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真正的价值却并非技术本身，而是我们如何使用它。 如今，创新的第二次浪潮是在定义一个新的时代和设置在未来的十年变化的阶段。 移动技术将扩大与移动设备的全球在线网络，同时使无数人的本地网络，形成了真实的世界。 我们已经分散媒体的制作和发行。 我们正在做同样的能源。 我们将继续这个社会网络，社会行动和商业趋势。 识别应用程序的联合力量的智能手机，移动宽带和地点将连接方式与我们更有意义的人，组织，活动，信息，和公司给我们，最重要的──即那些生活在我们附近的一个物理当我们。 可以 基于位置的服务background-image: initial; background-attachment: initial; background-origin: initial; background-clip: initial; background-color: transparent; border-top-width: 0px; border-right-width: 0px; border-bottom-width: 0px; border-left-width: 0px; border-style: initial; border-color: initial; font-size: 100%; margin-top: 0px; margin-right: 0px; margin-bottom: 0px; margin-left: 0px; outline-width: 0px; outline-style: initial; outline-color: initial; padding-top: 0px; padding-right: 0px

1。 在良好的检查：如果 Gowalla 和 四方 已经告诉我们什么，那就是人对简单的奖励。 通过提供徽章，mayorships，无形资产和其他奖励，以百万计的人在检查到他们去的地方。 <font styl

2。 吃当地：可持续发展的要求，我们源我们尽快食用为接近其生产点。 许多所谓的 locavores 订阅 100英里的饮食，这需要一个“吃

IHS的数据显示，2016年全球专业安防摄像头的出货量超过一亿台，比2015年增长约14%。但相比2015年30%的增长率，增速放缓了不少。王玉君对此分析称，一方面，面对国内外市场的长期增速预期下行，各大视频监控厂家都在寻求多元化和差异化发展；另一方面，随着视频监控行业不断的技术革新和数据积累，从视频监控的上游芯片厂商，到视频智能分析算法的软件开发公司，再到视频监控设备厂商和下游的系统集成商都在围绕智能分析、物联网和大数据技术来布局安防行业，以求在产品日趋同质化的竞争中占领未来视频监控技术发展的高地：  从产品来看，虽然视频监控行业整体增速不如预期，但某些产品线会远高于市场的平均增速。2017年消费类视频监控产品、移动视频监控产品和视频监控企业级存储产品的销售额在全球范围都会保持15%以上的增长。  从服务来看，2017年全球视频云服务(VSaaS)的销售额会突破9亿美元(不包括安保远程监控服务)，未来5年VSaaS销售额的平均年复合增长率将超过18%。  从技术来看，支持H.265技术的网络摄像机在2017年会有爆发式增长。视频智能分析会因为深度学习技术的应用又一次成为行业发展的热点。

通过几年的市场培育，用户意识到视频智能分析确实可以为城市交通治理、公安刑侦和商业管理带来很大价值，因此市场对具备高性能的优秀的视频智能分析产品是充满期待的，深度学习技术在视频监控领域的应用也正是在这样的背景下开始蓄势待发。

深度学习技术从长期来看会降低智能分析应用的成本，也会拓展带有智能分析功能的视频监控设备的应用外延。除了价格因素外，从短期来看深度学习技术在视频监控领域应用的最大挑战就是如何将那些优秀的算法根据实际的应用情景进行二次开发，实现真正的技术落地。

“技术型营销人”有时会被泛泛地解释为“在营销领域使用各种科技的人”。然而，在这个时代，所有营销人员都要或多或少的在营销活动中使用现代科技（尤其是信息技术），如何区分技术型营销人就变得很重要了——他们在技术领域到底走得比普通的营销人远多少呢？

据此，我们可以清楚地分辨普通的营销人和技术型营销人：

他们应当了解这八个领域中的专业化知识，并且精通其中至少两或三个领域。 数据收集与分析——数字化营销驱动力的管理、测量和处理 营销应用——营销软件的配置、操作和整合 广告网络——整个数字化广告系统的管理和优化 社交&amp;移动平台——Facebook, Twitter, LinkedIn等等，以及这些网站使用的工具和应用程序界面 内容营销——管理内容营销过程的整个生命周期，尤其是搜索引擎优化方面。 网络机制——对于网络和浏览器平台的完整详尽而又清晰的理解 软件设计——如何陈述、阅读、编写技术领域的通用语言 IT运营——利用云计算和IT强大的联络关系网

