Uber持續巨虧,網約車集體失速

  燃財經(ID:rancaijing)原創,作者:林默默

  如果一定要在三大網約車平台中找到共同點,除了瘋狂的補貼,便是持續的虧損。

  幾個小時前,Uber 發布其 2019 年 Q2 財報,虧損 52.36 億美元;昨天,Lyft 發布其 2019 年 Q2 財報,虧損 6.442 億美元;今年 2 月,滴滴披露的數據显示,過去一年其虧損 109 億元。

  52. 36 億美元,創造了自 Uber2017 年披露財務數據以來單季度的最高值,受此影響 Uber 股價盤后一度下跌 12%。和前一日 Lyft 財報發布后,盤后股價一度大漲 13% 形成鮮明對比。

  網約車平台的持續虧損來源於業務模式——以補貼築起來的規模效應,需要激勵的司機以及並不忠誠的乘客。為了彌補虧損,各家平台都在發力自動駕駛,自動駕駛讓平台牢牢的將司機資源握在了自己手裡,從源頭控制了運力。

  但眼下,自動駕駛更像是一個吸金狂魔,而非盈利法寶。因此,Uber 另闢蹊徑,做起了外賣業務。自上市以來,外賣業務一直是其財報中的亮點:2019 年 Q1,Uber Eats 營收 5.36 億美元,同比增長 89%;2019 年 Q2,Uber Eats 營收為 5.95 億美元,同比增速 72%。即便如此,Uber 的盈利之路依舊遙遙無期,因為外賣和網約車都需要補貼來擴張。

  如今,三大網約車平台只有滴滴還未上市,不過前有 Uber,後有 Lyft,上市之後,其股價都遭遇了大幅度下跌,這或許是依舊徘徊在困境中的滴滴的未來。

  一、虧損 52.36 億,歷史最高  

  前有華為、蘋果,後有 Lyft、Uber,競品公司如今都喜歡前後腳公布業績。

  8 月 7 日美股盤后,Lyft 發布了 2019 年第二季度財報。Q2 營收同比增長 72% 至 8.673 億美元,超出分析師預期的 8.09 億美元,與此同時,Lyft 調整了對今年虧損的預期,由此前的虧損 11.5 億至 11.75 億美元降至 8.5 億至 8.75 億美元。受此影響,Lyft 盤后股價漲幅一度超過 13%。

  就連其競爭對手 Uber 也跟着沾光了,財報公布前,其股價一直處於上升趨勢。

  不過,輪到自己秀肌肉,Uber 的股價就扛不住了。

  8 月 8 日,美股盤后,Uber 發布其 2019 年第二季度財報。Q2 營收 31.7 億美元,同比增長 14%,凈虧損 52.4 億美元,低於市場預期的 52.7 億美元,創下自 2017 年以來單季度虧損最高值。

製圖 / 燃財經

  雖然,Uber 在財報中給出了解釋。52.4 億美元包含 2.98 億美元的 IPO 相關司機獎勵和 39 億美元的基於股票酬勞,剔除股票酬勞后,虧損為 13.4 億美元,僅次於 2017 年 Q3 季度。受此影響,盤后 Uber 股價最高下跌了 12%。

  另一方面,2019 年 Q2 其市場和營銷費用也達到了峰值,為 12.22 億美元,在總營收中的佔比提高到了 38.6%,為歷史最高。

製圖 / 燃財經

  這樣大手筆的市場投入引來投資者的質疑。Uber CEO Dara Khosrowshahi 在財報電話會議中表示,“當我們在看我們的營銷成本以及如何去進一步推進我們的生意時,我們認為這是一次規模化的機遇,並且我們會在獎勵、紅包和營銷上更高效地利用我們的資金。”不過,Khosrowshahi 也承認,“我們確實需要努力減少小型項目,並把重心放在有效的渠道上,以此提高公司的凈利潤”。

  面對連續虧損,Khosrowshahi 則表示,“我們對公司非常有信心,隨着我們不斷走向成熟,這家公司將會實現正現金流。目前團隊正在專註於大規模提高總營收,而同時又在各大環節提高效率”。

  二、網約車模式瓶頸 

  虧損的不止 Uber。

  2 月 28 日,滴滴財務數據被媒體曝光。數據显示,2018 年全年滴滴虧損 109 億元,同比(2017 年為 25 億)虧損擴大了 4 倍多。8 月 7 日美股盤后,美國網約車公司 Lyft 公布了其 2019 年 Q2 財報,雖然收入同比增長 72%,但是該公司仍虧損 6.442 億美元。

  網約車平台的持續虧損和其業務模式脫不開關係。事實上,網約車並沒有創造一種新的需求,僅僅是提升了打車效率,其搶奪的是原本就存在的出租車市場。而出行天然受制於潮汐大規律,在早高峰和晚高峰集中爆發,為了確保司機在任何情況下都能快速響應,提高乘客對平台的滿意度以及訂單量,平台需要持續地給予司機相應的運營獎勵/激勵措施。

  滴滴被曝光的財務數據显示,全年光是司機補貼就投入了 113 億元。滴滴在最新公布的成本結構中显示,其各類成本費用的總和(21%)超過實際收取的服務費(19%),其間的差額(2%)由滴滴網約車業務來承擔,這部分就屬於虧損,滴滴需要從之前融資獲得的資金中拿出一部分來彌補。

  Uber 的特殊之處在於,除去正常的補貼(2018 年為 17 億美元,沒有計入凈營收),另外還向司機支付的數倍於此的“額外激勵”(該部分計入市場費用)。去年,超額司機激勵從 3.06 億美元增長到 8.37 億美元,增長 173.53%,遠遠超過收入增長的 39%。2019 年 Q2,銷售和市場費用達到歷史最高的 12.22 億美元,同比增長 70.9%,環比增長 17.5%,均為歷史最高值。

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  根據優步給出的模型,沒有“額外激勵”時變現率約為 20%,即 10 美元總訂單金額優步拿 2 美元。“額外激勵”后,變現率為負 10%。也就是說,優步為獲得 10 美元總訂單金額要倒貼 1 美元。用戶出行次數越多、訂單金額越高,優步倒貼的錢就越多。

  事實上,過去一貫的思路是網約車平台存在規模效應,當運力到達一個臨界點時,平台便會出現大規模盈利。超額司機激勵,極大地抑制了平台規模效應帶來的盈利空間。Uber 毛利率最高不過 40.87%,除此之外,長期在 40% 以下徘徊,這基本只能覆蓋相對固定的運營、行政和折舊費用。

