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谷歌光纤CEO称将新布局5座城市;AI系统可预测患者心脏病?

时间:2022-08-12 06:17:16  来源:  作者:  阅读:

谷歌光纤CEO称将新布局5座城市;未来几年内,Alphabet旗下Google Fiber(谷歌光纤)首席执行官贾因(Dinni Jain)表示,该服务将进入美国亚利桑那、科罗拉多、爱达荷、内布拉斯加和内华达州。这也是该业务2015年从母公司Alphabet单飞之后,首次大规模扩张。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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当地时间周三,贾因自2018年2月上任之后首次接受媒体采访。贾因表示,在过去四年时间里,谷歌光纤一直在优化业务,现在准备迎接一个较高的增长速度。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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目前,谷歌光纤只覆盖了美国17个城市,未来计划覆盖22个城市,要布局的一些城市包括亚利桑那州的Mesa、科罗拉多的Colorado Springs。谷歌光纤会根据当地现有的宽带速度,来决定是否进驻。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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贾因表示,十年前,外界有一种认识,即谷歌光纤将会覆盖全美,事实并非如此。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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对于谷歌光纤公司目前的经营业绩或融资计划,贾因并不愿多谈。之前,谷歌把一些创新研发业务转移到了Alphabet旗下,这些业务独立后有的吸引外部投资,证明发展前景;也有的被迫关闭或并到其他部门。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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在未来三到五年内,随着谷歌光纤业务的扩张,这家子公司也将面临上述相同的处境。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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谷歌光纤这一次的业务扩张,来的不寻常。最近,谷歌等科技公司放缓社会招聘,关闭一些边缘业务,削减成本。科技行业都在担心一场全球性经济衰退可能到来。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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贾因表示,谷歌光纤的目标是要发展一个能够自力更生、自我成功的业务,不能完全靠谷歌这条“大腿”输血。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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2010年,谷歌开始进入美国互联网宽带接入市场,和康卡斯特、AT&T等电信公司展开竞争。当时,谷歌两位联合创始人佩奇和布林表示,长期以来他们希望美国以较低成本提升宽带水平,但是厌倦了对美国国会的长期等待,决心自己动手。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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谷歌光纤取得了成功。在推出该服务的得克萨斯州奥斯汀市以及加州洛杉矶市,美国电信运营商争先恐后推出千兆宽带,追赶谷歌光纤的带宽。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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加入谷歌光纤之前,贾因担任时代华纳有线公司首席运营官。他回忆称,谷歌光纤让电信行业十分抓狂。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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2015年,谷歌进行了重大重组,光纤宽带、快递无人机、人体防老化科技等业务和谷歌核心业务分拆,只属于控股公司Aplhabet。另外,布林和佩奇两位创始人开始淡出业务管理。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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当时,谷歌光纤面临每年数亿美元的亏损,该公司在网络基础设施建设、光纤通信新技术开发、补贴某些消费者服务上面临巨大的开支。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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谷歌光纤更高的透明度,以及成本控制措施获得了华尔街分析师的称赞。与此同时,该公司限制了扩张步伐,除了既有城市之外,只是新增了爱荷华州的West Des Moines。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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贾因对公司业务进行了优化,放弃了一些失败的创意(比如把光纤电缆绑定在人行道上,以节省施工时间)。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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去年,谷歌光纤公司的工程建设规模,超过了历史总和。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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贾因表示,公司必须进行一场转型,从过去的强大创新文化转变成为拥有更优秀的运营成绩。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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在光纤通信领域,谷歌光纤自认为拥有一些竞争优势。比如光纤沟的深度比竞争对手挖的浅,可节省施工时间。公司还简化了宽带价格体系和设置过程,减少了消费者的电话咨询,从而削减了服务成本。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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贾因表示,和在竞争对手看到的相比,谷歌光纤的客服电话要少三分之一。目前的新用户注册量“非常健康”,也好于他最初加入公司时候的预期。贾因还表示,谷歌光纤还准备通过“Webpass”子品牌,推出基于光纤网络的小区域无线通信服务,主要面向拥有很多房间或单位的大型建筑。另外在某些情况下,公司也会向其他的通信服务商出租光纤网络资源。【新浪科技】fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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AI系统可预测患者心脏病?fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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据报道,在过去一年里,机器学习和人工智能技术取得了重大发展,尤其是美国OpenAI公司的DALL-E模型等先进算法,已证实具有基于文本提示性语言即能生成图像的能力,而且相关算法不断完善,有人甚至认为,人工智能现已获得感知能力,可以预测患者心脏病发作!fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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我们所谓的“人工智能”依赖于使用人类开发的统计方法,从数据中构建算法模型,它的成功与失败,同样引人关注。依据错误的数据构建模型,人们会获得错误的预测和结果,例如:2016年,微软公司在推特上发布了AI聊天机器人——Tay,希望实现与用户进行随意且有趣的对话,但是这款聊天机器人“学坏”了,不但辱骂用户,还发表涉及种族歧视的不恰当言论,随后微软致歉并紧急修复。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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无代码工具仅是一个“简单按钮”?fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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近年来,模型工具不断完善,越来越多的“无代码”和“低代码”机器学习工具正在使机器学习任务变得更易实现,使曾经是数据科学家和程序员才能获得的机器学习分析功能,现面向业务分析师和其他非编程用户开放。