外媒亚马逊AWS存储业务今年营收将超过80亿美元

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据国外媒体报道,靠网络销售图书起家的电商巨头亚马逊,也是目前全球最大的云计算服务提供商,他们AWS云计算服务的营收已连续25个季度保持增长,最近3个季度都超过100亿美元,远高于其他云计算服务提供商。

最近遭遇困难的香港餐饮品牌不只翠华,香港连锁快餐集团大快活(00052.HK)半年净利润下滑43%、大家乐(00341.HK)半年净利润减少34.5%。

基于声谱图的人工智能系统,在分离出以单一频率响起或共振的乐器的音符方面相对有效,例如钢琴或小提琴旋律。

据了解,依照住建部等部委2019年6月发布的《关于在全国地级及以上城市全面开展生活垃圾分类工作的通知》要求:46个重点城市到2020年底将基本建成垃圾分类处理系统;全国地级及以上城市2019年起全面启动,2025年底前基本建成。

声源分离长期以来一直吸引着科学家。1953年,英国认知科学家科林·切里(Colin Cherry)创造了“鸡尾酒会效应”这个词语,用来描述人类在拥挤嘈杂的房间里专注于一次谈话的能力。

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内地餐饮市场曾被香港餐饮业视为一块大蛋糕。2012年,翠华控股在港交所上市募资,所募7.94亿港元资金中,投入内地开店资金高达2.78亿港元,占比35%。

就规模而言,亚马逊AWS存储业务接近百亿美元的年度营收,已超过了众多的存储服务提供商。外媒在报道中就表示,虽然目前并没有太多的数据,但今年超过80亿美元、有望达到100亿美元,可能意味着亚马逊AWS存储业务的规模比云数据管理解决方案提供商NetApp还要略大,也要大于除戴尔之外的其他传统存储服务提供商。

这些旋律在声谱图上显示为清晰、连续的水平线。但是隔离那些产生残余噪音的撞击声,比如鼓,低音拍击,是一项非常艰巨的任务。鼓点感觉像一个单一的、实时的整体事件,但它实际上包含了不同的部分。对于鼓来说,它包括覆盖较高频率范围的初始撞击,随后是在较低频率范围内的无音高衰减。笛福兹说,一般的小鼓“就频率而言,到处都是”。

港星温碧霞当年说自己喜欢去茶餐厅吃饭,首推的是翠华。余文乐在《志明与春娇》里说,深夜里从兰桂坊出来,抬头看见翠华,就一定要去醒酒。翠华是香港餐饮文化的代表之一。

基于人工智能的波形模型避免了这些问题,因为它们不试图将一首歌放到时间和频率的僵化结构中。笛福兹解释说,波形模型的工作方式与计算机视觉相似,计算机视觉是人工智能的研究领域,旨在让计算机学会从数字图像中识别模式,从而获得对视觉世界的高级理解。

以前的波形模型,通过简单地移除原始音频源文件的一部分来处理这个问题,但是它们不能重建丢失材料的重要部分。笛福兹增强了Demucs解码器的能力,“Demucs可以重新创建它认为存在但却迷失在混音中的音频。” 这意味着他的模型可以重新合成可能被响亮的铙钹声丢失的柔和的钢琴音符,因为它理解应该呈现什么样的声音。

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声谱图只能将声波表现为时间和频率的组合,无法捕捉到这样的细微差别。因此,他们将鼓点或拍子低音处理成几条不连续的垂直线,而不是一个整齐、无缝的声音。这就是为什么通过声谱图分离出来的鼓和低音轨道,听起来常常是模糊不清的。 

这些修改帮助Demucs在一些重要方面胜过Wave-U-Net,比如它如何处理一种声音压倒另一种声音的问题。“你可以想象一架飞机起飞,引擎噪音会淹没一个人的声音,”笛福兹说。