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  為了降低成本,7 月 30 日,Uber 宣布將營銷部門人員崗位削減 400 人,裁員比例達到整個營銷部門的三分之一。這是繼 6 月 Uber 首席營銷官離職后,公司崗位重組的又一舉措。這一舉動被外界認為是壓縮成本,提高利潤的表現。 

  另一方面,或許是上市后華爾街的壓力太大,今年上半年還在用大量資金對司機和乘客進行補貼的 Lyft 宣布停止補貼戰,其聯合創始人 John Zimmer 表示:“2016 年我們的目標是擴大用戶規模。但發展到今天 Lyft 和 Uber 已經不再是單純的價格競爭了,而是如何給客人更好的服務。”這一觀點得到了 Uber 的認可,今年 3 月份,Uber 將洛杉磯的司機補貼從每英里 80 美分減到了 60 美分。

  不過,雙方平台上的司機都不滿。很多司機希望 Uber 和 Lyft 可以對現有的資費結構進行調整,同時平台能夠保證司機的最低工資是每小時 28 美元。這一要求將與紐約市推行的工資規則相呼應,該規則保障司機的最低總工資為每小時 27.86 美元,因此稅後工資至少為 17.22 美元。

  運力是出行平台的核心,補貼的減少則表示平台需要和司機有很長一段時間的糾纏,而持續虧損顯然是意料之中的事情,但這也是網約車平台必須要面對的問題。

  三、自動駕駛前路漫漫

  問題該如何解決,三家網約車平台達成的共識是發力自動駕駛。

  網約車平台並沒有創造先進的生產力,用戶打車的需求也一直存在,平台僅僅是藉助技術提高了效率,藉助資本力量提升規模效應。

  但規模效應也存在閾值。如 Lyft 創始人所說,“我們這行是有一定的規模效應存在的,但到了一定的點也就沒有用了,一般這個點就是三分鐘的從接單到抵達的時間限制”。

  這意味着,只要公司願意付出一定的成本,讓司機端的供給水平維持在三分鐘左右抵達時間的限制內,那麼對於乘客來說就感知不到太大的服務差別。

  更重要的是,網約車平台是一個典型的雙邊商業平台:乘客越多,司機就越多,司機越多,乘客反過來也就越多。而當資本願意繼續用資金築起規模壁壘時,乘客便會隨着價格遷移,對平台的粘性就會下降,出行市場會回到誰便宜就用誰的市場,這也意味着,平台從來沒有實現真正的垄斷。

網約車雙邊商業模式

  要想解決這個問題,方法是自動駕駛。相關數據显示,一旦成功開闢無人駕駛打車業務,Uber 可以省去大約 76% 的用於支付司機和相關方面的打車費用。

  這就是說,一方面,自動駕駛是比傳統供給模式更高的生產力,也意味着平台可以扭轉虧損的局面。另一方面,自動駕駛讓平台牢牢的將司機資源握在了自己手裡,從源頭控制了運力。

  到了那時,網約車平台間的競爭已經不僅僅是補貼戰,而是誰能夠製造出成本更低的無人駕駛汽車,否則不可能在服務價格上存在更大的優勢,而失去了價格優勢,也就意味着在某種程度上失去了乘客。

  因此,我們看到,2015 年,Uber 收購了卡耐基梅隆大學機器人研究所 50 多名研究人員開始自動駕駛研發;Lyft 去年宣布成立無人駕駛實驗室;滴滴學習 Uber,近期將旗下自動駕駛部門升級為獨立公司,重視程度不言而喻。

  現階段來看,自動駕駛依然有諸多問題需要解決。L4 級別的安全性挑戰問題重重,而一旦出現安全事故,權責也較難劃分清楚,而技術的不成熟導致現在自動駕駛汽車的速度非常緩慢。

  眼下,自動駕駛更像是一個吸金狂魔,短期內無法為網約車平台帶來任何利潤,反而需要高額的投入,因此 Uber、滴滴都選擇將其拆分,獨立融資,等待網約車平台的將是一場十年甚至二十年的長久戰。

  四、外賣業務成亮點

  短期內,解決虧損的更好辦法似乎是發力新業務。

  Uber CEO Dara Khosrowshahi 去年在接受《fortune》採訪時表示,“汽車之於我們就像書之於亞馬遜,亞馬遜建立起了一套無與倫比的基礎設施,起初正是背靠圖書業務然後再進軍其他領域,你會看到,未來的 Uber 也是這樣。”

  Uber 的業務主要分為網約車、外賣、貨運三個部分,其中最大的是網約車業務。2019 年 Q2,Uber 網約車業務營收為 23.5 億美元,佔比總營收的 74.4%。

  其次是外賣和貨運業務。目前來看,外賣業務依舊是亮點。2019 年 Q2,外賣業務總營收為 5.95 億美元,同比增速 72%,佔比總營收 18.8%,訂單總額也達到 33.9 億美元。

製圖 / 燃財經

  Uber Eats 之所以會成為 Uber 亮點,主要有兩點原因:一方面來源於北美市場對外賣服務的需求;另一方面是企業內需,Uber 急需一個新的業務打破企業長期以來虧損的僵局。

  綜合兩點來看,面對北美這塊尚未完全打開的外賣市場,加之人們對外賣業務與日俱增的需求,已經形成一定規模的 Uber  Eats 可以說是攥足了機會。2019 年 Q2,Uber Eats 每月活躍平台消費者(MAPCs)同比增長超過 140%。超過 40% 的新 Eats 消費者之前從未使用優步的平台。在 2019 年第二季度末與 Uber Eats 合作的餐廳達到 32 萬家。這足以證明 Uber 投注外賣棋局的正確性以及 Uber 對該業務的重視。

  但 Uber Eats 也面臨諸多競爭對手。在提交的招股書中,Uber 明確提出,亞馬遜旗下外賣送餐業務是 Uber eats 的競爭對手。此前,外賣網站 Takeaway 和 Just Eat 宣布合併,以打造一家全球外賣服務巨頭企業。這兩家公司 2018 年的訂單總和是 3.55 億歐元,總訂單金額達到 73 億歐元(合 82 億美元)。

  Uber CEO Dara Khosrowshahi 在接受採訪時說,“Uber Eats 業務仍然是一項繼續保持非常顯著的增長,並繼續吸引大量資金的業務。這不僅是在美國,而是在全世界範圍內。在外賣業務中,有很多資本在追逐着巨大的增長,我們是全球的領導者。所以,坦率地說,我不認為這項業務明年或後年會盈利。”外賣業務和網約車業務的共同點是前期都需要補貼來擴張,這或許可以解釋 Khosrowshahi 的上述言論。

