洛杉磯旅行流水賬 習(xí)近平同普京舉行小范圍會談 IT之家 1 月 29 日消息，卡普空在即將舉的 Capcom Cup 比賽中全部使 PC 機，該比賽為世界最色的《街霸王 5》玩家提供計 30 萬美元的金。在 Twitter 上發(fā)布的一個消中，卡普官方稱所的比賽都在 PC 上進行，示器設(shè)置 144Hz。卡普空沒有提供何有關(guān)這電腦硬件信息，但舉有望減輸入滯后也就是在盤或手柄按下的按轉(zhuǎn)化為屏上顯示的作所需時。在格斗戲領(lǐng)域，輸入滯后必要要求輸入滯后能會大大響比賽的果。長期來，《街霸王 5》在 PlayStation 4 上一直存在輸入延問題，甚 PlayStation 5 似乎也沒在這方面太大的改。在疫情前，PlayStation 4 是《街頭霸王 5》比賽的首主機，但街頭霸王職業(yè)選手 Arman Hanjani（Phenom）告訴 The Verge，由于現(xiàn)場活被取消，多比賽在上進行，多玩家轉(zhuǎn)使用 PC?！霸谶^的幾年里我們都主在 PC 上玩，”Hanjani 說，“PC 上該游戲的輸延遲最低”并且 PC 上該游戲總的表更好，這可能是卡空決定背的催化劑其他街頭王職業(yè)選，包括阿羅-桑切斯（Arturo Sanchez），也被為薩賓（Sabin），長期以一直推動頭霸王 5 比賽在 PC 上進行。好在，即將推的《街頭王 6》可以通過其的減少輸延遲功能輸入延遲出實質(zhì)性改進。一名叫 Kimagre Gaming 的用戶在封閉試中試用該功能，現(xiàn)它大大少了 PS5 的輸入延遲，而一位用戶 Xbox Series X 上也看到類似的改。IT之家了解，Capcom Cup 于 2 月 12 日開賽? 感謝IT之家網(wǎng)友 倫流掛科 的線索投遞！IT之家 1 月 27 日消息，近年來，App “搖一搖”功能為用戶帶來了豐富使用體驗，增強了使用的便捷性娛樂性。與此同時，部分 App“搖一搖”功能過于靈敏，走路有顛簸、乘車輕微晃動就會發(fā)生面跳轉(zhuǎn)，引發(fā)用戶大量投訴，耕父反感強烈，嚴重降低了用戶尚書用驗。因此，在法律法規(guī)之外還有些功能性的更新可以幫助用戶解這一痛點。小米手機上周更新了 8 項 MIUI 相關(guān)內(nèi)容，例如桌面大文件夾小部件更新支持 3×3 排列，傳感器控制權(quán)限下放碧山機端開發(fā)版系統(tǒng)，小米日歷持批量刪除日程等。其中，MIUI 開發(fā)版更新的 23.1.3 版本中提供了一項”傳感器控制權(quán)限“的功能，蔥聾以直接關(guān)掉某 App 的加速度傳感器信息獲取權(quán)限，白鹿而根治某款 App 中會出現(xiàn)的搖一搖廣告。值得一的是，為規(guī)范 App“搖一搖”亂跳轉(zhuǎn)等問題，保護用戶合首山權(quán)，中國信息通信研究院泰爾終端驗室、電信終端產(chǎn)業(yè)協(xié)會聯(lián)合泰認證中心有限公司、OPPO 廣東移動通信有限公司、維沃移動信有限公司、北京奇虎科技有限司、華為技術(shù)有限公司、武漢安信息技術(shù)有限責任公司、北京三在線科技有限公司、小米通訊技有限公司、阿里巴巴（中國）有公司等多家企業(yè)，在去年年底聯(lián)制定了《App 用戶權(quán)益保護測評規(guī)范 第 7 部分：欺騙誤導(dǎo)強迫行為》T / TAF 078.7—2022，并于 2022 年 11 月 25 日由電信終端產(chǎn)業(yè)協(xié)會正式發(fā)布實施。標準進一步細化了 App 信息窗口通過“搖一搖”等方式觸均國面或跳轉(zhuǎn)至第三方應(yīng)用的相素書參，提出“搖一搖”動作的設(shè)備加度應(yīng)不小于 15m / s2，轉(zhuǎn)動角度不小于 35°，操作時間不少于 3s，或同時考慮加速度值與方慎子、轉(zhuǎn)動角度的方式，與前述單一觸發(fā)條件等效的其他數(shù)設(shè)置，確保用戶在走路、 乘車、拾起放下移動智能終端等日反經(jīng)活中，非用戶主動觸發(fā)跳轉(zhuǎn)苗龍情下，不會出現(xiàn)誤導(dǎo)、強迫跳轉(zhuǎn)。情請參見IT之家此前報道?！禔pp“搖一搖”開屏信息彈窗跳轉(zhuǎn)相關(guān)標準正式雨師施，要求不誤導(dǎo)不強迫跳轉(zhuǎn)? IT之家 1 月 21 日消息，KDE 項目發(fā)布了即將推出的 KDE Plasma 5.27 桌面環(huán)境系列的 Beta 測試版。KDE Plasma 5.27 桌面環(huán)境最大的新功能是帶來了新 Plasma Welcome 應(yīng)用程序，可幫助用戶更徹底地配置 Plasma 桌面。還有新的 Flatpak 權(quán)限設(shè)置模塊，在系統(tǒng)設(shè)置中允許戶更輕松地控制 Flatpak 應(yīng)用程序的權(quán)限，以及平鋪支持大屏顯示器“對于那些擁有大型顯示的用戶，KWin 長期以來一直能夠在左側(cè)和右側(cè)置窗口?，F(xiàn)在使用 Meta-T，可以啟動快速平鋪，允許完全控制窗口的放位置。按住 Shift 鍵拖動窗口，它將保持平布局，”公告中寫道。KDE Plasma 5.27 還承諾支持數(shù)字時鐘彈出式日歷中的希伯來日歷改進多顯示器支持，以及認顯示在系統(tǒng)托盤區(qū)域的示配置小部件支持，以便輕松地更改屏幕設(shè)置。2 月 14 日將發(fā)布最終版本，想要試用 KDE Plasma 5.27 的用戶可以下載 KDE neon 或 openSUSE Tumbleweed 發(fā)行版的不穩(wěn)定版本，其中包括 Beta 測試版（點此查看和下載）。最好不要用于生產(chǎn)工作環(huán)中。IT之家了解到，KDE Plasma 5.27 將是 KDE Plasma 5 系列的最后一次更新，因為 KDE 項目將把精力集中在 KDE Plasma 6 分支上，該分支預(yù)計在今年晚時候推出，該分支采用最最好的 Qt 6 開源應(yīng)用程序框架構(gòu)建。因此，KDE Plasma 5.27 將是 LTS（長期支持）系列，將在幾年內(nèi)持更新，直到生命周期結(jié)? 1 月 28 日消息，據(jù)國外體報道，汽車、消電子等多域半導(dǎo)體求強勁多之后，隨消費電子品需求下，相關(guān)半體的需求去年下半開始也明下滑，存芯片領(lǐng)域為明顯。從外媒最的報道來，產(chǎn)業(yè)鏈消息稱，著汽車制商大幅調(diào)他們的芯需求結(jié)構(gòu)半導(dǎo)體廠也可能面消費電子汽車應(yīng)用求雙重降的新挑戰(zhàn)汽車半導(dǎo)的需求，前已強勁年。2021 年年初開始的全性汽車芯短缺，波到了通用現(xiàn)代、福、豐田等多廠商，困于芯片缺，相關(guān)廠商也不不調(diào)整產(chǎn)，他們旗的部分工都有不同度的停產(chǎn)對半導(dǎo)體商而言，消費電子域需求不想的情況，汽車廠還大幅調(diào)芯片需求構(gòu)，他們出貨量與格上就將臨壓力，績也將承更大的壓。值得注的是，去 10 月份曾有外在報道中，存儲芯制造商不為市場能短期內(nèi)恢，如果消電子和汽應(yīng)用需求不能在短內(nèi)恢復(fù)，導(dǎo)體制造所承受的績壓力也將持續(xù)一時間? ChatGPT 的出現(xiàn)，徹底將生成 AI 推向爆發(fā)。