网赚暴力项目英特尔CEO:基带业务只靠苹果没法赚钱 5G仍可做-易赚网赚

网赚暴力项目英特尔CEO:基带业务只靠苹果没法赚钱 5G仍可做

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英特尔首席执行官天鹅

北京时间8月1日凤凰网络技术新闻——尽管英特尔公司已经将其智能手机调制解调器(通常称为基带)业务出售给苹果公司首席执行官鲍勃·米德多(Bob & middot);鲍勃·斯旺相信英特尔仍然可以成为5G行业的重要参与者。

苹果公司上周以10亿美元收购了英特尔的大部分基带业务,包括与5G基带开发相关的技术,以开发自己的5G基带并减少对高通公司的依赖。然而,英特尔仍然可以选择为非智能产品开发5G芯片。

然而,斯旺认为这笔交易对英特尔也是积极的,因为该公司现在可以专注于其他领域的5G。

斯旺在采访中解释了交易背后的考虑因素。他表示,5G基带不是一个可以实现行业差异化增长的领域。此外,英特尔的基带业务只有一个客户,网络赚钱,即苹果,保留该业务无法提供有吸引力的回报。

“因此,我们在5G网络上加倍下注,这确实会带来机遇,上周我们宣布将5G智能手机的基带业务出售给苹果。然而,如果我们需要5G基带用于非智能应用,如个人电脑和汽车,我们仍然能够获得这些技术。”斯旺说。

[/s2/]参与[电信行业/s2/]

他还解释说,移动网络也将是英特尔未来发展的一个重要领域。传统上,英特尔并没有关注电信业,但它已经开始关注斯旺恩所说的“网络云”。网络云是指在云中运行的移动网络中使用的软件越来越多。传统的移动网络依赖于大量昂贵的硬件,但是基于云的软件的使用增加将减少对某些物理设备的需求,从而降低网络建设成本并加快升级。

上个月,英特尔和日本科技集团乐天达成合作伙伴关系,创建了“世界上第一个端到端云本地移动网络”。斯旺认为,由于全球对数据的需求“无法满足”,这一领域将为英特尔带来巨大的增长机遇。

他说,英特尔相信,未来越来越多的数据处理将从云或数据中心转向网络。“这是我们一直在投资的领域,蕴含着巨大的机遇。”斯旺说。

英特尔一直在寻求业务多元化,不再仅仅依赖个人电脑处理器,而是将其业务扩展到新的和始终相连的领域,如无人驾驶汽车和物联网设备。进入电信领域只是英特尔计划的一部分。

斯旺表示,尽管以个人电脑为中心的产品收入和以数据为中心的产品收入约占公司收入的50%至50%,但这种平衡在未来将会改变,并有利于以数据为中心的芯片业务。

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在以数据为中心的时代,帮助企业转型和升级一直是英特尔创新应用的基准。

在不断发展的数字世界中,商业、工业、科学和娱乐领域出现了各种技术趋势,给世界经济带来了越来越大的影响。据估计,到2020年,世界2000强跨国公司中有一半的成功将取决于它们创造数字增强型产品、服务和体验的能力。然而,这些公司的数字收入将增加80%。背后的原因是技术的进步和由此带来的新商业模式。

万事达卡是全球领先的支付解决方案提供商。为了更好地服务客户,万事达卡与英特尔合作,将人工智能技术集成到基于英特尔分析动物园平台的服务模型中,以满足企业对更智能服务的需求。

情报促进商业模式创新

随着全球数字转型浪潮的日益高涨,企业对灵活计算、网络和存储的需求也在快速增长。在再次走向智能化的过程中,企业的工作不能脱离无缝和可扩展的基础设施,以支持即时响应和多样化的性能要求。

面对数据生成和消耗的指数级增长、云规模计算的快速扩展、5G网络的优势以及高性能计算(HPC)和人工智能(人工智能)向新用途的扩展,当今的数据中心和网络迫切需要发展。这些要求促进了面向未来的现代数据中心体系结构的发展以及能够快速适应和扩展的网络的出现。

日益复杂的数据环境使得企业更加重视利用人工智能技术加快商业模式的转变。分析动物园(Analytics Zoo)将人工智能能力深度集成到平台中,为企业提供深度学习能力的理想解决方案。

一般来说,使用深度学习技术可以通过营销活动的有效性来促进更高的投资回报。因此,企业可以专注于对消费者行为的敏锐洞察,并根据消费者的兴趣和偏好与他们联系。例如,如果商家向具有最高购买潜力的消费者提供折扣,那么商家的折扣是最有效的。

在金融行业,深度学习技术可以用来构建用户的商品趋势模型,该模型可以用来计算消费者从特定行业的商家或零售商处购买的概率。该模型可用于展示市场研究前景或为相关金融产品或商业交易提供个性化建议。

长期以来,深入学习在商业中发挥了重要作用。传统的机器学习算法在以前的解决方案中也发挥了至关重要的作用。然而,该行业正在寻找一种更健壮和简化的过程解决方案,以处理模型的复杂性、劳动密集型特征工程过程和更高的准确性。近年来,许多基于深度学习的神经推荐模型被提出来进一步提高营销活动的有效性。