  雖然,Khosrowshahi 堅信 Uber 具備盈利能力,但到底什麼時候盈利,這依然是個問題。

  *題圖來源於網絡。參考文獻:《Uber 沒有想象空間:盈利遙遙無期,營收增速即將跌至個位數》《滴滴的唯一出路》《為什麼停車場將消失,汽車公司將崩盤,而滴滴最終會成為一家汽車製造商?》

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歡迎來到突觸的世界:納米尺度的百億連接 | Nature Outlook

  原文作者:Sarah DeWeerdt

  從突觸入手繪製大腦的工作日漸增多。但隨着數據不斷累積,研究人員必須找到使它們變得有用的方法。

  2019 年 4 月,西雅圖艾倫腦科學研究所。房間里有五台透射电子顯微鏡,三隻閃亮的派對氣球四處飄蕩,氣球是為了慶祝研究所最新取得的具有里程碑意義的研究成果——科研人員繪製了 1 立方毫米(約一粒沙子的大小)小鼠大腦組織內的 10 萬個神經元及其之間的約 100 億個連接,或者叫做“突觸”。

在神經元繪製遊戲 Eyewire 中,小鼠視網膜兩個神經元之間的突觸(藍色的為視網膜神經節細胞;黃色的為無長突細胞)。來源:Alex Norton/Eyewire

  這五台透射电子顯微鏡連續運行了五個月,採集了 25,000 張小鼠視皮層切片的逾 1 億張圖片,每張切片的厚度只有 40 納米。隨後,研究人員使用研究所開發的軟件,用了大約三個月的時間將這些圖像進行了三維重建。3 個氣球上分別用藍色和銀色字母拼出了“2PB”(2 拍字節,相當於 200 萬千兆字節),這是整個數據集的大小。30 多年的“陸地衛星計劃”(Landsat missions)拍攝的地球照片也不過 1.3PB,這麼看來小鼠的大腦圖片簡直可以說是“一沙一世界”(a world in a grain of sand)了,研究所的神經生物學家 Clay Reid 引用 William Blake 的詩句說道。

  除此之外,還有多個類似“小鼠大腦立方毫米計劃”的大腦納米尺度連接組繪製項目正在進行中。所謂連接組,就是神經元與神經元之間的突觸連接。神經科學家認為連接組圖譜將能夠幫助他們以前所未有的方式了解神經迴路如何編碼信息並指揮行動——簡而言之,就是大腦是如何運行的

  距離該領域的終極目標——在納米尺度上描繪完整的人類大腦連接組還有很長的路要走。人類大腦有 1015 個連接,包含約 1000 億個神經元,這個数字幾乎與銀河系中恆星的數目相當。如果使用當前的成像技術,需要數十個顯微鏡連續工作幾千年才能收集完所有的數據。

  但是,顯微鏡技術的進步及圖像分析專用計算機和算法的發展已大大推動了連接組學領域的進展,即便是身處其中的研究人員也對如此之高的發展速度大為驚訝。“立方毫米計劃如果放在五年前,我們都會覺得太不切實際了。”Reid 說。而現在許多研究人員相信對整個小鼠大腦——體積約為 500 立方毫米——進行繪製完全有可能在未來十年內實現。如果這一計劃按部就班地實現了,那麼繪製體積更大的人類大腦不過是一個合理的長期目標。“今天,在突觸水平上繪製人類大腦可能看起來不可思議。但如果計算能力和科學技術持續穩步發展,規模再擴大 1000 倍也不是完全不可能。”

  從小着手

  目前共有兩個物種的連接組圖譜已完成:第一個是一種線蟲——秀麗隱桿線蟲(Caenorhabditis elegans),完成於 1986 年【1】;第二個是一種海洋生物的幼蟲——玻璃海鞘(Ciona intestinalis),完成於 2016 年【2】。這兩個神經圖譜均是非常出色的篩選工具。“秀麗隱桿線蟲連接組圖譜已經否定了許多之前提出的可能假設。”美國阿貢國家實驗室的神經科學家 Bobby Kasthuri 說。如果某些關於線蟲神經系統或行為的發現可以用連接組圖譜輕而易舉地解釋,那就沒有進一步研究的必要;研究人員可以儘早調整方向,探索潛在產出更高的領域。但如果連接組學無法為觀察結果提供現成的解釋,那意味着這是一個值得探索的主題。

  但也有部分研究人員對目前納米尺度連接組學所獲的關注持懷疑態度。專註研究視覺系統的紐約大學神經科學家 Anthony Movshon 表示,這些連接組項目耗費了大量時間、精力和金錢,產出和投入可能不成正比。當涉及複雜大腦,譬如小鼠或人類的大腦時,“我不需要知道每個細胞、每個突觸的具體連接細節,”Movshon 說,“我需要知道的是將整個體系連接起來的原則。”他認為這些數據完全可以在相對較粗略的分辨率上收集。儘管如此,納米尺度連接組仍是許多科學家追求的目標。他們認為連接組圖譜可以幫助破解精神疾病的起源,從而制定更有效的治療方案,同時圖譜還可以應用於其他許多領域,如人工智能、節能計算等。

  雨後春筍般湧現的連接組項目

  20 世紀 80 年代,為繪製秀麗隱桿線蟲的納米尺度連接組,英國劍橋大學的生物學家 Sydney Brenner 帶領研究團隊將幾毫米長的線蟲切成非常薄的切片,隨後使用安裝在电子顯微鏡上的膠片相機對每張切片進行了仔細的拍攝。最後研究人員根據所得的圖像,不遺餘力地手動追溯神經元通路以及其中涉及的連接。

  但秀麗隱桿線蟲只有 302 個神經元和大約7,600 個突觸。繪製其連接組所有的手動方法顯然無法用於更複雜的神經系統。因此科研人員並未認真考慮開展規模更大的項目, 直到 2004 年,兩位來自德國海德堡馬克斯·普朗克醫學研究所的科學家——物理學家 Winfried Denk 和神經解剖學家 Heinz Horstmann 建議使用自動式顯微鏡對大腦組織進行切片和成像,並通過特定軟件對圖像進行堆疊和重建【3】。

  將要發表的規模最大的完整納米尺度連接組圖譜之一描繪的是大小約 100 立方微米的小鼠視網膜,包含約1,000 個神經元和 250,000 個突觸。德國馬克斯·普朗克神經生物學研究所現任主任 Denk 和他的合作者——馬克斯·普朗克腦研究所副主任 Moritz Helmstaedter 在 2013 年發表了其研究結果【4】。但是“小鼠大腦立方毫米計劃”面對的是 10 萬個神經元,其他類似的項目也在進行中。