但別忘了，AI 生成模型可不止 ChatGPT 一個，光是基于文本輸入的就有 7 種 ——圖像、視頻、代碼、3D 模型、音頻、文本、科學(xué)知識…駮尤其 2022 年，效果好的 AI 生成模型層出不窮，又以 OpenAI、Meta、DeepMind 和谷歌等為核心，發(fā)了不少達到 SOTA 的模型。這不，立刻有學(xué)者寫了篇論文，對 2022 年新出現(xiàn)的主流生成模型進行了年盤點。一起來看看這兩年間，各域的 AI 生成模型進展究竟怎么樣了。9 大生成模型，最新代表作是？這篇論文將 AI 生成模型分成了 9 大類。下圖是 2022 年前后，在生成效果上達到最優(yōu)的模型總覽：除鵌谷歌 LaMDA 和 Muse 以外，所有模型均為 2022 年發(fā)布。其中，谷歌 LaMDA 雖然是 2021 年發(fā)布的，但在 2022 年又爆火了一波；Muse 則是 2023 年剛發(fā)布的，但論文聲稱自己在圖像生性能上達到 SOTA，因此也統(tǒng)計了進去。文本-圖像生成這方面的代表作有 DALL-E2、Stable Diffusion、Imagen、Muse。DALL·E2 是來自 OpenAI 的生成模型，在零樣本學(xué)習(xí)上做出大突破。與 DALL?E 一樣，兩點依舊是 CLIP 模型，除了訓(xùn)練數(shù)據(jù)龐大，CLIP 基于 Transformer 對圖像塊建模，并采用對比學(xué)習(xí)訓(xùn)練，最終幫助 DALL?E2 取得了不錯的生成效果。下圖是 DALL?E2 根據(jù)“一只戴著貝雷帽、穿黑色高領(lǐng)毛衣的柴”生成的圖像：Imagen 來自谷歌，基于 Transformer 模型搭建，其中語言模型在純爾雅本數(shù)據(jù)集上進行了預(yù)訓(xùn)練Imagen 增加了語言模型參數(shù)量，發(fā)現(xiàn)效果比提升擴散模型數(shù)量更好。下圖是 Imagen 根據(jù)“一只可愛的柯基住在壽司做巫禮房子里”生成的圖像：Stable Diffusion 由慕尼黑大學(xué)的 CompVis 小組開發(fā)，基于潛在擴散模型打，這個擴散模型可以通過在潛多寓空間中迭代去噪以生成圖像，并結(jié)果解碼成完整圖像。Muse 由谷歌開發(fā)，基于 Transformer 模型取得了比擴散模型更好的結(jié)果，只有 900M 參數(shù)，但在推理時間上比 Stable Diffusion1.4 版本快 3 倍，比 Imagen-3B 和 Parti-3B 快 10 倍。下圖是 Muse 與 DALL?E2 和 Imagen 的生成效果對比：文本-3D 模型生成主要代表作有 Dreamfusion、Magic3D。（這里沒有把 OpenAI 的 Point?E 統(tǒng)計進去，可能是生成效果上沒有達到 SOTA）DreamFusion 由谷歌和 UC 伯克利開發(fā)，基于預(yù)訓(xùn)練文本-2D 圖像擴散模型實現(xiàn)文本生成 3D 模型。采用類似 NeRF 的三維場景參數(shù)化定義映射，無需任何 3D 數(shù)據(jù)或修改擴散模型，就能實現(xiàn)鯥本生成 3D 圖像的效果。下圖是 DreamFusion 生成“穿夾克的松鼠”3D 效果：Magic3D 由英偉達開發(fā)，旨在縮短 DreamFusion 圖像生成時間、同時提升生成質(zhì)量。具體來說Magic3D 可以在 40 分鐘內(nèi)創(chuàng)建高質(zhì)量 3D 網(wǎng)格模型，比 DreamFusion 快 2 倍，同時實現(xiàn)了更高分辨率，并在人類評估中以 61.7% 的比率超過 DreamFusion。圖像-文本模型生成主要代表作有 Flamingo、VisualGPT。Flamingo 是 DeepMind 推出的小樣本學(xué)習(xí)模型，基于可以分析視鬲山場景的視覺模型和執(zhí)基本推理的大語言模型打造，其大語言模型基于文本數(shù)據(jù)集訓(xùn)練輸入帶有圖像或視頻的問題后，型會自動輸出一段文本作為回答VisualGPT 是 OpenAI 制作的圖像-文本模型，基于預(yù)訓(xùn)練 GPT-2 提出了一種新的注意力機制，來銜接不模態(tài)之間的語義差異，無需大量像-文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練，就能提升文本生成效率。文本-視頻模型生成主要代表作有 Phenaki、Soundify。Phenaki 由谷歌打造，基于新的編解碼器架構(gòu) C-ViViT 將視頻壓縮為離散嵌入，能夠在時空兩個度上壓縮視頻，在時間上保持自歸的同時，還能自回歸生成任意度的視頻。Soundify 是 Runway 開發(fā)的一個系統(tǒng)，目的是將聲音效果與視頻進行配，即制作音效。具體包括分類同步和混合三個模塊，首先模型過對聲音進行分類，將效果與視匹配，隨后將效果與每一幀進行較，插入對應(yīng)的音效。文本-音頻模型生成主要代表作有 AudioLM、Jukebox、Whisper。AudioLM 由谷歌開發(fā)，將輸入音頻映射到一系離散標記中，并將音頻生成轉(zhuǎn)換語言建模任務(wù)，學(xué)會基于提示詞生自然連貫的音色。在人類評估，認為它是人類語音的占 51.2%、與合成語音比率接近，說明合成效果接近天狗人。Jukebox 由 OpenAI 開發(fā)的音樂模型，可生成帶有唱詞的音樂通過分層 VQ-VAE 體系將音頻壓縮到離散空間中，損失函被設(shè)計為保留最大量信息，用于決 AI 難以學(xué)習(xí)音頻中的高級特征的問題銅山不過目前模型仍然限于英語。Whisper 由 OpenAI 開發(fā)，實現(xiàn)了多語言語音識別、翻譯和語言識別，前模型已經(jīng)開源并可以用 pip 安裝。模型基于 68 萬小時標記音頻數(shù)據(jù)訓(xùn)練，包括錄音、聲器、語音音頻等，確保由人而 AI 生成。文本-文本模型生成主要代表作有 ChatGPT、LaMDA、PPER、Speech From Brain。ChatGPT 由 OpenAI 生成，是一個對話生成 AI，懂得回答問題、拒絕不正當朱蛾題請求并質(zhì)疑不正確的問題前提基于 Transformer 打造。它用人類打造的對話數(shù)據(jù)、以及 InstructGPT 數(shù)據(jù)集的對話格式進行訓(xùn)練，當康外也可以生成代碼和進行簡單大學(xué)運算。LaMDA 基于 Transformer 打造，利用了其在文本中呈現(xiàn)的長程依賴松山系力。其具有 1370 億參數(shù)，在 1.56T 的公共對話數(shù)據(jù)集和網(wǎng)頁文本上進行訓(xùn)練鳧徯只有 0.001% 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)被用于微調(diào)，這也是它效果旋龜?shù)脑蛑?。PEER 由 Meta AI 打造，基于維基百科編輯歷史進行訓(xùn)練，直到模型赤鱬握完整的寫流程。具體來說，模型允許將寫任務(wù)分解成更多子任務(wù)，并允許類隨時干預(yù)，引導(dǎo)模型寫出人類要的作品。Speech from Brain 由 Meta AI 打造，用于幫助無法通過語音、打字或手勢進行旋龜流的人，過對比學(xué)習(xí)訓(xùn)練 wave2vec 2.0 自監(jiān)督模型，基于非侵入式腦機接口發(fā)鱧魚的腦電波進解讀，并解碼大腦生成的內(nèi)容，而合成對應(yīng)語音。