品

OpenVINO的CPU深度学习优化方案也将在更多领域得到应用。

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随着人工智能技术逐渐应用于在线视频,计算能力优化和成本平衡逐渐成为视频平台关注的焦点。36Kr近日通过采访爱奇艺科技部相关负责人,了解到OpenVINO为爱奇艺视频平台产品带来的体验提升。

事实上,英特尔在2018年5月推出了OpenVINO工具包,其功能是将计算机图形和深度学习推理集成到尖端视觉应用程序中。

OpenVINO(开放视觉推理和神经网络优化)工具包使开发人员能够基于不同的深度学习框架(如流行的TensorFlow、MXNet和Caffe框架)优化AI模型,并将其部署到中的各种产品中。OpenVINO的效率得益于英特尔先前投资的多项技术,包括CPU、FPGA(现场可编程门阵列)和Movidius视频处理单元(VPU)。

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