  “1 立方毫米的體積已足夠了解大部分局部連接,尤其對於位於中間部分的神經元來說。” 艾倫研究所的神經科學家 Nuno da Costa 說。因此,依據小鼠大腦計劃獲得的圖譜,科學家將能夠探索完整的局部神經迴路,而非單個神經元和周圍稀疏的連接網絡。艾倫研究所進行的研究是和美國貝勒醫學院、普林斯頓大學和哈佛大學合作開展的,由美國政府資助,項目名為“皮層網絡機器智能”。

  根據“小鼠大腦立方毫米計劃”目前的進展,有的研究人員預測完整的小鼠大腦的納米尺度連接組圖譜將在未來十年內產生,最終數據大小可能約 1EB(100 億 GB)。“這個目標可能需要許多實驗室合作才能實現。”哈佛大學神經科學家 Jeff Lichtman 說。“但至少這個目標是可能實現的,”他說,“這一點非常讓人興奮。”

  其他人則繼續保持謹慎的態度。美國霍華德·休斯醫學研究所的計算機專家 Stephen Plaza 說,規模如此龐大的項目“將面臨諸多後勤方面的挑戰”。他認為在涉足鼠腦這類複雜神經系統之前,連接組學領域應該先從一些中等規模的項目入手。“在連接組學領域,我們目前仍處於學步狀態。”他說。

  Plaza 目前就負責着一個這樣的項目——FlyEM,該項目旨在繪製黑腹果蠅(Drosophila melanogaster)的中樞神經系統連接組圖譜。其團隊預計將在 2020 年初發布約三分之一黑腹果蠅大腦的數據。Plaza 希望在接下來的幾年中能夠進一步繪製整个中樞神經系統的連接組——包括果蠅大腦中的約 100,000 個神經元和 1 億個連接,以及腹側神經索(大致相當於脊椎動物的脊髓) 中類似數量的神經元和突觸

  與此同時,Lichtman 正在研究斑馬魚(Danio rerio)連接組,並嘗試着對一小塊人類大腦組織進行分析——這塊組織是從因為癲癇而接受腦外科手術的患者那裡獲得的內側顳內取得的樣本。該組織樣本的體積大約也為 1 立方毫米,但考慮到人類大腦皮層的厚度,樣本形狀更類似平板,而不是立方體。

  Denk 和他的同事正在繪製斑胸草雀(Taeniopygia guttata)的連接組,從這種小鳥學習歌唱的過程中,可以側面了解人類的語言學習過程。Kasthuri 也有許多項目正在進行中。“現在我們已經有大量關於小鼠大腦神經迴路的數據,我認為最好的研究方法是進行橫向(跨物種)或縱向(發育過程)的比較,”他說, “最重要的信息往往來自相互比較。”

  為此,Kasthuri 計劃繪製非人靈長類動物以及章魚(Octopus bimaculoides)大腦中的視覺中樞部分。“章魚和人類差異非常大,但又極具智慧。”他說, “因此我非常期待將章魚和小鼠的大腦連接組放在一起進行比較。”

  同時,Kasthuri 還致力於繪製幼年小鼠和章魚的完整連接組圖譜——將這些尚未成熟的連接組與成年動物的連接組進行比較,有助於深入了解大腦如何從經驗中學習。考慮到章魚大腦相對較小,Kasthuri 希望能在一年內完成幼年章魚連接組圖譜的繪製。

  輪到 AI 大顯身手了

  目前艾倫研究所的研究人員已完成了對立方毫米小鼠大腦的圖像採集,並將這些數據發送給了普林斯頓大學的神經科學家和計算機科學家 Sebastian Seung。Seung 的實驗室將根據圖像進行三維重建,對突觸進行標註,並對標本內總長約 4 千米的神經纖維進行分段描繪

  分段一直是連接組學研究中的限速步驟。如果採用傳統手工方法,通過大量顯微鏡照片追溯單個神經元的纖維路徑可能就需要花費數周時間。但現在,我們有了人工智能。Seung 的團隊開發的機器學習算法可以逐像素地對圖像進行評估,確定神經元的具體位置。

  相比人眼,計算機的分段速度更快,能夠將追蹤神經元所需的時間縮短到幾小時甚至幾分鐘。但這種分段並沒有那麼準確:計算機算法可能會遺漏一些神經元或將兩個神經元誤認為一個。因此計算機得出的重建圖譜仍需要人工複核。Seung 的團隊提出通過眾包的方式完成複核,他們特別推出了一款名為 Eyewire 的在線遊戲,遊戲玩家需要找到連接組圖像草稿中的錯誤並進行糾正。Eyewire 的執行董事 Amy Robinson Sterling 表示,自 2012 年推出以來,Eyewire 已擁有 290,000 名註冊用戶,這些玩家的貢獻等同於 32 名全職工作人員連續工作 7 年。

“發育大腦連接組項目”(Developing Human Connectome Project)主要針對新生兒大腦中的神經纖維進行成像。來源:Max Pietsch/DHCP

  到目前為止,玩家們一直在在追蹤小鼠視網膜中的細胞,他們共幫助發現了六種神經元,並選擇以古希臘神的名字對其命名。Sterling 和她的團隊正在準備一個名為“Neo”的新版遊戲,遊戲將使用小鼠視覺皮層數據集

  Neo 的遊戲界面將基於谷歌開發的 Neuroglancer 程序,該程序能夠將平面的黑白电子顯微照片轉化為彩色的神經元 3D 網絡。許多納米尺度連接組繪製項目都使用該程序來對數據進行可視化處理。

  谷歌還開發了一款神經元分段算法——泛洪算法網絡,由加利福尼亞州 Google AI 的 Viren Jain 帶領團隊設計出來。該算法從圖像中的某個點開始逐步構建結構,而非試圖一下子明確所有神經元的邊界。“這就有點像人們在填色書里塗色。”Jain 說。他的團隊正在將該技術應用於 FlyEM 數據,並已基於珍利亞研究園區另一個團隊提供的顯微照片,構建了完整果蠅大腦的粗略連接組圖譜。另外,他們還在用算法處理 Denk 和 Lichtman 實驗室的數據。

  “他們構建的連接組看起來真的很漂亮,”Lichtman 提到算法處理結果時說道,並指出該算法追蹤神經元的速度遠比他團隊收集顯微照片的速度快。“我們無法趕上他們的速度。”他補充道, “那是一個很棒的地方。”