创建者名叫亚历山大·笛福兹(Alexandre Defossez),是Facebook人工智能巴黎实验室的科学家。笛福兹的系统被称为Demucs,这个名字来源于“音乐资源深度提取器”,其工作原理是检测声波中的复杂模式,对每种乐器或声音的波形模式建立一个高层次的理解,然后利用人工智能将它们巧妙地分离开来。

每日经济新闻综合界面新闻、长江商报、第一财经等

翠华在内地开店速度也明显放缓。2016财年~2019财年,内地餐厅数量分别24家、29家、34家和35家,2019年9月底为38家。

另一家香港连锁餐饮集团大家乐发布的中期报告显示,其股东应占利润同比减少34.5%至1.50亿港元。

笛福兹解释说,随着Demucs的发展,它将为人们在家中创作音乐的数字音频工作站带来声音的真实性。这些工作站提供了能够唤起特定时代或风格的合成仪器,通常需要对原始硬件进行大量的数字化改造。 

2013财年翠华在内地录得收入2.04亿港元,同比增长152.1%。这是公司内地收入增速的高光时刻。2015财年,公司来自内地收入5.22亿港元,同比增速47.04%。2016财年,内地收入增速跌破10%。2019财年,翠华控股在内地的收入首次出现负增长,为-1.76%。

这也意味着国家开始更加重视垃圾分类工作,同时也意味着一个巨大的产业机会出现了。

笛福兹说,他的系统也可以比作探测和记录地震的地震仪。地震时,地动仪的底座会移动,但悬挂在上面的重物不会移动,这使得附着在重物上的笔可以画出记录地面运动的波形。人工智能模型可以探测到同时发生的几个不同的地震,然后推断出每个地震的震级和强度的细节。同样,笛福兹的系统分析并分离出一首歌曲的本来面目,而不是根据预先设定的声谱图结构来分割它。

针对政府和管理层方面,目前很多分类垃圾箱的垃圾丢弃机制仍然需要督导员的监督,而Tech bang团队通过人脸识别与物体自识别的方式来实现实名制丢垃圾,能做到垃圾处理整个环节的问题 追踪,能够追踪到未分类、乱分类、错误分类 等垃圾的源头,替代或者减轻督导员的工作,同时为政府和管理层提供一整套有序的管理系统,能让他们通过清晰的数据做到更有效的监督。

针对于用户方面,用户对垃圾分类信息不了解,还未养成垃圾分类的习惯,小程序可以辅助用户进行垃圾分类。用户可以在我们的小程序上查询垃圾分类,了解垃圾分类政策。同时使用我们的小程序可以获得积分,通过积分可以兑换服务和商品,来增加用户粘性。有些上班族可能会出现没有时间进行垃圾分类的情况,用户可以向混合垃圾桶内以付费的方式直接扔垃圾并安排垃圾分类人员取走混合垃圾进行分类,在未来也会把人工智能与混合垃圾进行融合。

受大环境影响,半年报业绩不好看的香港餐饮上市公司远不只一家。香港连锁快餐集团大快活中期业绩显示,股东应占利润5730万港元,同比下滑43.1%;若撇除会计准则修改影响,仍仅获得利润7110万港元,同比下滑29.4%。

Facebook AI 的研究人员已经开发了一个系统,可以做到这一点——精确度高得惊人。

翠华上市以来首次亏损

翠华控股近日公布的截至9月底的2019年中期财报显示,公司实现营收8.38亿港元,同比减少6.4%,亏损4450.2万港元,上年同期为盈利1441万港元。

“喝完奶茶的我该如何扔垃圾?”“用过的纸巾是否可以回收?”点外卖时还需谨慎备注“不要赠饮,不要小菜,不要纸巾,不要餐具,汤少一点,减少包装或者你直接告诉我垃圾怎么分类”各种垃圾分类的段子走红网络。先从灵魂深入人心之后,恍然间发现垃圾分类已经来到了我们的身边。垃圾分类是2019的热点话题,也是未来的趋势。