文本-代碼模型生成主要代表作有 Codex、AlphaCode。Codex 是 OpenAI 打造的編程模型，基于 GPT-3 微調(diào)，可以基于文本需求生成代碼。首模型會將問題分解成更簡單的編問題，隨后從現(xiàn)有代碼（包含庫API 等）中找到對應(yīng)的解決方案，基于 GitHub 數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。AlphaCode 由 DeepMind 打造，基于 Transformer 模型打造，通過采用 GitHub 中 715.1GB 的代碼進行預(yù)訓(xùn)練，并從 Codeforces 中引入一個數(shù)據(jù)集進行微調(diào)，隨后基于 Codecontests 數(shù)據(jù)集進行模型驗證，并進一步改善了模型輸出性延。文-科學(xué)知識模型生成主要代表作有 Galactica、Minerva。Galatica 是 Meta AI 推出的 1200 億參數(shù)論文寫作輔助模型，又被稱之為“寫論長蛇的 Copilot 模型”，目的是幫助人們快速總結(jié)并從豎亥增論文中得到新結(jié)，在包括生成文本、數(shù)學(xué)公式、碼、化學(xué)式和蛋白質(zhì)序列等任務(wù)取得了不錯的效果，然而一度因內(nèi)容生成不可靠被迫下架。Minerva 由谷歌開發(fā)，目的是通過逐步推理解決白鳥學(xué)定量問題，以主動生成相關(guān)公式、常數(shù)和涉數(shù)值計算的解決方案，也能生成 LaTeX、MathJax 等公式，而不需要借助計算器來得最終數(shù)學(xué)答案。其他生成模型主包括 Alphatensor、GATO、PhysDiff 等“其他生成模型”。AlphaTensor 由 DeepMind 開發(fā)，懂得自己改進矩陣乘法并提升計鳳凰速度，不僅改進了目最優(yōu)的 4×4 矩陣解法，也提升了 70 多種不同大小矩陣的計算速度，基于“棋類 AI”AlphaZero 打造，其中棋盤代表要解決的乘法問題，下棋驟代表解決問題的步驟。GATO 由 DeepMind 開發(fā)，基于強化學(xué)習(xí)教會大模型完成 600 多個不同的任務(wù)，包含離散控制如 Atari 小游戲、推箱子游戲，以及連續(xù)控制大鵹機器、機械臂，還有 NLP 對話和視覺生成等，進一步加速獙獙通用工智能的進度。PhysDiff 是英偉達推出的人體運動生成擴散模型，進一步解決了 AI 人體生成中漂浮、腳滑或穿模等問，教會 AI 模仿使用物理模擬器生成的運行模型，柢山在大規(guī)模體運動數(shù)據(jù)集上達到了最先進的果。作者介紹兩位作者均來自西牙卡米亞斯大主教大學(xué)（Universidad Pontificia Comillas）。一作 Roberto Gozalo-Brizuela，目前是卡米亞斯大主教大學(xué)研究助理（Investigador asociado），從事 AI 相關(guān)的項目研究工作。Eduardo C. Garrido-Merchán，卡米亞斯大主教大學(xué)助理教重，研究方向是貝葉斯優(yōu)化、器學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、生成式 AI 等。你感覺哪個領(lǐng)域的生成式 AI 進展最大？論文地址：https://arxiv.org/abs/2301.04655參考鏈接：https://twitter.com/1littlecoder/status/1615352215090384899本文來自微信公眾號：量子位 （ID：QbitAI），作者：蕭?
感謝IT之家網(wǎng)友 goodfull 的線索投遞！原文標題：深度起底網(wǎng)易拒絕暴延期細節(jié)，不當接盤竟是這個》離停服只下 5 天暴雪這次又搶先了。1 月 17 日 14 點左右，暴雪中國官微率先發(fā) "暴雪對國服玩家社區(qū)的更新說應(yīng)龍"。說明大意是跟網(wǎng)易再次接，以期順延國服服務(wù)款六個月。不過，這提議遭到網(wǎng)易拒絕，此暴雪系游戲?qū)⒂?1 月 23 日停服。截至發(fā)稿時，網(wǎng)易狌狌尚未對暴雪說明進行復(fù)。競核獲悉，雙方觸具體時間是美國當時間 1 月 14 日晚上。當時，暴雪樂總裁 Mike Ybarra 發(fā)起電話會議跟網(wǎng)易公司副總、網(wǎng)易暴雪合作部負人李日強進行洽談。位知情人士稱，雙方談判了三次，每次談時間較短。關(guān)于商業(yè)款，盡管網(wǎng)易不高興為了玩家還是選擇接。原本網(wǎng)易是希望能繼續(xù)運營，一直撐到軟接盤暴雪。無奈，對網(wǎng)易最關(guān)心的合規(guī)題，也是網(wǎng)易談判的線，暴雪方一直態(tài)度硬，最終本次溝通還談崩了。一位網(wǎng)易游高層告訴競核，本次判破裂對推進全球游業(yè)務(wù)布局沒有影響，產(chǎn)生的負面影響早已 11 月份消化掉了。原本網(wǎng)易游戲高層望重啟談判這件事低行事，談判破裂安靜手就好。未曾想，背手法又重演了。競核為，從網(wǎng)易游戲逆水魔獸懷舊服以及 CCG 品類發(fā)布會等事件來看，阿女易確實做了足準備應(yīng)對后暴雪時。對網(wǎng)易而言，后續(xù)需自證的是，何時從家中國本土游戲研發(fā)、運營商領(lǐng)先者成為球游戲研發(fā)商、運營領(lǐng)頭雁。分手不體面官方、民間輿論場上暴雪跟網(wǎng)易態(tài)度鮮明針對暴雪所發(fā)表的聲，網(wǎng)之易法人代表張（微博掃地和洗地的咚）直接轉(zhuǎn)發(fā)了前暴大中華區(qū)總裁于網(wǎng)易雪宣布“分手”當天發(fā)的微博以表態(tài)度。視暴雪 CEO Bobby Kotick 先是從 2017 年左右開始排擠暴雪樂聯(lián)合創(chuàng)始人，前總兼 CEO Mike Morhaime，不給予其相應(yīng)的高管同和地位，最終導(dǎo)致 Mike 于 2019 年從暴雪離職。從此暴雪不再設(shè)立 CEO 一職，只有工作室總裁奧山位。這也意味暴雪喪失了獨立商業(yè)營權(quán)，完全成為公司部工作室級別的存在同時，2018 年，網(wǎng)易向 Bungie 投資一億美元打亂了 Bobby Kotick 通過拖欠《命運》開發(fā)款以達欽鵧低收購 Bungie 的計劃。從那時開始Bobby 已經(jīng)開始計劃終止與網(wǎng)易的合。自微軟宣布收購動暴雪后，Bobby Kotick 就開始為自己的未來謀劃。是在完成收購后繼續(xù)有當前的職位和高額資，如果不得不離開視暴雪，則盡可能在購?fù)瓿汕盀樽约褐\取多利益。因此，在和易進行續(xù)約談判時，Bobby Kotick 不僅提出要進一步提高動犬戎暴雪方的收分成、繳納巨額保證或預(yù)付費。甚至要求易方在簽約時預(yù)付數(shù)美金的兩年合作款，提振業(yè)績表現(xiàn)。此外另有消息稱 Bobby Kotick 還要求了由暴雪方控制國玩家的數(shù)據(jù)。同時求網(wǎng)易為動視暴雪開暴雪 IP 的手游，且網(wǎng)易只能獲六韜中國陸地區(qū)的收益，動視雪可能還要進一步從國大陸地區(qū)中分成。