Regalix的报告调查了全球351名B2B营销总监或企业负责人，以下为其调查的主要发现： 　　一、2014年被证明有效的数字发布渠道 　　2014年被证明有效的数字发布渠道从高到低依次为： 1）网站； 2）电子邮件； 3）SEO（自然搜索）； 4）社会化媒体（Facebook、Linkedin等）； 5）博客； 6）在线事件（工作坊、网络研讨会等）； 7）PPC（付费搜索）； 8）在线显示广告； 9）社会化的社区； 10）移动页面； 11）移动App； 12）联盟营销； 13）视频广告； 14）移动消息/短信。 　　二、2015年计划增加开支的数字渠道 　　2015年计划增加开支的数字发布渠道从高到低依次为： 1）SEO（自然搜索）； 2）社会化媒体（Facebook、Linkedin等）； 3）电子邮件； 4）PPC（付费搜索）； 5）社会化的社区。 　　不知为什么，这时要把社会化媒体及社会化的社区分开，加起来也许就第一了。 　　三、2015年计划减少开支的数字渠道 　　2015年计划增加开支的数字发布渠道从高到低依次为： 1）移动二维码； 2）移动消息/短信； 3）移动App。 &nbsp; 　　四、2014年被证明有效的线下发布渠道 　　2014年被证明有效的线下发布渠道从高到低依次为： 1）线下事件（展览、发布会、商业秀等）； 2）电话营销； 3）直接邮件； 4）打印媒体； 5）户外广告； 6）电视广告； 7）广播电台广告。 　　五、2014年被证明有效的内容资产类型 　　2014年被证明有效的内容资产/内容类型从高到低依次为： 1）网站内容； 2）网络研讨会/网络直播； 3）案例学习； 4）白皮书； 5）博客文章； 6）在线视频； 7）社会化媒体帖子（Twitter、Linkedin等的帖子）； 8）产品演示； 9）报刊文章； 10）信息图； 11）通讯； 12）电子书； 13）宣传册； 14）横幅； 15）讲义； 16）传单； 17）播客； 18）广告牌； 19）活动广告牌（Standee）。

随着 LIS（化验室信息化系统），PACS（影像学系统），EMR（电子病历系统）的不断建立，划时代的 HIS（即医院信息化系统）最终整合了全部，进入了一个崭新的时代！

从医院角度出发，决策者引入新一代的移动医疗信息化体系，无外乎是政策因素，流程因素和技术发展因素等原因。而他们最初可能只是想将新技术和流程，外嵌入自己的体系内，却并没有意识到这些会给自己，以及整个医疗行业带来翻天覆地的变化。但是随着技术的发展和新理念的不断融入，医院会逐渐经历了一个从外接嵌入到自然融合的过程，移动医疗信息化逐步运用于门诊、住院、手术和管理，运转越来越顺畅。而慢慢地，医院内部的各类方案实施、工作流程、组织结构、人力资源包括财务管理都会发生渐进式的改变，直至革命性的巨变！

1。 在“Instagram”效应

Instagram 已经证明自己是Tweetie的或2011年上注册。 照片共享应用程序是正确的爆炸了，Instagram是领导用户界面包的功能和条件。

2。 大胆的，小学的色彩和光泽度最小梯度 色彩正在成为一种日益流行的开发方法，使他们的应用程序脱颖而出的竞争中脱颖而出。

85%的家长主要通过网络查询获得亲子游产品信息，并会通过旅游网站预订机票、酒店、门票等旅游产品，仅有10%的家长依然通过旅行社报名参加跟团游，此外，仅有5%的用户自行前往酒店、景点进行实时购买。

6-12岁的孩子成为亲子游的主角，占比接近60%。

60%的用户选择周边亲子游，出行时间多以双休日和小长假为主。

用户最常通过游戏资讯网站和游戏自有的宣传渠道获取电竞赛事的消息，占比达到47.9%和47.3%。同时由于电竞用户较为核心，对信息获取的主动性和需求性高，有39.6%的用户会通过搜索引擎主动去搜索赛事相关信息。