大家乐在内地有“大家乐”快餐品牌,共计107家店,目前全部分布在华南地区。大快活在内地的布局更少,仅有12家店铺。

翠华在武汉的店面也是开设在汉街和泛海等繁华商业地段。定位变高了,服务却扯了“后腿”。不少消费者纷纷表示,现在的翠华价格偏高,服务差,环境有待提高,味道也越来越不“地道”了。

笛福兹说,像Demucs这样的技术,不仅能帮助音乐家学习复杂的吉他即兴重复段落;总有一天,它还能让人工智能助手在嘈杂的房间里更容易听到语音指令。

外媒最新的报道显示,在亚马逊的云计算服务中,存储业务已是非常重要的一项业务,外媒预计,亚马逊AWS存储业务今年的营收将超过80亿美元,并有望达到100亿美元。

足够聪明的系统来重建缺失

最近几年,港式茶餐厅对内地消费者的吸引力逐步下滑,业绩也不尽如人意。近日,翠华控股(01314.HK)披露截至今年9月的中期业绩,公司由盈转亏,亏损4450.2万港元。这是翠华2012年在香港上市以来的首次亏损。

想象一下,如果音乐源分离技术能够完美地捕捉20世纪50年代摇滚歌曲中用电子管放大器演奏的老式空心体电吉他的声音。Demucs让音乐爱好者和音乐家离这一能力更近了一步。

对于亏损,公司在财报中解释称,受香港的社会活动和游客锐减波及,公司门店不得不临时改变、缩短营业时间、甚至关店,尤其在周末导致顾客无法兼顾,这些不利因素对业绩构成了严重影响。此外,报告期内还受到食材和人力成本上涨的影响。

作为全球最大的云计算服务提供商,亚马逊云计算部门也已推出了多项存储服务,他们是这一领域的重要参与者。未来的存储将由云和智能数据管理定义,这一趋势将由亚马逊云计算部门等厂商引领。

笛福兹说他的目标是让人工智能系统擅长识别音频源的组成部分,就像它们现在可以在一张照片中准确地区分不同的物体一样。“我们在音频方面还没有达到同样的水平,”他说。 

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中国的消费者口味变化日新月异,且中餐市场的竞争对手强者如林亦多如牛毛。据第一财经报道,如今再去翠华的餐厅,才惊觉原来不用再排队了,哪怕是饭点时分,其位于市中心的餐厅里的人也不过半数。

计算机视觉使用神经网络来检测基本模式——类似于在图像中发现角落和边缘——然后推断更高级或更复杂的模式。“波形模型的工作方式非常相似,”笛福兹说。他解释了波形模型如何需要几秒钟来适应歌曲中的突出频率——人声、低音、鼓或吉他——并为每一个元素生成单独的波形。然后,它开始推断更高比例的结构,以增加细微差别,并精细雕刻每个波形。

笛福兹解释说,构建这个系统需要克服一系列复杂的技术挑战。

在报道中,外媒提到,虽然传统的存储服务提供商,已经厌倦了谈论云计算对他们业务的影响,但现实不容忽视,在过去10年里,云一直是存储领域最具颠覆性的力量。

目前Tech bang团队共有十几位成员,核心成员5位,一直以来从事人工智能行业,致力于把AI加入到用户的实际生活中去,之前也在做扫描笔和学习桌等项目,创始人黄邦波表示,未来希望能把AI运用在更多的传统行业提升行业效率。

随着人工智能技术不断向前迈进,视频识别的水平越来越高,从“人脸识别”到“物品识别”的距离越来越小,Tech bang团队在做的这件事不仅有利于调动了广大公民对垃圾分类的积极性,也能成为政府监管的利器,政府可以利用大数据分析,促进环保征信、监察等相关体系的建立。

工程师们首先试图通过调整立体声录音中的左右声道,或调整均衡器设置来提高或降低某些频率,从而隔离歌曲的人声或吉他声。

随着垃圾分类的政策在全国各个地区的推进,垃圾处理行业也越发的壮大。据了解近几年我国生活垃圾产量保持5%左右的增长,在2018年全国生活垃圾清运量达到了2.28亿吨,目前中国已经超过美国,成为全球生产垃圾最多的国家,显然垃圾分类实施很有必要。