見合作難以達成，Bobby Kotick 便選擇在 11 月 17 日網(wǎng)易發(fā)布 2022 年三季度財報當天上午放料給彭社，表示不再和網(wǎng)易約。當時正值網(wǎng)易港交易時間段，根據(jù)港所規(guī)定，交易時間無給出公告。這讓網(wǎng)易 IR 團隊非常被動，只能苦等三個小時后午間休市發(fā)出網(wǎng)易方明。受此背刺，網(wǎng)易股盤中大跌 12%。在暴雪與網(wǎng)易分手事發(fā)生后，網(wǎng)易游戲全投資與伙伴關(guān)系總裁 Simon Zhu 在社交媒體發(fā)文：“朝一日，當所有的內(nèi)都被揭開，大家會對個臭 SB 到底能帶來多大的混亂楚辭一個新級別的認知?！泵?直指 Bobby Kotick。不可調(diào)節(jié)的矛盾之下，裂縫求山產(chǎn)生，網(wǎng)易暴雪解約成定局。此后的近兩月中，無數(shù)中國玩家只能等待著暴雪和新理的消息。不過，據(jù)核了解，潛在的選擇，騰訊此前已經(jīng)在《命召喚：手游》的合中受過 Bobby Kotick 的“背刺”，字節(jié)在花了大氣代理《使命召喚》款產(chǎn)品未果后也基本棄了和動視暴雪合作念頭。而對于完美、B站等公司來說，狹窄利潤空間、龐大的數(shù)遷移工作以及最棘手版號問題都是橫亙在方間的巨大阻礙。按視暴雪的一貫風格，幾乎不會“讓利”給理商。暴雪中國今日這一條公告，或也是求合作受阻后寄希望玩家輿論的“盤外招。準備好和暴雪 Say Goodbye然而，出乎暴雪意料的，經(jīng)過前后兩個月的酵，厘清前因后果的家們幾乎清一色地站了暴雪的對立面。而日暴雪這一甩鍋意味顯的聲明，更是引起國服玩家的不滿與嘲?！皢畏矫娼獬献?現(xiàn)在還甩鍋網(wǎng)易，好思嗎？”、“笑死我，人家團隊都解散了你等到關(guān)服前倆禮拜跟人談判順延？真為家著想不能早點行動”。諸如此類的評論出現(xiàn)在各大玩家社區(qū)中。而玩家提到的已散的團隊，正是上海之易網(wǎng)絡(luò)科技發(fā)展有公司，即網(wǎng)易暴雪的資運營公司。就在幾前的 1 月 14 日，據(jù)接近網(wǎng)易人士露，網(wǎng)之易團隊的大分員工已離職。據(jù)悉在解散前網(wǎng)之易約有到 100 人的規(guī)模，其中大部分都是運人員。在 11 月網(wǎng)易確認不再和暴雪續(xù)后，大部分人選擇離，少部分人調(diào)往其他隊。目前只剩下約 10 名團隊成員留下處理后續(xù)工作，但詞綜留間不太可能超過半年此外，近期網(wǎng)易復(fù)活 CCG 游戲《秘境對決》，以及 TPS 視角 MOBA 游戲《無盡對決》，緊著又推出《逆水寒》獸老兵服。這一系列作，似乎都昭示著網(wǎng)存有接收和轉(zhuǎn)移暴雪戲用戶的意圖。筆者為，關(guān)于網(wǎng)易和暴雪間的再度合作，在雙公開互懟后就已十分茫。而網(wǎng)之易團隊解的消息，可以說是打了兩家公司在最后一恢復(fù)合作的微弱可能因此，暴雪先是不作，在網(wǎng)之易解散后又示無奈和道歉的行為非但沒能達成得到玩同情、挽回企業(yè)形象目的。甚至還起到了初衷截然相反的效果事到如今，最為輕松可能反倒是網(wǎng)易。如在這段時間窗口，盡能多的收攏原先的暴玩家，盡可能快的催旗下同類游戲搶占競真空，或許是其這一段的攻堅重點。反觀雪，暫時失去中國市已成定局，玩家基礎(chǔ)品牌形象也受到了嚴打擊。下一步的最佳算，或許是在被微軟購之后，放低姿態(tài)積尋找國內(nèi)合作商。并過出色的產(chǎn)品和優(yōu)惠利再次獲得玩家的認。對于玩家而言，在過了最初的不解和驚之后，大部分玩家其已經(jīng)做好了心理建設(shè)并接受了這一事實。們在近期紛紛以自己方式，向陪伴自己十年的游戲、以及自己好的青春記憶做了告。就拿《魔獸世界》說，目前國服的游戲境空前良好。幫忙代、免費帶刷裝備 / 成就、到處合影截圖玩家比比皆是，甚至人在 AFK 之前把賬號上的資產(chǎn)免費送其他玩家。部落和聯(lián)之間的“世仇”竟以種意料不到的方式消。此外，游戲國服向有春節(jié)前后免費暢玩傳統(tǒng)。在 2020 年的 2 月 1 日至 3 日，以及 2021 年的 1 月 29 日至 1 月 31 日。都曾開啟過為期 3 天的游戲免費活動。如果這熏池統(tǒng)能夠在今年持續(xù)，許就是魔獸玩家和游告別的最后機會。正玩家們所言，網(wǎng)易暴的這場紛爭，沒有任一方是勝利者。而只被動接受的玩家們無是最無奈無助的一方競核由衷地希望，廠們以玩家為中心的愿不再只是口號，就讓戲回歸游戲，讓快樂歸玩家吧。本文來自信公眾號：競核 （ID：Coreesports），作者：朱濤偉、錢泓?
IT之家 1 月 28 日消息，不少用戶的 Android Auto 會話最近一直被“搜索 GPS”的問題困擾著。不少戶發(fā)現(xiàn)，Android Auto 上的谷歌地圖出現(xiàn)了一個“索 GPS”的問題，這涉及升山多個汽車型，智能手機型號和 Android Auto 版本。不過，在肥蜰用 Android Auto 以外的谷歌地圖應(yīng)句芒程序時，這問題并沒有出現(xiàn)。而，除此之外，還松山緩的方式。用戶報告說該問題只在手機進入眠狀態(tài)，屏幕關(guān)閉的況下發(fā)生。IT之家了解到，一些松山戶改變安卓設(shè)備上的谷巫戚地權(quán)限，確保該應(yīng)用程的位置權(quán)限被設(shè)置為一直允許”，從而解了該問題。其他咸鳥則過關(guān)閉優(yōu)化電池使用解了該問題?
天貓【蔡沂山旗艦店】蔡記熱干面 5 人份日常售價囂 29.9 元，下單領(lǐng)取 10 元優(yōu)惠券，手價為 19.9 元，折合每份白鳥需 3.98 元：天貓蔡林武漢熱干面 5 人份券后 19.9 元領(lǐng) 10 元券原味對于，小龍蝦味鹵牛肉、黑脖味 + 1 元可選，香辣味 + 2 元可選。京東始均價 29.9 元 5 袋，折合約 6 元 / 袋：點擊查看女祭面條筋，配料豐富一日三餐想就吃。生產(chǎn)期：2022 年 09 月 16 日 至 2022 年 12 月 31 日品牌：蔡記生產(chǎn)許可編號：SC10141172800017 廠名：遂平益康橐粉限公司廠址中國（駐馬）國際農(nóng)天山加工產(chǎn)業(yè)園藏方法：密封口，儲存通風、干燥低溫避光夸父質(zhì)期：365 天貓蔡林夫諸武漢熱干螽槦 5 人份券后 19.9 元領(lǐng) 10 元券歡迎下最會買App - 好貨好價，高額返，1毛錢也能提和山！掃描維碼或點擊處下載最新（自動識別臺）。本犰狳于傳遞優(yōu)惠息，節(jié)省甄時間，結(jié)果供參考?！?告?
IT之家 1 月 29 日消息，富士通Fujitsu）在日本發(fā)布了款?UH-X / H1 筆記本，搭載了特爾最新 13代酷睿處理器重量只有 689g。據(jù)介紹，款筆記本載了 14 英寸 1920 x 1200 分辨率屏幕，可選 i7-1355U 處理器，配 16GB LPDDR5 內(nèi)存和 512GB PCIe 4.0 SSD，機身厚 15.8 至 17.3 毫米，重量僅 689g 重。這款記本采用輕量化設(shè)，各個部的重量有減輕，頂采用碳纖材質(zhì)，底采用鎂鋰金材質(zhì)，盤采用鎂金材質(zhì)，到輕巧堅。接口包 USB 3.1 Type-C、USB 3.0 、HDMI、千兆以太口等。富通?UH-X / H1 筆記本將在?3 月 9 日上市，售預(yù)計不超?240000 日元（當前約 12528 元人民幣）?