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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虽然DALL-E模型的功能强大到令人震惊,并能对网络表情包、深度伪造技术和其他带有提示性语言的网络图像产生影响,但易于使用的机器学习分析涉及企业和个人每天创建和使用的各种数据。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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目前,机器学习供应商吹嘘他们的产品仅是一个“简单按钮”,能轻易发现数据中可能并不明显的关联性,揭示数据点和整体结果之间的相关性,并向用户提出解决方案,相比之下,传统商业分析需要几天、几个月或者几年时间才能通过传统统计学或者定量分析找到答案。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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现在研究人员准备执行一个约翰·亨利式的测试:找出不需要代码的工具是否可以超过基于代码的方法,或者至少交付足够准确的结果,比数据科学家计费工时更低的成本做出决策,但进行测试之前,我们需要正确的数据和正确的方法。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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亚马逊SageMaker Canvas和类似的产品,例如:谷歌AutoML Tabular,都专注于处理该类型的数据集,但这些工具不适合用于情感分析、图像识别或者其他非结构化数据的自然语言处理。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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然而,在表格数据领域里也存在着许多问题,例如:几年前,研究人员访问过GE软件公司,了解该公司在Predix平台方面的工作,Predix是一种基于机器学习的系统,用于建模和预测设备故障,从而实现维护系统时进行预测性优化维护,以防止配电、飞机引擎和其他复杂系统出现重大故障或者中断。这些模型建立在大量表格数据基础之上,相关数据源于设备传感器的遥测记录。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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上次我们尝试使用机器学习时,我们有很多行表格数据,但并不足以完成当时的复杂任务(实际上可能再多的标题数据也无法回答我们试图揭晓的问题),为了避免之前出现的错误,并为工具提出一个更现实的问题,我们需要一个表格数据集,其提供了数值和类别数据,我们可以利用它完成一个更直接的问题——什么数据组合导致系统失效?fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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我们寻找了一些数据源,首先它们代表可以应用机器学习的真实环境条件,并且包含从模式获得的多数据点信息,同时,我们希望验证一下亚马逊SageMaker Canvas最新的“无代码”工具在处理任务方面效果如何,如果可能的话,我们希望数据科学家成功记录存在问题的数据集。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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这些期望很快缩小了该研究领域范围,我们没有通用电气遥测数据湖,但我们可以利用一些公共数据源,至少能为算法模型制作提供一些帮助,因此,我们继续“挖掘”,发现了一个数据集,这与治疗心脏病突发同样重要。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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数据模型工具fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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在搜索一些可靠数据集时,我们从美国加州大学欧文分校的机器学习库中发现一个名为“心脏健康”的数据集,该数据集包括科学家拉什克·拉曼(Rashik Raman)发布在机器学习社区Kaggle上的数据,它经常被用于证明机器学习在医学领域的可行性。关于这些数据,我们知道一件事是肯定的:其他人已经成功地基于这些数据建立了模型工具。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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加州大学欧文分校的心脏病患者数据包含了克利夫兰诊所303位匿名患者和14个心脏健康数据点,以及他们是否有心脏病发作或者其他急性心脏健康事件的病史数据,每个患者的14个心脏数据点包括:患者年龄;患者性别;患者是否有运动性心绞痛(exng);患者所经历的胸痛类型(典型心绞痛、非典型心绞痛、非心绞痛或无症状);静息血压(trtbpd);血液胆固醇指数;布林值表示的空腹血糖是否大于120毫克/分升;静息心电图结果分类:正常、ST-T波异常或者Romhilt-Estes计分系统可能确定的左心室肥厚;最大心率指数;相对于休息的运动引起ST降低的心电图测量;血管造影显示的血管阻塞状况;患者是否患有地中海贫血症——1表示不存在,2表示可纠正,3表示不可纠正;输出结果——无论患者最终是否患有心脏病或者类似的急性心脏病,原始数据包括四类心脏病事件,简化起见,该数据已修改为二进制输出值(0表示没有心脏病史,1表示有心脏病史)。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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14个数据点中,仅有5个是真实数值,其余的分为两种类型(胸痛或者无胸痛、男性或者女性),或者有几种不同的诊断信息。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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克利夫兰诊所的303位匿名患者心脏数据,它是最完整的数据,数据库中几乎所有数值行都有相关输入信息。但存在的缺陷是,303位匿名患者数据可能不足以预测机器学习算法中获得高精准性。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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克利夫兰诊所的303位匿名患者心脏数据中,165位患者曾出现心脏病发作,该数据整体偏向于男性,男性患者共206人(数据代表了男性心脏病患病率,至少在当时是这样的),但还不清楚是否会因此产生一种非自然的偏见。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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我们希望了解数据点在统计上与其他变量和输出之间的密切关系,因此,我们使用Jupyter notebook(基于网页的交互计算应用程序),运行函数来计算皮尔逊相关系数——数据点之间线性关系的衡量标准,接近1(或者-1)的数值表示强相关(或者负相关),表明变量之间存在着密切联系。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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我们最感兴趣的都是与输出相关的数据,运动后心电图测试的胸痛、最大心率、运动诱发心绞痛、ST波段异常,但各变量数据之间的相关性均不强,因此,我们希望获得一种方法从部分数据中得到一个精确模型。同时,有人声称基于该数据集的模型可获得90%的预测准确率,所以通过不断完善或将取得理想效果。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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一种“无代码”方法是使用亚马逊SageMaker Canvas工具将数据集作为一个整体,自动将其划分为训练和测试,并生成一个预测算法。fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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该方法主要使用Sagemaker Studio Jumpstart和AutoML的“无/低代码”方法,具体而言,AutoML负责处理SageMaker Canvas之后的数据,评估数据并尝试不同的算法类型,以确定最佳算法。完成之后,我们使用数据科学家曾使用过的机器学习检测方法进行验证,这样数据准确率达到90%以上。该方法的最终结果应该是一种算法,我们使用它来运行基于数据点的预测性查询,但真实结果是每次测试在完成时间、精度和计算时间成本方面的权衡。【新浪科技】fa6u机会_陪你一起看时尚前沿新科技!
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