整体而言，用户玩客户端游戏的时长有所下降。

中国客户端游戏用户流失原因：男性重社交和安全，女性更关注可玩性

Interbrand的十大品牌强度要素■内部清晰度：品牌价值观、品牌定位和品牌主张是否阐述明确，使消费者在看到或听到这个品牌的时候可以立刻知道并了解这些内容。内部重视程度：品牌在组织决策层面的高度，品牌在运作时间、得到的关注和获得的投资方面的支持程度。品牌保护：品牌在各个层面得到保护的程度，包括法律保护、专利成份和设计、制式、品牌地理分布与企业社会责任等。品牌反应力：品牌自身的领导意识和不断自我发展和更新的愿望带来的，可以应对变化和主动创造新机会的能力。■外部真实性：品牌是否基于产品的实际能力而建立，是否继承和传达了明确的理念及良好的价值观，是否可以满足消费者对其的期望。相关性：品牌在所有的人群分类和地理区域中，可以满足消费者的需求和期望的程度。差异性：消费者所感知的该品牌定位与其竞争对手定位之间的区分度和独特性。一致性：在各个接触点或各种传播方式上，品牌承诺被消费者所感知和所认同的程度。品牌存在性：对于品牌的谈论无处不在，品牌得到消费者、客户、舆论、社交媒体包括雇员正面评价的程度。理解度：客户和雇员不仅仅是知晓该品牌，并且对品牌的内涵有着深度的理解和洞察的程度。

实施数字化战略的基本活动· 建立企业网站。· 建立电子商务站点。· 在线广告投放。· 在搜索引擎优化、营销方面积极投入。· 拥有企业网站的移动设备专用版本。· 拥有电子商务站点的移动设备专用版本。· 拥有移动设备应用程序库。· 拥有以客户为中心的在线社区。· 拥有活跃的社会网络页面（例如Facebook、MySpace、LinkedIn等）。· 拥有活跃的微博账户。· 拥有活跃的视频网站页面。· 参与基于位置的社交媒体网站（例如foursquare）。· 拥有在线博客。· 拥有员工内部网络。· 拥有针对员工的内部社交媒体策略。

从网站、博客、论坛到微博，大多数企业在尝试脑子里冒出来的各种营销想法，因为它们不能确定哪种方法会奏效。

“尽管推出这些新举措都觉得很有道理，但是，实施下来却并不合乎情理：它们只是被添加到其他的业务活动中，结果让我们在资金和运营方面战线越拉越长。”企业必须在战略、组织和运营等方面进行必要的深层次转型，成为高效益的数字营销者，这样才能变得更加灵敏、更具效率，进而加速收入增长。

消费者采用他们认为适合自己的数字技术，正在从根本上改变着自己做出购买决定的方式。

地图 -- 根据一定的数学法则，将空间的自然现象和社会现象通过概括和符号缩绘在平面上的图形（via wikipedia）。融入网络，我想的地图该是现实的虚拟模型，并整合了所有信息，智能满足你的需求。或者说，它是一个直观的搜索引擎。先通过地图的基本应用&nbsp; -- “问路” 来描绘。路的要素：起点、路线、终点。起点由你的位置决定，路线由方式决定（汽车、飞机等），终点由目的决定（游玩、吃饭、购物等）。但在网络时代，你不需要一一确定，地图只靠你的“大概意愿”就能让你“定位”。就像这样： &nbsp; 若你的意愿明确，可以通过表单来告诉地图。你的要求越多，得到的答案便越少（准确）。 &nbsp;&nbsp;比如： 地图把意愿的实现方式直观的展现给你。同样的，使你“先知”。 鼠标移动到某个结点时，会根据你的意愿告之更多细节或者未来可能的需求。 这些结点，便是地图引擎的“关键字”： 除了两点之间的路，我们还可以通过地图快速获得某一点的信息。 比如它可以是地图微博： 既然能微博，当然能交友：找伴（旅游、看电影），发活动，签到... 还可以有更好玩的应用：随机位置，瞬间移动，3D观光，环游世界，圈人，轨迹，散步...现实有的，没有的都可以~

一方面，社会化媒体为企业最详细，最细微的客户信息，企业可以在社会化媒体上挖掘目标客户的性格、年龄、喜好等等数据；另一方面，移动应用则为企业提供了一个随时随地陪伴客户的最佳渠道。

最近中国汽车产业有多个产业风口爆发的奇点，一个是移动互联网在汽车产业的应用，一个是汽车互联网和车联网，一个是包括二手车、汽车金融等在内的后服务市场，一个是汽车电子商务。