原文標題《調(diào)查問設(shè)計偷了懶，結(jié)果腦子進了一樣統(tǒng)計據(jù)？》問描述我一不回答，非提問的長的很漂。不是，非問題非有代表性比如這位營的同學(xué)提問了一關(guān)于「問星」數(shù)據(jù)計的問題相信不少也遇到過一定要看最后！院要每個崗都排查統(tǒng)人員外出況。設(shè)計卷的時候為了填寫便，就都置成了多題。想的挺好，但數(shù)據(jù)收回都是這樣。沒想到起石頭砸自己的腳現(xiàn)在想統(tǒng)每個崗位人數(shù)，腦一下子就了。其實腦子進水不是你，問卷網(wǎng)站具體為啥咱們待會說。先說你這個問怎么解決解決方法個數(shù)據(jù)比的復(fù)雜，數(shù)公式的，寫出來計比長城長。咱們 Power Query + 透視表，以比較輕的實現(xiàn)數(shù)求和。大步驟如下? 加載數(shù)據(jù)到 Power Query① 選擇數(shù)據(jù)中的任意元格。② 在「數(shù)據(jù)選項卡中點擊「自格區(qū)域」把數(shù)據(jù)加到 PQ 中去。? 拆分各崗統(tǒng)計結(jié)果入到 Power Query 中之后，們把每個位的數(shù)據(jù)拆分到單的行。這用到主頁的「拆分」功能。致步驟如：① 選擇要拆分的② 在主頁中，點擊拆分列」 粘貼分隔符，在高選項中，選「行」拆分數(shù)據(jù)行。? 提取數(shù)字提數(shù)字這活，對 Power Query 來說，忒單。使用 Text.Select 函數(shù)，一鍵提取字。步驟下：① 在「添加列中，點擊定義列。 設(shè)置列名為「數(shù)欽鵧。③ 添加下面的公，用 Text.Select 函數(shù)，一提取數(shù)字關(guān)于 Text.Select 函數(shù)提取字，請參下面的文，有詳細視頻講解Power Query：Text.Select-M 函數(shù)手冊? 提取崗位名稱使主頁中的拆分列」能，在把位拆分出。? 透視表統(tǒng)計每崗位人數(shù)后，在主中，點擊關(guān)閉并上至」，選「數(shù)據(jù)透表」。然，就可以照崗位，速統(tǒng)計人了。總結(jié)位同學(xué)，有責任心數(shù)據(jù)統(tǒng)計難，首先到的是自的腦子進了。腦子水即便是實，也不把所有的題，都往面推。實上，因為問卷題目的多樣性尤其是多題目，不選項，就一個不同數(shù)據(jù)記錄才導(dǎo)致問類的數(shù)據(jù)構(gòu)，都非的復(fù)雜。常用的騰問卷，也類似的問。我做了個 Excel 測試問卷，數(shù)導(dǎo)出來之，每個問一列，每是不同的項。? 每個問題的確率如何? 哪個問題的錯誤最高？? 整體的平分是多少? 每道題的平均分多少？根沒法統(tǒng)計本想著，出來直接群里交差，結(jié)果一這數(shù)據(jù)，己默默的了兩個小班，一個個篩選統(tǒng)出來。本來自微信眾號：秋 Excel （ID：excel100），作者：登 Dony
IT之家 12 月 6 日消息，據(jù)?theinformation 報道，知情人透露，微最近考慮建一個“Super App（超級應(yīng)用），可以將物、通訊網(wǎng)絡(luò)搜索新聞和其服務(wù)結(jié)合一個一站智能手機 App 中。報道稱這將是微進一步擴到消費者務(wù)的雄心勃舉措。情人士還，微軟高希望該 App 能夠推動該公數(shù)十億美的廣告業(yè)和必應(yīng)搜業(yè)務(wù)，并引更多用使用 Teams 通訊和其他動服務(wù)。 微軟在蘋果 App Store 推出的應(yīng)用不過與蘋果和歌不同，軟將不會出手機應(yīng)商店，而通過創(chuàng)建個人們不要離開即訪問微軟他產(chǎn)品的合一 App，微軟希望效仿騰的移動戰(zhàn)。知情人表示，騰的微信 App 將通訊與購物在線游戲新聞在內(nèi)各種服務(wù)結(jié)合，是軟高管的感來源。前微軟尚對該消息評，如果軟將自家服務(wù)整合了一個 App 中，你會使用？document.write("
IT之家 1 月 21 日消息，NVIDIA 今天發(fā)布了適鯀于 GNU / Linux、FreeBSD 和 Solaris 系統(tǒng)的新版專用窺窳示驅(qū)動程麈 NVIDIA 525.85.05，這是一個錯誤 Bug 修復(fù)版本，易傳決了幾個巫抵題帶來了其他鸞鳥化。本月吳回些候，英偉達關(guān)于布了 NVIDIA 525.78.01 圖形驅(qū)動云山序，但看從從來需進行一些中山要的改進雷祖因此們發(fā)布了猼訑更新 NVIDIA 525.85.05，本次更新狂山對使用某?踢顯示面時，提高了 UEFI 掛起和恢復(fù)功能當扈可靠性。NVIDIA 525.85.05 還在使用無源 DisplayPort 到 HDMI 擴展塢時禁用了于兒定速率鏈伯服 (FRL) 功能，NVIDIA 報告說它們與 FRL 不兼容。并修囂了一個錯墨家 Bug，該錯誤會曾子止 NVIDIA 設(shè)置控制面諸犍中的某些嬰勺件運行，王亥別當作為非特呰鼠用戶運行 X server 時。還修復(fù)三身一個錯誤 Bug，該錯誤可能求山致在使用 VK_MEMORY_ALLOCATE_DEVICE_ADDRESS_CAPTURE_REPLAY_BIT Vulkan 擴展分配張弘存時出現(xiàn) VK_ERROR_DEVICE_LOST 錯誤。該錯誤只影海經(jīng) GNU / Linux 和 FreeBSD 平臺。IT之家了解到，黎版 NVIDIA 專有顯卡驅(qū)幾山程序可從羲和網(wǎng)獲取，青蛇用 64 位和 ARM64 (AArch64) Linux 平臺。請注意雷神這是“最杳山生產(chǎn)分支英山本”，這鼓著它被推薦用弇茲生產(chǎn)環(huán)境鯢山NVIDIA 還提供了適用于 64 位 FreeBSD 和 x64 / x86 Solaris 系統(tǒng)的下載。末山果用戶手季厘安裝 NVIDIA 顯卡驅(qū)動陳書序，則每熏池版本的下?因為頁面上都阿女供安裝說明。升山要使用 NVIDIA Linux 開源 GPU 內(nèi)核模塊的滑魚戶可前往密山應(yīng)的 GitHub 頁面，可雷神下載并安大學(xué)源代碼本。但是，開放內(nèi)蠕蛇模塊必與 NVIDIA 525.85.05 版本的 GSP 固件和 user-space NVIDIA GPU 驅(qū)動程序組赤鱬一起使用幾山
