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| 本文作者： 王金許 | 2017-09-14 20:01 |
騰訊、微醫簽約安徽，安醫大一附院將打造安徽首個省級智能醫聯體平臺
近日，騰訊與安徽省、合肥市達成兩級戰略合作，并與安徽醫科大學第一附屬醫院簽訂互聯網＋智慧醫院合作協議，在智慧醫療和人工智能研發等方面展開深度合作，騰訊董事局主席馬化騰出席了簽約儀式。
當日，騰訊投資的微醫與安醫大一附院共建的互聯網醫聯體平臺簽約啟動，項目投入運營后安醫大一附院 44 家醫聯體成員單位將加入該平臺。借助睿醫云人工智能平臺的高性能算法、優質數據和產品開發運營能力，安醫大一附院將打造安徽首個省級智能醫聯體平臺。
協議顯示，安醫大一附院將借助微醫提供的整套成熟的產品技術平臺、數據連接能力和資源、運營優勢，在院內建設遠程會診中心及慢病管理中心。未來，平臺還將利用人工智能技術，將醫療技術進行標準產品化，優化資源匹配，提高診療水平和診療效率。
國美發力新零售，要在北京開 28 家餐飲門店
國美互聯網副總裁孫健近日對外透露，國美下一步將在線下發展快消加餐飲的國美新零售店鋪，并基于國美電商平臺涉足自營超市業務。
孫健表示，在新零售板塊要解決用戶場景線上線下穿行，迎合市場上年輕用戶消費習慣的趨勢。國美新零售店鋪將在今年的 12 月底之前正式面市，基于 LBS 規模并計劃用 28 家以上的店鋪先覆蓋整個北京，這是國美在新零售板塊的一個全新嘗試。
據介紹，國美新零售店鋪是基于快消加餐飲，定位基礎品類，在商品分類上，除了原來國美已有的電器業務外，還將以“家”為布局思路，融合高頻次消費的類便利店模式。店面規模聚焦在 500 平以內的面積，以社區型商圈為主的，兼顧城市 CBD 區域。
“刷臉”就能取快遞，螞蟻要開人臉識別技術
9 月 14 日，支付寶和菜鳥在上海舉辦物流開放大會，宣布面向中小物流企業開放從最基礎的支付到營銷、信用、金融等能力。同時，螞蟻金服的人臉識別技術也將向物流行業開放，自提柜可實現“刷臉取件”，5 秒可完成。目前，自提柜廠商“遞易”應用人臉識別技術，首批支持刷臉取件的自提柜已在上海試點。
如何“刷臉取快遞”？收到取件通知后，在智能快遞柜操作界面上選擇“刷臉取件”，系統進入人臉識別狀態;識別成功后，箱門自動打開，就能取走自己的快遞了。整個取件過程省去了輸入驗證碼的繁瑣，時間僅需 5 秒。如果是首次使用，用戶需要先在支付寶App上開通此功能。據了解，首批智能快遞柜將在上海 5 個快遞站進行試點。
缺乏有效辟謠機制怎么辦?人工智能狙擊網絡謠言
雷鋒網消息，近日，為了遏制網絡流言和偽科學內容的傳播，中國科協和騰訊共同推出了以 AI 辟謠為亮點的科普中國·騰訊“慧眼”行動。
據了解，“慧眼”行動充分發揮中國科協組織動員科學家的優勢和騰訊公司人工智能技術的優勢，旨在通過人工智能的深度學習最終實現機器識別、專家分包，從源頭上控制謠言的發布和傳播。這也意味著，歷時幾年的探索運作之后，以人工智能為技術保障的辟謠機制將正式映入公眾視野中，AI 網絡辟謠拉開了帷幕。
據悉，接下來中國科協將與騰訊攜手，分批次引入各領域專家共計 1000 名入駐騰訊辟謠平臺，專家大量辟謠后形成的數據將進一步幫助“慧眼”進行學習，從而形成有效算法，并通過實時推理、比對與自動識別，建立謠言分級預警機制。到 2019 年，初步升級為一個能夠自主學習的辟謠專家系統。該系統正式上線后將對各平臺開放，最終實現科學知識與應用技術的融合貫通。
江蘇銀行推出“車生活”一站式智能化車主服務
雷鋒網消息，江蘇銀行“車生活”將于 9 月 17 日正式在該行手機銀行、直銷銀行、串串盈營銷云平臺三個渠道同時上線，服務覆蓋全省，實現便捷移動端操作，服務無門檻。不僅江蘇銀行的客戶可以享受這項高效、便捷的車主服務，江蘇全省 1200 萬私家車主、2500 萬持有駕照的居民都可以通過江蘇銀行的三個移動端渠道隨時隨地隨心操作，手機點擊就可以完成全部流程，享受不限時空、一站式、實惠便利的車主服務。
據了解，江蘇銀行一直致力于打造“最具互聯網大數據基因的銀行”，持續推進網絡金融創新，踐行普惠金融，為市民提供更方便快捷的金融服務。前不久，該行手機銀行國內首家推出投融資一體化的“智能投顧”功能，該行直銷銀行還在全國知名媒體舉辦的60余家直銷銀行評比中脫穎而出，榮獲“年度直銷銀行十強”獎。
新浪客戶端上線新 AI 功能“即時推”捕捉用戶即時興趣
雷鋒網消息，9 月初，新浪客戶端正式宣布上線“即時推”功能，通過 AI 技術第一時間捕捉用戶的“即時興趣”，向用戶推薦當前最感興趣的資訊、圖片以及視頻內容。新浪客戶端也因此成為國內首款基于用戶“即時興趣”進行內容推薦的綜合資訊客戶端。
在新浪客戶端上，用戶在閱讀一條內容后，返回首頁時 AI 系統會根據剛剛所閱讀的內容以及用戶興趣相關性，再推薦一條相關興趣內容，并以動態插入的形式呈現在之前所閱讀的內容下方。如用戶對某一內容“興趣十足”，系統將持續推薦，直至用戶興趣結束跳過推薦內容繼續閱讀。
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