分析帮助企业建立智能推荐系统

推荐系统是一种信息过滤工具,用于引导用户以个性化的方式从大量可能的选项中发现他们的偏好。它是许多在线网站和移动应用促进销售和服务的关键工具。

万事达卡(MasterCard)致力于构建满足客户体验的推荐系统,但在传统机器学习能力的祝福下,很难跟上数据的持续爆炸。基于此,万事达卡与英特尔合作,利用深度学习技术,在分析动物园开源平台和英特尔至强可扩展处理器上构建新的推荐系统模型。

从机器学习到深入学习,最直观的性能是性能的实质性提高。为了比较,双方进行了详细的测试。以下是测试环境:

数据集(过去三年从特定渠道收集的数据集数据):

不同合格消费者:675,000人

基准目标商户(优惠或广告系列):2000年

已知交易:14亿(53 GB原始数据)消耗时间:培训12-24个月,验证1-2个月

生产环境Hadoop集群:

9个节点群集(3个主机主节点(HMN)节点和6个霍顿工程数据平台(HDP)节点),每个节点位于一个物理盒中

24个超级内核,384 GB内存,21 TB磁盘

Hadoop发布:Cloudera分布式Hadoop (CDH) 5.12.1

斯巴克版本:2.2

爪哇*平台,标准版开发工具包(JDK *)1.8

参考图书馆:

分析动物园-bigdl_0.6.0-spark_2.2.0

斯巴克MLlib 2.2.0

方法选择:

对于传统的机器学习方法,选择火花最小二乘法的交替最小二乘模型。

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对于深度学习方法,基于最新研究和行业实践,选择神经协同过滤(NCF)和宽深度(WAD)模型作为推荐的两种候选模型。分析动物园的Keras风格的应用编程接口也用于在python和scala中构建深度学习模型。

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图表将年度学习模型与肌萎缩侧索硬化症模型进行比较

型号说明:

神经协作过滤模型旨在作为开发推荐服务的深度学习方法的指南,以捕捉用户和项目之间的非线性关系。由于有大量未观察到的例子,NCF使用负采样来减少训练数据量,并显著提高学习效率。传统的矩阵分解可以看作是NCF的一个特例。使用分析动物园,用户可以轻松构建NCF模型,如图所示。

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神经协同过滤(NCF)模型示例

在宽深度(WAD)模型中,宽分量是单层感知器,是广义线性模型,而深分量是类似于NCF的多层感知器。

结合这两种学习技术,推荐系统可以捕捉记忆和概括。在这种情况下,商家标识和其他功能用于为宽模型生成交叉列。

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宽深模型图

WAD模型使用稀疏张量和一些为稀疏数据计算而明确设计的层,如稀疏线性、稀疏连接表等。AnalyticsZoo支持两个接口,休闲网赚,数据框架和弹性分布式数据集(RDD),用于数据准备和培训,为不同场景提供灵活性,并允许Spark 1.5与最新版本兼容。

模型评估

NCF和世界发展联盟推荐人使用火花MLlib ALS的评估工具,使用以下指标进行衡量。

中华民国曲线下的面积

精确召回曲线下的面积

准确率和召回率

每个客户前20名排名的准确性

为了与传统的矩阵分解算法进行比较,SARS2.2.0上的ALS训练使用相同的数据和优化参数。相比之下,深度学习模型比ALS模型有显著的改进,如下表所示。

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英特尔至强可扩展处理器提供强大的核心

AnalyticsZoo是基于英特尔开源的统一分析+人工智能平台。它无缝地将Spark、TensorFlow、Keras和BigDL程序集成到一个集成管道中。在英特尔至强可扩展处理器集群的支持下,这些功能可以扩展到大型Apache Hadoop/Spark集群,为企业提供更强大的深度学习能力。

作为一个在Spark上本地运行的集成分析和人工智能平台,分析动物园可以满足企业深度学习应用的标准要求。它可以分析存储在同一个大数据簇上的大量数据,并向现有的分析应用和机器学习流水线添加深度学习功能,而不是重建。

分析服务(AnalyticsZoo)可以帮助企业利用现有的大数据集群和基础设施,实现合理的资源分配、负载管理和企业级监控。同时,因为分析动物园作为英特尔至强处理器上的标准火花计划运行,所以部署或运营成本为零。此外,传统的机器学习(ML)方法严重依赖人机学习专家来优化模型,而分析动物园(Analystationzoo)则提供了更多的选项来寻找最优的、健壮的执行配置,这可以自动优化模型。

AnalyticsZoo平台的优势在于英特尔至强可扩展处理器提供的强大内核。

英特尔至强可扩展处理器专为数据中心的现代化和创新而设计。它们可以提高各种基础架构、企业应用程序和技术计算应用程序的运行效率,从而提高总拥有成本(TCO)并提高用户生产率。与上一代相比,基于英特尔至强可扩展平台构建的系统专注于创建更敏捷的服务和突破性功能。

值得一提的是,在新一代英特尔至强可扩展处理器中,英特尔对人工智能技术进行了各种系统增强,为人工智能提供了更广泛的通用平台。

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借助英特尔至强可扩展平台,企业可以全力支持推进各自的数字计划,为强大的数据中心平台奠定坚实基础,共同构建数字智能的新时代。

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