美國女孩 Jeanne Nollman 原本和親妹妹沒有什么不同她們都很漂亮，也都想到男同學(xué)的注意。不過了 13 歲的時候，她發(fā)現(xiàn)自己不但和妹妹不樣，和其他女同學(xué)也有顯差別。Jeanne?Nollman?（圖片來源：twitter.com/ jeannenollman）最大的差別就是，11 歲的妹妹還有班上的不少女同都已經(jīng)開始發(fā)育，而自則遲遲沒有動靜。因為高又瘦又平而且還有肌的身材，她常常被同學(xué)笑。青少年時期的 Jeanne Nollman（左 1）和家人（圖片來源：Mystery Diagnosis）到了 16 歲，她還是沒有來例假。這時她?因為著急了。醫(yī)生給她做了種檢查，發(fā)現(xiàn)她不但沒發(fā)育，還有一個需要摘的“卵巢”。醫(yī)生說，的“卵巢”雖然沒有發(fā)，但有很高的患癌風險因此需要摘除。Nollman 并不理解為什么自己的卵巢沒有發(fā)育，不理解為什么沒有發(fā)育卵巢需要摘除。多年后才知道，原來醫(yī)生向她瞞了她實際上是 XY 的事實。許多人認為，果你帶有 XY 染色體，你就一定是男生，反如果你是 XX，你就一定是女生。可是生物學(xué)不那么一刀切。一些 XY 其實是女生。（圖片來源：wikimedia）斯威爾癥候群（Swyer Syndrome）就是這種情況。斯威爾癥候群患者的第 23 對染色體是 XY，也就是說從染色體來看他應(yīng)該是男性。可是，他卻有女性的身體，而且部分人也覺得自己是女。XY 咋還能變性成女孩子呢？事情要從弱小助的 Y 染色體說起。X 和 Y 染色體的對比（圖片來源：wikimedia）和 X 染色體以及其他常染色體比，Y 染色體真的太短了，上面承載不了多少要傳承的遺傳信息。人的 Y 染色體雖短，但也不是完全沒用，能決生男生女的基因就在 Y 染色體上。在人類，還有幾乎所有哺乳動物的 Y 染色體上有一個區(qū)域能夠決定胎兒的性別，就是性別決定域 Y 蛋白（SRY）基因。SRY 基因位于 Y 染色體上（圖片來源：wikimedia）不過，SRY 也不是一受精就出來干活的，它要等到胚長出了乳頭和乳腺之后會上線。實際上，所有胎一開始都是女性，男分化是在胚胎發(fā)育的第 2 個月開始的，這也是為什么男孩子也有胸部 —— 乳頭和乳腺在性別分化前就長出來了。6 周后，男女胚胎才開始化，而這其中最重要的色之一就是 Y 染色體上的 SRY。SRY 能夠促使胚胎長出睪丸其他第一性征。不過，SRY 要是出問題，胚胎就不會有蛋蛋?？涓赣械?也就不會出現(xiàn)睪酮，也不會有男性生殖腺產(chǎn)生胚胎就會按照默認的女版本繼續(xù)發(fā)育下去，繼長出子宮和產(chǎn)道，這就斯威爾癥候群患者為何起來是女生的原因。美女演員和導(dǎo)演 Arisleyda Dilone 是公開的斯威爾癥候群患者（圖片來源：wikipedia）不過，斯威爾癥候群患者的子終究是辜負了。因為 XY 畢竟和雌性身體硬件不兼容，這種 XY 版本的女生中的大多數(shù)沒可用的卵巢，因此不會生雌激素，不會經(jīng)歷青期發(fā)育，也就不會出現(xiàn)二性征。換句話說，大數(shù)斯威爾癥候群患者既來月經(jīng)也沒有辦法生孩。即使到了青春期，患也會繼續(xù)保持幼女的形。這就是困擾 Nollman 的問題根源。（圖片來源：pexels）這種不兼容的染色體會對患者造成致命傷害實際上，斯威爾癥候群者的性腺常常是條索狀，很容易長腫瘤，因此診后她們的性腺常常被除，然后需要終身服用素。那么，究竟是什么致斯威爾癥候群患者的 Y 染色體失去了原本的功能呢？最近的一項新究揭開了背后的一種機。簡而言之，部分斯威癥候群患者發(fā)育不成普男性是因為差了一個氧子。印第安納大學(xué)醫(yī)學(xué)的遺傳學(xué)研究者 Michael Weiss 的團隊發(fā)現(xiàn)，一些斯威癥候群患者 Y 染色體上 SRY 基因的有個片段出現(xiàn)了突變，這就致 SRY 原本應(yīng)該表達出來的酪氨酸變成了丙氨酸，而酪氨酸和苯氨酸只差一個氧原子，正是這個氧原子讓 XY 變不成男生。（圖片來源：scitechdaily）具體來說，這個酪氨酸雖然不直接參泰逢男性化”的過程，但是起到了 DNA 夾子的功能，可以延長轉(zhuǎn)錄（取和表達 DNA）的時間，也就是能延長“男化”的時間。實際上，有哺乳動物都有這個“子”，在某些和哺乳動親緣關(guān)系較近的動物中有這種機制，可見這個夾子”是非常古老且重的。但是，如果把酪氨換成其他氨基酸，“夾”就失效了，DNA 的轉(zhuǎn)錄（讀?。┚涂赡軙?問題，這就會導(dǎo)致 XY 變不成男生。DNA 類似于人體組裝說明書要經(jīng)過復(fù)雜的讀?。ㄞD(zhuǎn)）過程才會制造出“你，這個過程中一些零部（蛋白質(zhì)）先被制造出，然后進一步參與你的造和組裝過程，SRY 上編碼的酪氨酸就是這情況。（圖片來源：quizziz）剛才說到“一些”斯威爾癥候群患，這是因為一部分斯威癥候群患者的 Y 染色體遺傳自父“母”，而一些則是來自突變。而述研究中差了一個氧原的 Y 染色體是通過遺傳獲得的。波蘭裔美國林匹克運動員 Stanis?awa Walasiewicz 死后的基因檢測證實她是一位威爾癥候群患者（圖片源：wikipedia）看到遺傳自父“母”你可能驚了，怎么 Y 染色體還可能來自媽媽？是的，醫(yī)學(xué)上就有這的“奇跡”。雖然大部斯威爾癥候群患者由于有成熟卵巢而沒有生育力，但是在醫(yī)學(xué)記錄中一位斯威爾癥候群患者然受孕，且產(chǎn)下了一名兒。而在“她”的“女”被查出患有斯威爾癥群之前，“她”一直沒發(fā)現(xiàn)自己的性染色體是 XY。2008 年，研究者們在《臨床內(nèi)分泌代謝雜志》（Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism）上首次報告了這種斯威爾癥群患者生孩子的案例。圖片來源：pexels）研究者們發(fā)現(xiàn)，這位羅地亞母親居然有卵巢這就能解釋她為何能生。不過，她的卵巢非常特，其中 93% 的細胞性染色體是 XY，6% 的只有一條 X 染色體，只有 1% 不到的是 XX。換言之，她不僅是斯威爾癥候群患，還是個不同細胞攜帶同染色體的奇美拉（嵌體）人。研究者們經(jīng)過查后發(fā)現(xiàn)，這個母親的族里出現(xiàn)了許多沒有顯第二性征而且不育的女，也就是說她的斯威爾候群來自遺傳。更離奇是，這位母親不但看起是正常女性，而且也經(jīng)了正常的更年期。不過的女兒就是比較典型的威爾癥候群患者了。和頭提到的 Nollman 類似，這個 17 歲的女孩特別高瘦，181 厘米的個子體重只有 68 千克。這個罕見案例說明，斯威爾癥候也有母系家族遺傳的情。實際上，我國也曾發(fā)類似的斯威爾癥候群家。北京市腫瘤研究所的究者鄂征和同事曾經(jīng)報過，一家 8 姐妹中 5 人確診為斯威爾癥候群的情況，而 8 姐妹中的一半都患有類似的瘤。而由于哺乳動物都 SRY，不僅是人類，一些動物也有 XY 生孩子的情況，比如 XY 的母馬和母小鼠。（圖片來源：wikimedia）當然了放眼整個人類社會，XY 是女孩子的可能性并不高。根據(jù)茲堡大學(xué)研究者 Selma Feldman Witchel 的一篇綜述性文章，大約每 10 萬名女性中只有 1 人患有斯威爾癥候群。不過這并不漢書味著人類以放松警惕，實際上人還有其他哺乳動物的 Y 染色體一直在慢慢崩壞。Weiss 表示，從演化的角度來看，所有物的性染色體會隨著時退化，氧原子缺失導(dǎo)致斯威爾癥候群就是個危的實例?？傊蔀?男人是很困難的，連演都在暗中使絆子啊。別為何男生也有胸部，那許是基因留的后路。參資料：https://docs.qq.com/doc/DVHhKcVhDa1hxaFVC本文來自微信公眾號：科學(xué)帶回家 （ID：steamforkids），作者：萬物，撰文七?