  Jain 非常謹慎地提醒說,隨着項目規模逐漸擴大,分段算法必須更加精確,保證所需的人工複核工作量在可行的範圍內。

  提高圖像採集精度及速度

  與此同時,科學家也在不斷改進顯微鏡技術,希望能以更快的速度生成更清晰、更細緻的圖像,為繪製哺乳動物大腦的納米尺度連接組做準備。

  連接組學研究中使用的傳統顯微鏡叫做連續切片电子顯微鏡。研究人員將神經組織嵌入塑料中,並切成厚度和人類頭髮差不多的切片。接着,他們將切片放置在專用膠帶條上,就和卷在捲筒上的膠片類似,然後將膠帶條放入顯微鏡中進行拍攝。     

  這種方法的優點是樣品能夠長期保存,如有需要,可以反覆成像。但無論做得多麼精確,切割樣品都不可避免地會造成偏差,最終影響圖像重建。

  現在比較新的一種方法叫做聚焦離子束掃描电子顯微鏡(FIB-SEM):使用帶電離子束刮掉一層薄薄的組織樣本,顯微鏡拍攝新暴露的表面,然後不斷重複這個過程。FlyEM 項目是該方法第一次在如此大的規模上得到應用。

  雖然 FIB-SEM 速度並不快,但它有一個非常顯著的優點,那就是所產生的圖像在三個維度上的分辨率是相同的,而傳統方法生成的圖片垂直方向上會相對粗糙。但是,組織樣品在該過程中會汽化,因此無法反覆成像。另外,FIB-SEM 的視野非常小,因此無法用於更大的樣本。(即使是罌粟種子大小的果蠅大腦也必須進一步切成小塊。)珍利亞研究園區的神經科學家 Kenneth Hayworth 開發的氣體團簇離子束掃描电子顯微鏡(GCIB-SEM)工作方式相似,但視野較大,因此更適合於體積更大的腦組織成像。

  GCIB-SEM 可能與多光束电子顯微鏡的兼容性更好,研究人員希望多束电子束同時掃描樣品能夠能加快圖像採集速度。Lichtman 實驗室使用的是由 Carl Zeiss 製造的有 61 道光束的顯微鏡,Denk 實驗室則有 91 束,包含數百個光束、最終有望每秒採集一千萬像素圖像數據的电子顯微鏡也正在研發中。

  挖掘數據背後的意義

  但速度也會帶來問題。如今納米尺度連接組項目正在迅速產生大量數據,隨之而來的挑戰就是如何解讀這些數據。“我們手邊有這麼多已經經過處理的數據,” Reid 說, “大量的科學家可以經常性地在這個數據集上有新的發現。而我們現在遠沒有那麼多科研人員。”

  另一個問題是如何將納米尺度連接組數據與其他更大規模的神經科學項目(如人類連接組項目)聯繫起來。人類連接組項目對大約 1200 個研究對象的大腦進行了磁共振掃描,根據所得圖像從毫米尺度了解連接大腦不同區域的神經纖維,最終繪製了名為宏觀連接組的圖譜。

  “神經科學中最大的問題就是尺度。”倫敦國王學院的新生兒學家 David Edwards 說。他是發育大腦連接組項目的參与者之一,該項目主要對數百個宮內胎兒、足月兒及早產兒的大腦進行掃描。“在宏觀層面、微觀層面、人口學層面都有非常精彩的研究正在進行中,”David Edwards 說,“但我們沒辦法將不同層面的研究聯繫在一起。”

  在某些方面,甚至比納米尺度連接組更詳細的新數據也在不斷出現。譬如,通過連接組數據,我們只能了解突觸的位置,而無法知曉其分子組成。“我認為這是我們需要填補的一項空白,”英國愛丁堡大學的分子神經科學家 Seth Grant 說, “否則就無法找到將其與基因組學之間的聯繫。”Grant 認為基因組學信息對於研究演化和遺傳學對大腦功能產生了怎樣的影響至關重要。

  歡迎來到突觸的世界。在 2018 年發表的一篇論文中,Grant 和他的團隊對小鼠整個大腦中約 100 億個突觸進行了分類【5】。他們根據蛋白含量、大小和形狀,共將突觸分為 37 個亞型,並確定了不同大腦區域中突觸亞型的分佈。Grant 團隊也開始着手將突觸亞型與其構成的連接聯繫起來。“將突觸組和連接組聯繫起來,”Grant 說,“將是未來的一大研究前沿。”

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怎麼用自拍視頻測血壓?

  現在,自拍不僅能滿足你的心理需求,還能促進你的生理健康。

  發表了一項被稱為的新研究,它能通過自拍視頻來準確測量你的血壓。

  具體來說,手機上的光學傳感器,能夠捕獲捕獲我們皮膚下的血紅蛋白反射的紅光,利用皮膚的半透明性,TOI 技術就可以讓人們看到血液在臉部不同部位的「潮起潮落」,創造出血流模型的圖像。

  然後,就可以測量出血流的整體變化,將血壓、心率等指數可視化。

  為了驗證該技術,主導此研究的多倫多大學研究人員通過用 iPhone 拍攝兩分鐘臉部視頻的模式,測量了 1,328 名加拿大和中國成年人的血壓。

  接着,它們將結果與用於測量血壓的標準裝置進行比較。

  結果發現,他們測量出了三種類型的血壓,其中收縮壓(上限数字)的視頻預測的準確率達到了 95%,舒張壓(最低数字)的預測準確率接近了 96%。

  為了讓研究落地,研究人員還從患有高血壓的人群中收集了大量數據。

  但其中的困難之處在於,為了保證他們的數據結果準確,患有高血壓的人們不能用藥。但基於道德,所以他們只能不時讓參与者不吃藥。

  不過有待考量的一點是,該研究主要針對東亞或歐洲後裔,沒有測試皮膚非常暗或非常白皙的人,但皮膚的黑色素可能會影響血紅蛋白的反射,所以這項研究在多樣性的方面有所缺失。

  另外,該研究的首席研究員 Kang Lee 也是 的聯合創始人,為了讓人們在家裡能更便捷地利用這項技術跟蹤血壓,他利用 Nuralogix 推出了一款名為 Anura 的 app。