最近中国汽车产业有多个产业风口爆发的奇点，一个是移动互联网在汽车产业的应用，一个是汽车互联网和车联网，一个是包括二手车、汽车金融等在内的后服务市场，一个是汽车电子商务。

从力出一孔的角度看，交通运输部联合10个部委颁发的《关于促进汽车维修业转型升级提升服务质量的指导意见》，让本来就很火爆汽车维修市场再添把火

Blogger的外展 一个关键组成部分，许多（如果不是大多数）媒体宣传的社会， 博客推广方案 可以提供一些最好的工具，市场营销和里程任何结果。 衡量你的成功是不是太困难，或者： 有多少博客说你呢？ 许多评论如何做这些职位收到？ background-image: initial; background-attachment: initial; background-origin: initial; background-clip: initial; background-color: transparent; border-top-width: 0px; border-right-width: 0px; border-bottom-width: 0px; border-left-width: 0px; border-style: in

叽叽喳喳 对任何产品的推出，服务或业务的宠儿之一，不仅提供Twitter的即时以及眼球，但伟大的回报。 同样，测量你的影响是相对简单： 什么是你 转推 价值？ 往往是你如何 background-image: initial; background-attachment: initial; background-origin: initial; background-clip: initial; background-color: transparent; border-top-width: 0px; border-right-width: 0px; border-bottom-width: 0px; border-left-width: 0px; border-style: initial; border-color: initial; font-si

注册Facebook！ 迅速成为许多企业及其产品的主要目的地，脸谱提供了一些伟大的内置工具，以及人口的选项，以便衡量广告活动： 有多少新的球迷对你赚了多少，你的目标？ 有多少次是你喜欢的促销信息？ 如果你建立了一个Facebook应用程序，有多少次是它安装/共享？ 是你成功的到达您的目标人口（注册Facebook！见解background-image: initial; background-attachment: initial; background-origin: initial; background-clip: initial; background-color: transparent; border-top-width: 0px;

下面是一些比较重要的算法，原文罗列了32个，但我觉得有很多是数论里的，和计算机的不相干，所以没有选取。下面的这些，有的我们经常在用，有的基本不用。有的很常见，有的很偏。不过了解一下也是好事。也欢迎你留下你觉得有意义的算法。（注：本篇文章并非翻译，其中的算法描述大部份摘自Wikipedia，因为维基百科描述的很专业了）

A*搜寻算法俗称A星算法。这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC的移动计算，或线上游戏的BOT的移动计算上。该算法像Dijkstra算法一样，可以找到一条最短路径；也像BFS一样，进行启发式的搜索。 Beam Search束搜索(beam search)方法是解决优化问题的一种启发式方法，它是在分枝定界方法基础上发展起来的，它使用启发式方法估计k个最好的路径，仅从这k个路径出发向下搜索，即每一层只有满意的结点会被保留，其它的结点则被永久抛弃，从而比分枝定界法能大大节省运行时间。束搜索于20 世纪70年代中期首先被应用于人工智能领域,1976 年Lowerre在其称为HARPY的语音识别系统中第一次使用了束搜索方法，他的目标是并行地搜索几个潜在的最优决策路径以减少回溯，并快速地获得一个解。 二分取中查找算法一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。 Branch and bound分支定界(branch and bound)算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法。但与回溯算法不同，分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树，并且，在分支定界算法中，每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。 数据压缩数据压缩是通过减少计算机中所存储数据或者通信传播中数据的冗余度，达到增大数据密度，最终使数据的存储空间减少的技术。数据压缩在文件存储和分布式系统领域有着十分广泛的应用。数据压缩也代表着尺寸媒介容量的增大和网络带宽的扩展。 Diffie–Hellman密钥协商Diffie–Hellman key exchange，简称“D–H”，是一种安全协议。它可以让双方在完全没有对方任何预先信息的条件下通过不安全信道建立起一个密钥。这个密钥可以在后续的通讯中作为对称密钥来加密通讯内容。 Dijkstra’s 算法迪科斯彻算法（Dijkstra）是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻（Edsger Wybe Dijkstra）发明的。算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题。举例来说，如果图中的顶点表示城市，而边上的权重表示著城市间开车行经的距离，迪科斯彻算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。 动态规划动态规划是一种在数学和计算机科学中使用的，用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是，将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。动态规划的思想是多种算法的基础，被广泛应用于计算机科学和工程领域。比较著名的应用实例有：求解最短路径问题，背包问题，项目管理，网络流优化等。这里也有一篇文章说得比较详细。 欧几里得算法在数学中，辗转相除法，又称欧几里得算法，是求最大公约数的算法。辗转相除法首次出现于欧几里得的《几何原本》（第VII卷，命题i和ii）中，而在中国则可以追溯至东汉出现的《九章算术》。 最大期望（EM）算法在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算，第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；第二步是最大化（M），最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算中，这个过程不断交替进行。