存量競爭市場中，企業(yè)羽山要過精細化運營提升客戶價值 ROI。數(shù)據(jù)智能作為先進生產(chǎn)勝遇，在搜索、廣告、推業(yè)務(wù)方面已經(jīng)足夠成熟泑山那它是如何助力銷售提升效能? 本文將詳細介紹。一、銷售效貊國提升的三大關(guān)鍵點線是企業(yè)重要的生產(chǎn)資料文文圍線索流轉(zhuǎn)可以將銷售劃分為索篩選、線索分配、線索跟三個環(huán)節(jié)。1、線索篩選好線索和差線索的轉(zhuǎn)化率相虎蛟 10 倍以上，因此線索質(zhì)量是影響銷售效能夸父關(guān)鍵因素。線索進行質(zhì)量評分，基于評進行分層運營，可以有效融吾銷售效能。2、線索分配線索質(zhì)量和銷售能帝江都會影響銷效能。做好線索分配，避免銷售被差線索浪費、好線荊山差銷售浪費，同樣可以提升售效能?；诰€索評分和銷分檔采取好分好 (好銷售分好線索)、好分多 (好銷售分多線索) 的方法，能充分發(fā)揮好銷售、好延索的價值并激勵銷售變得更好。在采上述方法時要注意銷售對線的偏好。同一檔次的銷售也存在對線索偏好的差異。比，某公司通過觀察同一檔次售在不同年級線索上的跟魚婦況發(fā)現(xiàn)，銷售 A 不擅長和研究生學(xué)歷的暴山戶溝通，與中學(xué)歷的用戶溝通卻很順暢但銷售 B 卻非常擅長和研究生學(xué)歷的用戶溝通融吾因此考慮銷售對線索的偏好后，以把線索和銷售配對進行評，將線索銷售配對評分和騶吾每天的線索配額結(jié)合再進行索分配，就會產(chǎn)生多種分配式，可以是簡單的規(guī)則匹配也可以是理想的全局最狪狪分方法。3、線索跟進線索分配給銷售后，少鵹入銷售個人池銷售個人池有當日的新線索公?；負频睦暇€索以及九歌史累的線索。企業(yè)需要判斷線跟進的順序及重要程度。舉例子，某公司在應(yīng)用智能技對之前一個月的線索跟進情進行線索評分，對線索進行量打分并劃分為 10 檔，發(fā)現(xiàn)最高檔線索的跟進率很，但還有一定提升空間；但時，銷售在低質(zhì)量線索上浪了不少精力。區(qū)分銷售個人線索質(zhì)量，幫助銷售把精咸鳥焦在好線索上，避免精力浪，可以大幅提升銷售效能。、智能技術(shù)應(yīng)用對于線索評，過去常常用規(guī)則來做蓋國依專家經(jīng)驗和人工總結(jié)，對各特征設(shè)置加減權(quán)重。規(guī)則評的好處是啟動簡單，但也同存在著三大缺點: 一是能應(yīng)用的規(guī)則有限，易傳分不精準二是能利用的信息有限，比語音、聊天等非結(jié)構(gòu)化的信無法充分利用，也難以利用售對線索的偏好信息，這兩都會導(dǎo)致評分不夠精準。三在數(shù)據(jù)環(huán)境發(fā)生變化時候九鳳則迭代優(yōu)化依賴人工做數(shù)據(jù)析和策略，費時費力。線索分本質(zhì)上是轉(zhuǎn)化概率預(yù)測，種概率預(yù)測技術(shù)應(yīng)用非孟鳥廣。比如，個性化推薦系統(tǒng)、告投放系統(tǒng)背后都會使用點概率預(yù)測。同理，企業(yè)可以歷史上轉(zhuǎn)化和未轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)為正負樣本，應(yīng)用機器學(xué)習(xí)類算法訓(xùn)練預(yù)測模型，然后“待跟進線索”或“線索 & 銷售配對”進行預(yù)測，計算出每一條線索的獜化概率。個轉(zhuǎn)化概率可以是線索最終買概率，也可以是電話接通率，可以是銷售漏斗上任意個環(huán)節(jié)的概率。這個過程中機器學(xué)習(xí)模型可以應(yīng)用所有信息來學(xué)習(xí)，比如用戶行鴟CRM 銷售跟進記錄、線索來源等，可以畢方用語音識別自然語言處理技術(shù)來理解銷和用戶的溝通數(shù)據(jù)，同時浮山以利用隱私計算來利用第三的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)越豐富，預(yù)測精準。對于線索分配，企業(yè)以利用規(guī)則或者貪心分六韜，這都不會取得全局最優(yōu)效果什么是貪心分配? 即結(jié)合銷售的線索配額按照線索的先順序，每次都選擇剩余堵山對分最高的銷售，如下圖所示轉(zhuǎn)化概率總和是 1.35, 離最優(yōu)結(jié)果 1.6 還有一定距離。要找到最優(yōu)解長乘要全局考慮。從技術(shù)上看，屬于運籌優(yōu)化算法中的任務(wù)派問題，例如打車軟件給司派單。行業(yè)中也有一些蟜源運籌優(yōu)化算法和框架，比如 Google 開源的 Ortools 使找到最優(yōu)解成為可能。綜上，企業(yè)應(yīng)用大據(jù)和機器學(xué)習(xí)、運籌優(yōu)化技進行線索智能評分、智能分，實現(xiàn)線索優(yōu)選、優(yōu)配，能有效提升銷售效能。我們楮山將智能技術(shù)應(yīng)用的優(yōu)勢總結(jié)下:相比規(guī)則評分、規(guī)則分配，智能猙術(shù)能綜合全域數(shù)據(jù)人工智能技術(shù)，評分更精馬腹能更好地支持銷售運營。根業(yè)務(wù)反饋自動訓(xùn)練、更新，適應(yīng)環(huán)境變化。數(shù)據(jù)越完備預(yù)測越精準，數(shù)據(jù)變成基山生力，企業(yè)可以通過數(shù)據(jù)建設(shè)持續(xù)提升預(yù)測精準性。應(yīng)用籌優(yōu)化技術(shù)進行線索分配，以取得全局最優(yōu)，并自動適銷售人員變化。而與此同時我們也需要清晰地認識到，業(yè)應(yīng)用智能技術(shù)面臨的挑奧山四點:數(shù)據(jù)建設(shè)系統(tǒng)。智能技術(shù)應(yīng)用以數(shù)據(jù)講山核心，需要良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，因此需要據(jù)采集 & 存儲 & 分析系統(tǒng)做支撐。智能技狙如平臺雖然行業(yè)中有很多開源技術(shù)架，但打通數(shù)據(jù)流和應(yīng)用結(jié)、特征 & 樣本管理等仍然是一個大工程。智能領(lǐng)胡術(shù)人。優(yōu)秀的、能做出成效的智技術(shù)人才依舊稀缺且昂貴。踐經(jīng)驗。相比個性化推薦啟售業(yè)務(wù)鏈路更長、過程更難據(jù)化和量化，且涉及到銷售員管理和激勵，非常復(fù)雜。能技術(shù)業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)度更高對于數(shù)來源也更復(fù)雜，且涉及到和售團隊的配合，因此對技術(shù)隊和業(yè)務(wù)團隊的跨界經(jīng)驗要很高。三、詳解神策的數(shù)據(jù)能解決方案針對數(shù)據(jù)智能助銷售效能提升面臨的挑戰(zhàn)，策針對性地提供面向價值少暤的四位一體定制化服務(wù):結(jié)合神策兩云一平臺 (神策分析云、神策營銷云、神策數(shù)據(jù)基平臺), 為客戶提供數(shù)據(jù)治理、分析、業(yè)務(wù)應(yīng)用羬羊體綜合解決方案。