  通過 app,人們能夠便捷地通過 app 錄製 30 秒的臉部視頻(相當於 900 張照片),然後通過透皮光學成像技術,看到自己心理壓力值和靜息心率的測量結果。

  今年秋季,Nuralogix 計劃在中國發布該應用程序的另一個版本,增加此次核心的研究成果——測量血壓值,並且計劃未來通過按月收費的方式,提供更詳細的健康數據。

  高血壓是是很常見的慢性病,特別在老年人之中,它可能是心臟病發作或中風的警告信號。但有一半的高血壓患者都無法發覺病症,因其不可察覺性,高血壓也被稱為「沉默殺手」。

圖片來自:khabar

  開發一個簡單的「家用血壓測量手機」,可以降低心腦血管事件發生率,甚至可以挽救生命。

  後續,該團隊希望利用該技術追蹤其他健康屬性,包括血糖水平,血紅蛋白和膽固醇等。但還需要數年,才能完成所有測試,並通過美國食品和藥物管理局等監管機構批准,以讓人們定期使用。

  ,如果該技術被證明在實驗室和正常生活環境中都被使用,並適用於所有人,那麼該技術可能會「改變遊戲規則」。

  題圖及文中部分圖片來自:Anura

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微信PC端支持小程序直接開啟 適配Win7及以上系統

  騰訊科技訊,8 月 9 日,騰訊科技在“微信開放社區”發現,微信正在測試“PC 端支持打開小程序”能力。

  對此,微信表示,用戶在微信 PC 端聊天場景中收到的小程序消息,可支持在 PC 端直接打開,且界面與手機端保持一致,其他 PC 環境暫不支持打開小程序。

  微信還強調,希望通過這一探索,幫助用戶在聊天場景中更連貫地使用小程序。

  據悉,目前該能力支持 windows 7 及以上版本操作系統,Mac 將在近期開啟測試。

  該能力形態在測試階段將進行不斷優化調整。開發者可以使用最新微信 PC 測試版和最新版開發者工具進行體驗、適配和預覽。

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華為正式發布自研操作系統鴻蒙:微內核,全場景

  網易科技訊,8 月 9 日消息,華為消費者業務首屆開發者大會今日舉行。華為首次公布了自研操作系統“鴻蒙”。

  余承東表示,未來5-10 年,華為消費者業務的長期戰略是全場景智慧生活戰略。並再次提到了華為消費者業務的”1+8+N“戰略:1 就是手機是主入口,8 就是 4 個大屏的入口:PC、平板、智慧大屏、車載屏幕,而非現在發布的有耳機、音箱、手錶,眼鏡。N則是泛 IoT 硬件構成的華為 HiLink 生態。這其中的1+8 是華為自己在做,而這個N則歡迎更多的合作夥伴加入,最終形成一個更為開放的形態。

  那麼,面向萬物互聯時代的到來,怎樣的 OS 才能滿足未來的世界?

  余承東提到安卓或者 Linux 內核代碼龐大冗餘,難以保證不同終端體驗的流暢。而且多種終端互聯的出現對設備安全提出了更高要求;軟件生態與硬件綁定,降低了用戶體驗與開發效率。

  “面向未來的多設備多場景應該是微內核的。”余承東認為,“因此,今天我們帶來了基於微內核的全場景分佈式 OS 鴻蒙。我們不僅是微內核的而且是全場景,分佈式的。”

  余承東介紹了鴻蒙 OS 的四大技術特性。

  首先,分佈式架構首次用於終端 OS,實現跨終端無縫協同體驗。鴻蒙 OS 的“分佈式 OS 架構”和“分佈式軟總線技術”通過公共通信平台,分佈式數據管理,分佈式能力調度和虛擬外設四大能力,將相應分佈式應用的底層技術實現難度對應用開發者屏蔽,使開發者能夠聚焦自身業務邏輯,像開發同一終端一樣開發跨終端分佈式應用,也使最終消費者享受到強大的跨終端業務協同能力為各使用場景帶來的無縫體驗。

  第二, 確定時延引擎和高性能 IPC 技術實現系統流暢。鴻蒙 OS 通過使用確定時延引擎和高性能 IPC 兩大技術解決現有系統性能不足的問題。確定時延引擎可在任務執行前分配系統中任務執行優先級及時限進行調度處理,優先級高的任務資源將優先保障調度,應用響應時延降低 25.7%。鴻蒙微內核結構小巧的特性使 IPC(進程間通信)性能大大提高,進程通信效率較現有系統提升 5 倍。

  第三,基於微內核架構重塑終端設備可信安全。鴻蒙 OS 採用全新的微內核設計,擁有更強的安全特性和低時延等特點。微內核設計的基本思想是簡化內核功能,在內核之外的用戶態盡可能多地實現系統服務,同時加入相互之間的安全保護。微內核只提供最基礎的服務,比如多進程調度和多進程通信等。

  另外,鴻蒙 OS 將微內核技術應用於可信執行環境(TEE),通過形式化方法,重塑可信安全。

  第四,通過統一 IDE 支撐一次開發,多端部署,實現跨終端生態共享。鴻蒙 OS 憑藉多終端開發 IDE,多語言統一編譯,分佈式架構 Kit 提供屏幕布局控件以及交互的自動適配,支持控件拖拽,面向預覽的可視化編程,從而使開發者可以基於同一工程高效構建多端自動運行 App,實現真正的一次開發,多端部署,在跨設備之間實現共享生態。

  據介紹,華為將在今年首發的智慧屏產品中率先使用鴻蒙 OS 1.0。未來三年,除完善相關技術外,鴻蒙 OS 會逐步應用在可穿戴、智慧屏、車機等更多智能設備中。(崔玉賢)(崔玉賢)

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如果給地磁逆轉加一個期限,科學家怎麼都想不到是2萬年

  一提到極光,很多人就彷彿陷入了一場夢幻的童話。但是你可知當你在感受極光的浪漫的同時,其實是地球與太陽正在過招,每一次極光的閃爍,都是太陽的耀斑和地球磁場打出的“刀光劍影”。所以說地球生命之所以存在都是因為地球磁場包圍着我們的星球,保護我們不受太陽拋出的熾熱粒子的傷害。

  然而地球磁場看似穩定,但實際上無時無刻不在變化,最近一次地球磁場逆轉歷時 22000 年。

  大量證據和實驗證明在地球漫長的歷史中曾出現多次磁極逆轉的現象。每隔幾十萬年,地球磁場就會經歷一場巨大變化,出現磁場逆轉——磁北極與磁南極顛倒過來。但目前科學家對其理解仍十分有限,對這一過程所需時間也眾說不一,有研究甚至稱地球磁場轉換可在百年內急速完成。

  近日,一個國際研究小組在《科學進展》雜誌上發表論文稱,地球磁場逆轉過程持續時間之長遠超以前科學家的設想。

  最近一次地球磁場逆轉的整個過程至少持續了 22000 年。

  研究小組通過對全球熔岩、海洋沉積物和南極冰芯的全面調查分析,對地球磁場最近一次逆轉——大約發生在 77 萬年前的松山—布容(Matuyama-Brunhes)逆轉的持續時間進行了研究。