他首先使用了Wave-U-Net(https://github.com/f90/Wave-U-Net)的底层架构,这是一个为音乐源分离开发的早期人工智能波形模型。但是他有很多工作要做,因为声谱图模型的表现优于Wave-U-Net。他通过添加线性单元来微调波形网络中分析模式的算法参数。笛福兹还增加了长短期记忆,这种结构允许网络处理整个数据序列,如一段音乐或一段视频,而不仅仅是一个数据点,如图像。笛福兹还提高了Wave-U-Net的速度和内存使用率。

实际上,垃圾分类已经成为当下一大热门。搜狗推出了“垃圾分类智能查询”新功能,帮助居民通过简单的信息搜索得知各种日常垃圾的所属种类,从而进行准确的垃圾分类。支付宝旗下的生活服务功能也接入了“垃圾分类回收”小程序,输入“塑料瓶”等可回收物,还可以直接预约上门“收垃圾”,和快递一样方便。腾讯微信团队官微也推荐了4款垃圾分类相关的小程序,让市民在微信中一键查询垃圾分类。这四款小程序分别是生活垃圾怎么分、垃圾分类指南、垃圾分类工具、垃圾分分分。

据长江商报报道,翠华在香港是低单价高翻台率的亲民街边店形象,进驻内地后却摇身一变,走起了中高端路线。武汉的翠华餐厅人均消费在80元—100元左右,价格比在香港贵30%左右,一个小份的西兰花标价40元左右,一份秘制海南鸡要130元,比香港本地贵不少。

而智能垃圾分类也是垃圾管理未来的发展趋势,以信息化的管理方式进行垃圾分类是时代进步的表征之一。创始人黄邦波向猎云网透露,目前产品的核心亮点是利用AI算法,图像识别和人脸识别等计算机高科技解决垃圾分类问题,以小程序为核心,积分制度为纽带,来搭建一个产品互通的流量平台。

翠华在2009年进入内地市场,上市前在内地仅开店4家,到2016年,其在内地的门店数增至24家。截止今年9月末,它所有的84家餐厅分布在香港(41家)、内地(38家)、澳门(3家)及新加坡(1家)。财报显示,内地市场在营收中的占比约为35%。

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在盲听测试中,38名参与者从50首测试曲目中随机抽取8秒钟进行听音,这50首曲目由三个模型分开:Demucs、领先波形、频谱图技术。听众认为Demucs在质量和无伪影(如背景噪音或失真)方面表现最佳。

亏损虽是翠华上市以来的首次,但业绩放缓其实已经早有苗头。2016年财年公司年度盈利下滑54.5%;2017财年营收同比下滑1.2%至18.45亿港元;2018年财年营收和净利润同比下滑0.3%和11.4%。截止2019年3月31日的2019财年,实现收入17.87亿港元,公司拥有人应占年内溢利474.1万港元,同比分别下降2.9%和94.1%。

垃圾分类成创业新风口

这种重构和分离的能力使Demucs比其他波形模型有优势。笛福兹说,Demucs已经与最好的波形技术相匹配,并且“远远超出”最先进的声谱技术。

目前深度环保项目只在杭州进行试点运行,今年7月覆盖了第一个小区“彩虹社区”,现在正在与十多家小区进行合作,用户数据能达到小区内80%用户来使用小程序进行合理的垃圾分类。

当然目前在垃圾分类工作中必不可少的一环还是垃圾站的监督员和负责回收垃圾的工人,据调查在中国负责回收垃圾的工人在工作中受伤的数量是其他工人的两倍,这也使回收垃圾和回收可回收材料成为危险职业之一,外加2019年垃圾分类政策下达,垃圾分类刚刚进入居民的生活当中,对于很多人来说,还没有养成一个环保节能的意识。