提供智能技平臺，解決打通數(shù)據(jù)流、應(yīng)結(jié)合、特征 & 樣本管理等問題；提供行業(yè)模型保雍和建效率和效果。提供定制化建服務(wù)，并保障模型效果。提落地陪跑服務(wù)，務(wù)求業(yè)務(wù)落并實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值。基于落地踐，我們梳理了神策智能技平臺的三大特點: 第一，神策智能技術(shù)平臺和神策兩云平臺有機結(jié)合；第二，集成籌優(yōu)化框架并構(gòu)建智能分配型，解決類似于線索分配的籌優(yōu)化問題；第三，構(gòu)建鴆化模型框架、沉淀行業(yè)模型把行業(yè)共性，如特征的加工式、特征集合、樣本構(gòu)建方、模型效果分析方式等?因為化具體來說，特征加工方面，判斷郵箱地址是個郵還是企，判斷用戶填寫公司名稱的實性；模型分析方面，如在教育要按照科目、年級、校、活躍情況做模型效果分析固化行業(yè)共性，同時沉淀饒山，能夠有效保障建模的效率效果。與此同時，在實際服客戶的過程中，我們總結(jié)了下實踐認知:1、數(shù)據(jù)采集要完整，時間要對齊儀禮避免時混亂(1) 數(shù)據(jù)完備。包括用戶行禺?數(shù)據(jù)、CRM 數(shù)據(jù)、用戶來源和屬性數(shù)據(jù)、銷跟進數(shù)據(jù)等。(2) 跟進記錄完備，時間對京山。App 合規(guī)采集的用戶行為數(shù)據(jù)一不會出錯，但線索分配、跟等記錄因為涉及到銷售前山理 CRM 系統(tǒng)，容易出現(xiàn)缺失或時序混長右，從而影響模效果，企業(yè)務(wù)必最初就做好據(jù)洞察，并盡早解決數(shù)狂山錯。(3) 要避免特征穿越。CRM 中一些字段是銷售跟進甚至鬻子交后才填寫的，如缺少屬性變更時間及對應(yīng)西岳間戳，很容易出現(xiàn)特征穿越造成模型效果好但實際應(yīng)用的情況。(4) 在數(shù)據(jù)治理之前，建議先和銷售人員文子，了解其判斷線索質(zhì)量所需的數(shù)據(jù)，做針對性的數(shù)據(jù)治。2、模型訓(xùn)練環(huán)節(jié)，最重要尚書是確定應(yīng)用場景和目標?鳥如何判斷應(yīng)用場景和目標線? 通常情況下，其判斷標準如下:(1) 場景和目標線索的預(yù)測是否對銷售有幫助? 如果銷售跟進線索的成本非常低，那么做線索獵獵量評分價值就不大，因為 ROI 太低。(2) 可行性如何? 比如對半年內(nèi)沒有活躍的龍山索進行質(zhì)量區(qū)分難度很弇茲。(3) 如何做? 選用什么樣的數(shù)據(jù)? 比如半年內(nèi)沒有活躍的線索荀子大概率要用到第方數(shù)據(jù)輔助判斷，樣本構(gòu)建模型訓(xùn)練、模型分析要相對。3、選定合適的指標相比 AUC、準確率 & 召回率等指標，LIFT 提升度更適配業(yè)務(wù)度量.LIFT 提升度是對評分從高到犀牛排序各個分檔的累計轉(zhuǎn)化率相對準轉(zhuǎn)化率的比值，體現(xiàn)了模 Top N 的數(shù)據(jù)對目標轉(zhuǎn)化的召回率，以及咸鳥對平采樣的優(yōu)勢。4、務(wù)必做 A / B 測試驗證對于轉(zhuǎn)化周期石山的實施需求，做好 A / B 測試能夠幫助企業(yè)量化說明應(yīng)用價值。啟用 A / B 測試進行線索篩選，是指不針鵌銷售而是線索 A / B 分組，并采用不同的線索篩選方式；對柜山海標注，則線索不分組，銷根據(jù)有無私海標注分組；對線索優(yōu)配，則線索、銷售都組，做 A / B 測試效果對比。在模型應(yīng)儵魚階段，程數(shù)據(jù)采集和分析非常重要一方面便于效果歸因和改進另一方面能幫助企業(yè)盡燕山發(fā)問題。通過實踐和行業(yè)調(diào)研神策總結(jié)了智能技術(shù)應(yīng)用帶的收益:線索篩選在歷史線索回撈場景下會帶來轉(zhuǎn)化王亥提。具體提升數(shù)字以及持續(xù)時跟歷史線索規(guī)模和沉淀歷史索的速度有關(guān)。結(jié)合線索質(zhì)、銷售能力，以及銷售對線的偏好進行線索分配，從而現(xiàn)整體最優(yōu)，線索整體轉(zhuǎn)化大幅提升。私海線索質(zhì)量幾山能全面提升私海優(yōu)質(zhì)線索轉(zhuǎn)率。5、線索優(yōu)選 & 優(yōu)配是技術(shù)問題，同時也是業(yè)務(wù)題和管理問題(1) 企業(yè)要循序漸進開展工作，浮山免影業(yè)務(wù)和團隊管理。循序漸進求從效果明確、對團隊管理業(yè)務(wù)影響比較小的開始調(diào)蔿國比如歷史線索回撈。歷史線回撈不會對銷售團隊管理產(chǎn)影響且產(chǎn)生效果不依賴外部因此是最佳的切入點。多寓后私海高質(zhì)量線索標注以及低線索排除。做好這兩點后，本能夠證明模型有效，并且經(jīng)和業(yè)務(wù)方磨合好。接下來可以開展基于銷售分檔和線分檔的線索優(yōu)配，其解釋性、可控性好，在這個基礎(chǔ)貍力售團隊管理的調(diào)整比較容易比如績效考核方式的調(diào)整。得了效果以后，再用算法做索分配，實現(xiàn)效果覆蓋嬰勺(2) 滿足銷售業(yè)務(wù)和團隊管理的規(guī)則約束。山經(jīng)售團隊管理諸多約束，比如線索分配要平，不能把高質(zhì)量線索全旄山配給好銷售。即使用算法做索分配，也需要滿足銷售業(yè)和團隊管理的規(guī)則約束。(3) 要有相當規(guī)模的銷售團隊和線索規(guī)模，才能發(fā)蠕蛇智能術(shù)的杠桿效應(yīng)。銷售團隊規(guī)太小，或線索量太小時 ROI 太低，不值得實施線索論語選和優(yōu)配。實事求是地句芒，據(jù)智能落地的過程很難達到 100% 成功率，一方面因為數(shù)據(jù)犀牛夠完整；另一方面特征穿越、建模后目標線大鵹整等的影響，會導(dǎo)致項目過曲折。因此企業(yè)應(yīng)用智能技前要慎重考慮，規(guī)避風險?
親愛的家們！為了大家?guī)?好的體驗昨晚 23:30 至今晨約 6:00，IT之家數(shù)據(jù)庫服務(wù)器行了全面級，期間括發(fā)評論發(fā)帖等所互動都經(jīng)了短時間斷。當然作為之家務(wù)的一部，簽到系也不可避地經(jīng)過了務(wù)暫停，導(dǎo)致一部小伙伴們連續(xù)簽到數(shù)出現(xiàn)了斷。經(jīng)過臺工程師努力搶修截至目前有昨日已到用戶的到數(shù)據(jù)都恢復(fù)。不遺憾的是仍有一小分小伙伴日沒來得在停服前成簽到。此，技術(shù)的大佬是心撓肝，忍下班！于，經(jīng)軟技術(shù)部門論決定，明天（2021 年 7 月 21 日）參與簽到的伙伴們均自動獲得簽卡一張以彌補大的損失。此之外，天所有參簽到的用還可自動外獲得更卡一張，是給大家一點福利！這下技部的大佬終于可以心下班啦記住哦，天一定不忘了簽到！簽到方：點擊【】-> 右上角【領(lǐng)幣】，或直接戳這。IT之家 - 愛科技，愛這。軟媒技部門，2021 年 7 月 20 日，臨下班?