  他們從智利、夏威夷、加那利群島等地區的 7 個熔岩流中採集了熔岩樣本,隨後將熔岩的磁數據和放射性同位素測年數據相結合。分析后發現,以地質學標準衡量,在松山—布容逆轉過程中,地球磁場最後的逆轉速度很快,但這段時間不足 4000 年,而在此之前長達 18000 年的時間里,地球磁場一直處於不穩定狀態,期間還出現了兩次短暫的局部逆轉。這表明,整個松山—布容逆轉過程歷時 22000 年。

  其時間跨度之長,遠超此前科學家提出的所有地球磁場逆轉在 9000 年內結束的論斷。

  研究團隊對熔岩數據的分析結論也得到了海底沉積物磁力數據的證實。此外,他們還利用南極冰芯分析了鈹元素沉積的情況,同樣證實了這一研究結論。

  地球磁場為何發生逆轉,原因尚無定論。

  地球的磁場不是一成不變的。磁場的強度、地磁偏角、磁極的位置等,都會發生變化。

  1906 年,B·布倫赫斯發現法國熔岩的磁化方向與現在地磁場方向相反,開始初步推測地磁場可能發生過逆轉。1929 年,M·松山根據日本、朝鮮等新生代熔岩的研究結果,首先提出了第四紀早期地磁場發生過逆轉。

  因為磁場在地球表面形成的許多岩石中都留下了化石磁化,所以我們可以根據岩石中的磁化方向判斷當時的地球磁場方向。上世紀 50 年代,岩石的反向磁化(即岩石的磁化方向與現在地磁場方向相反)出現在世界很多地區,各國做了大量古地磁測量和實驗,發現在全球範圍內,同一年齡的岩石,不論其類型如何,按其剩餘磁化方向所計算出的地磁極性是相同的。這些事實進一步說明,全球性的岩石反向磁化是地磁場逆轉的結果。

  然而目前關於磁極逆轉的原因,仍是一個謎團,佔主流的有以下 3 種假說:

  第一種,認為磁極倒轉是因為地球處在銀河系這個大磁場中,地球磁極的逆轉是根據銀河的磁極逆轉轉變的;

  第二種,認為地球內部的物質不斷髮生碰撞,碰撞的結果使地球內部的磁場不斷地調整、變化;

  第三種,認為隕石撞擊地球致使磁場發生了轉變。

  但不過無論什麼說法現在都是猜想,人類對地球、對宇宙的探索一直在繼續。

  地磁倒轉會造成毀滅性災難嗎?

  一些末日論者認為地磁兩極的逆轉意味着地球生命的終結,但是上一次經歷一個完整的磁極翻轉時,地球依然是鬱郁蔥蔥、充滿生機。通過研究那個時代的化石,科學家們認為地磁逆轉對生命並沒有災難性的影響。

  專家指出,地磁逆轉除了需要重新設定地球上所有的指南針外,地球兩極逆轉過程中一旦地球磁場消失,太陽輻射等宇宙射線將會猛擊地球大氣層,並強烈衝擊電離層,可能引起電離層暴,對無線電通信、在軌衛星、航天設備造成損害。對地球生物最直接的影響就是靠磁導航的生物如鴿子等會迷失方向,也可能會引起一些生物的生理紊亂。

  自從人類開始記錄地球磁場強度數據以來,其一直在變化,每個世紀下降大約5% 左右。也就是說,目前地球磁場正處於最終逆轉前的弱化過程中。根據目前研究表明,人類還將長時間面對地球磁場不穩定的狀態。

  但是儘管科學家們並不能非常確切地預知地磁逆轉對當今人類世界的影響,甚至還不能準確預測下一次地磁逆轉發生的時間,但大多數科學家都認為不用太過擔心,除非人類已經到了一刻也離不開电子設備的地步。

  來源:科技日報  圖片來自於網絡
  作者:科技日報記者劉海英吳長鋒
  編輯:張爽(實習)
  審核:朱麗

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余承東:華為手機優先用安卓,遷移鴻蒙OS只需1-2天

   網易科技訊,8 月 9 日消息,華為消費者業務首屆開發者大會今日舉行。華為首次公布了自研操作系統“鴻蒙”。余承東表示, 手機會優先安卓系統,但如果不能用, 隨時可以啟用鴻蒙,從安卓系統遷移到鴻蒙 OS 非常便捷,只需1-2 天。

  據余承東介紹,OS 鴻蒙基於微內核,具有全場景,分佈式等特性,實現手機、PC、平板、智慧大屏、車機等跨終端無縫協同體驗。

   余承東演講中稱,“很多人問我鴻蒙能不能使用在手機上,當然可以,我們隨時可以啟用鴻蒙。安卓系統如果不能使用,我們將安卓系統遷移到鴻蒙 OS 非常便捷,只需1-2 天即可實現。但考慮到生態和合作夥伴我們手機會優先安卓系統。”(崔玉賢)

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特斯拉遭車主集體訴訟:軟件升級後續航里程縮減

  美國電動車特斯拉是一家在行業和消費者中頗具爭議的公司,之前已經遭到了許多的消費者訴訟,其中涉及到自動駕駛系統造成的致死車禍。據媒體最新消息,日前,特斯拉公司的一位車主對這家電動汽車製造商提起訴訟,聲稱該公司通過軟件更新限制了已銷售車輛的電池續航里程,特斯拉目的是避免代價高昂的召回事件(用以解決原告聲稱有缺陷的電池問題)。

  據媒體報道,周三,原告在北加利福尼亞州聯邦法院提起訴訟,指控特斯拉欺詐行為,並尋求訴訟列為集體訴訟,代表世界各地受到影響“數千名”Model X 和 Model S 車主。

  據悉,許多上述兩款豪華電動車的車主發現他們的老一代電池的續航里程突然縮減,損失了 40 英里(64 公里)。自 5 月以來,續航里程縮短一直是特斯拉車主網絡論壇上的一個熱門話題,例如 TeslaMotorsClub.com,其中許多車主詳細說明他們的電池電量和續航里程如何下降。

  用戶表示特斯拉已經通過軟件更新取消了他們支付額外費用增加的電池續航里程,從而使汽車貶值,限制了他們可以旅行的距離並迫使他們更頻繁地充電。

  原告在訴狀中表示,原告大衛·拉斯穆森的 2014 款 Model S 85 車型電池容量在軟件升級后,損失了約 8 千瓦時的電量,但特斯拉公司卻告訴他說,這種下降是正常的。