快速傅里叶变换(FFT)快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT），是离散傅里叶变换的快速算法，也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换。快速傅里叶变换有广泛的应用，如数字信号处理、计算大整数乘法、求解偏微分方程等等。本条目只描述各种快速算法，对于离散傅里叶变换的性质和应用，请参见离散傅里叶变换。 哈希函数HashFunction是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。该函数将数据打乱混合，重新创建一个叫做散列值的指纹。散列值通常用来代表一个短的随机字母和数字组成的字符串。好的散列函数在输入域中很少出现散列冲突。在散列表和数据处理中，不抑制冲突来区别数据，会使得数据库记录更难找到。 堆排序Heapsort是指利用堆积树（堆）这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积树是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积属性：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父结点。 归并排序Merge sort是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。 RANSAC 算法RANSAC 是”RANdom SAmpleConsensus”的缩写。该算法是用于从一组观测数据中估计数学模型参数的迭代方法，由Fischler and Bolles在1981提出，它是一种非确定性算法，因为它只能以一定的概率得到合理的结果，随着迭代次数的增加，这种概率是增加的。该算法的基本假设是观测数据集中存在”inliers”（那些对模型参数估计起到支持作用的点）和”outliers”（不符合模型的点），并且这组观测数据受到噪声影响。RANSAC 假设给定一组”inliers”数据就能够得到最优的符合这组点的模型。 RSA加密演算法这是一个公钥加密算法，也是世界上第一个适合用来做签名的算法。今天的RSA已经专利失效，其被广泛地用于电子商务加密，大家都相信，只要密钥足够长，这个算法就会是安全的 并查集Union-find并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。 Viterbi algorithm寻找最可能的隐藏状态序列(Finding most probable sequence of hidden states) 　　附录 关于这个世界上的算法，你可以看看Wikipedia的这个网页：http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_algorithms 关于排序算法，你可以看看本站的这几篇文章《一个显示排序过程的Python脚本》、《一个排序算法比较的网站》

人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点，

芯片化硬件化平台化趋势更加明显，人工智能发展进入新阶段。

正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。

物联网的英文名称为"The Internet of Things" ,简称:IOT。物联网是通过光学识别、射频识别技术、传感器、全球定位系统等新一代信息技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在链接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。

发展物联网现在已提到国家的战略高度，它不但是信息技术发展到一定阶段的升级需要，同时也是实现国家产业结构调整，推动产业转型升级的一次重要契机。2010年9月，《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》发布，新一代信息技术、节能环保、新能源等七个产业被列为中国的战略性新兴产业，

中石化的主要用户群和易捷消费群体正是中国日渐成长的中产阶级，而围绕着汽车这个移动互联网最好的载体，百度、腾讯、阿里巴巴等互联网巨头已经在车联网、打车软件、租车软件等等领域展开了几轮大战。此次，腾讯入股中石化，肯定也会掀起新的互联网投资波澜。 以前，互联网企业的O2O试验重点都集中在大型商场，比如王府井百货等等，但效果并不好，与一些城市中心商街的合作也在探索中。究其原因，主要是这些地点与电子商务存在着较大的鸿沟，消费者的使用环境与网络需求差异太大，而中石化的加油站与易捷却是离移动互联网最近的落地场景，围绕着“车轮”的移动互联网O2O正在逐步延伸开来。

此前，阿里巴巴已经和中国邮政战略合作，未来也不排除入股中国邮政的可能，这可以算作“面”上的布局，而这次腾讯与中石化的联盟则可以看作是“线”上的布局。“面”对“线”的竞争已经展开，而腾讯的联盟线这一次是走在了合作深度的前面，就看阿里巴巴下一步怎么布局了