  面對車主發起集體訴訟的報道,特斯拉公司周四沒有立即回應評論請求。

  據媒體報道,5 月,一輛特斯拉 Model S 電動車在中國香港發生起火燃燒,特斯拉隨後表示,出於謹慎,該公司正在通過遠程軟件更新修改 Model X 和 Model S 兩款車型的充電和熱管理設置。特斯拉這樣做的目標是“幫助進一步保護電池並延長電池使用壽命”。

  一個月後,特斯拉表示,只有一小部分車主受到電池續航里程減少的影響,並表示計劃改善軟件升級帶來的影響,同時特斯拉也表示充電行為是基於多種因素變化的。

  根據車主論壇的帖子,一些特斯拉車主發現,無法對電池進行百分之百的充電,這些車主已通過仲裁尋求補救措施,而至少有三個用戶因為這個問題變賣了特斯拉電動車。

  還有的特斯拉車主禁用其 Wi-Fi,以避免任何可能影響其續航里程的軟件更新。

  原告在訴狀中表示,特斯拉以安全和增加車輛電池壽命作為幌子,欺騙性地升級其軟件,意圖避免其責任和法律義務(即讓客戶修理,修理或更換電池)。

  原告認為,特斯拉公司知道訴訟涉及的電動車都有缺陷,但沒有告知客戶這些缺陷。

  原告還指出指出最近一連串的特斯拉電動車電池燃燒事件,並聲稱該公司沒有告知其客戶潛在的火災風險,而是“選擇在背後使用軟件更新和電池限制以避免責任”。

  在其網站上公布的車輛安全報告中,特斯拉表示,電動車燃燒起火“非常罕見”,從 2012 年到 2018 年,每 1.7 億英里的行駛距離大約有一輛特斯拉車輛起火。該公司與美國國家消防協會和美國交通部的數據進行了比較,显示美國普通車輛每 1900 萬英里行駛發生一次車輛起火。這些機構統計了所有車輛的火災,而不僅僅是特斯拉。

  今年 5 月,特斯拉稱其車輛遭遇火災的可能性比汽油車低 10 倍。它說,在調查中國香港的電動車燃燒事件時,發現只有少數電池模塊受到影響,而且大部分電池組都沒有損壞。

  特斯拉車主——美國佛羅里達州奧蘭多市的一位老闆尼克·史密斯在接受採訪時表示,他對特斯拉的客戶服務質量不佳感到沮喪,稱特斯拉工作人員對他的電話和电子郵件反應遲鈍,對所反映問題的真正根源一無所知,也不清楚該如何對問題進行補救。

  史密斯在接受採訪時說:“就好像你把車開到修理店,你原來有一個 20 加侖的油箱,但現在變成了 10 加侖的油箱,這些變化沒有經過你的同意和許可。”

  史密斯介紹說,在特斯拉進行軟件升級后,他的 2013 款 Model S P8 在充電到 90% 水平之後無法繼續充電。特斯拉告訴他,電池電量損失是由於正常的電池退化造成的。

  相關資料显示,特斯拉對於電動車電池提供八年保修。

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余承東:鴻蒙OS將向全球開發者開源 建立開源社區

  網易科技訊,華為消費者業務首屆的開發者大會選擇在了華為大本營,松山湖溪流北坡村,也是耗資百億建設的“歐洲小鎮”。華為在此正式公布了自研操作系統“鴻蒙”。

  余承東表示,鴻蒙 OS 是是一款全新的基於微內核的面向全場景的分佈式操作系統,能夠同時滿足全場景流暢體驗、架構級可信安全、跨終端無縫協同以及一次開發多終端部署的要求。

  鴻蒙 OS 發展的關鍵在於生態,生態的關鍵在於應用和開發者。為快速推動鴻蒙 OS 的生態發展,鴻蒙 OS 將向全球開發者開源,並推動成立開源基金會,建立開源社區,與開發者一起共同推動鴻蒙的發展。

  余承東公布,鴻蒙 OS 開源,華為要打造全球下一代更強大的操作系統。(崔玉賢)

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Julia 語言調查報告:用戶的喜歡與吐槽

  近年來,由麻省理工學院創建的編程語言 Julia 越來越受歡迎,但仍然遠遠落後於 Java、C 和 Python。

  根據 2019 年 8 月的編程語言排名,Julia 在其基於搜索引擎的搜索結果中排名第 39 位,高於一年前的第 50 位,與去年 10 月的排名相同。

  Julia Computing 公司最近就對 1800 多名 Julia 用戶進行了一項調查,找出他們喜歡和不喜歡這種語言的地方。結果显示,93% 的受訪者總體上表示喜歡。在 Julia 用戶中第二喜歡的語言是 Python,61% 的受訪者表示喜歡 Python,20% 到 30% 的受訪者表示喜歡的語言包括 C、R、Matlab、C++ 和 Bash。

  如果沒有 Julia 的話,他們會使用什麼語言?Julia Computing 公司還詢問用戶,結果也是意料之中,73% 的受訪者表示選擇 Python,其他選擇包括 C 語言、Matlab 和 R。

  根據調查結果,Julia 最受歡迎的技術特性是速度和性能,其次是易用性,而最受喜歡的非技術功能是免費。

  用戶還報告了他們對這種語言最大的抱怨:

  1. 最重要的一點是,用於附加功能的包不夠成熟或維護得不夠好,無法滿足它們的需求
  2. 其他最主要的問題是,生成第一個 plot 花費的時間太長,而且不能用來創建自帶的二進制文件或庫
  3. 所涉及行業或領域還沒有足夠多的 Julia 用戶
  4. 網上缺乏教學資源

  技術方面(第一條佔比最大):

  非技術方面(第三條佔比最大):

  不過,隨着時間的推移,這種情況會慢慢發生改變,這要歸功於 Mozilla 的一項舉措。Mozilla 正在開發 Firefox 插件,將 Julia 引入瀏覽器,就像引入 Python 解釋器的 Pyodide 插件那樣。

  去年,Julia 報告說,與前一年相比,用於附加功能的軟件包數量從 1688 個增加到了 2462 個,這表明 Julia  開發者社區取得了不錯的增長。

  在本次調查的大多數受訪者中,學者占 60%,其餘的“專業人員”大多是工程師、開發人員、研究人員和分析師。該報告的用戶所在的領域主要是統計/數據科學、工程、機器學習、計算機科學、物理學、數學、人工智能、信號和圖像處理、優化和經濟學等。

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