新华社哈尔滨12月19日电(记者王建)记者从黑龙江省农业与农村厅获悉,从今年8月开始,黑龙江省生猪生产止降回升,1月至11月,黑龙江省生猪出栏1489万头,环比增长10.8%,外销猪肉27.3万吨,实现稳产保供。

为稳定生猪产业发展,今年黑龙江省出台了《关于稳定生猪生产促进转型升级的实施意见》,安排1631万元对78家生猪规模养殖场和种猪场进行贷款贴息。

腾讯在大数据的积累以十年计数,大概分为四层:

在这样的情况下,女足主帅贾秀全此役尽遣主力。不过,中国台北队的防守非常顽强,并且在场面被动的情况下,利用有限的反击努力威胁中国队球门。相比之下,中国女足全场虽然射门23次,但只有9次射正,进攻效率低下的问题仍然没有解决。

智能相册主要是图片智能打标签、智能分类,腾讯的微云、QQ空间、QQ手机管家,都涉及到图片存储、自动打标签,自动分类功能。

新品发布环节,腾讯云发布了三款产品。弹性MapReduce,腾讯云表示它基本上能解决所有大数据在应用当中的问题,可以很方便地在云上购买服务;ES产品,解决客户在大量日志的检索以及搜索的场景,通过内核深度优化,ES集群支撑千级节点,内存占用减少80%,写入性能也提升很多;云端数据仓库,针对中小型企业不希望耗费人力去培养非常大的数据团队,而又希望做一些数据分析的需求。

“比赛中队员的态度还不错,我们也希望能进更多的球,但把握机会的能力不是临时可以提高的,需要平时训练更多的积累。今天浪费很多进球机会,应该还是心态方面没有调整到位,这需要从场内和场外两方面去进行总结。”谈到进球难题,贾秀全赛后这样解释,他进一步说:“我们在这次东亚杯3场比赛暴露出很多问题,可以说这次东亚杯比赛是让我最不满意的一个系列赛。队员们进入比赛状态比较慢,对比赛节奏的把握、场上的对抗都没有表现出我们训练的水平。”

剧中的治疗方法真的科学有效?我们一起“问诊”剧中情节——

也因此,腾讯云的AI策略遵循两个大的基本方向,一方面,在技术成熟的领域持续不断地提升自己的性价比,在一些细分的方向上力求不断做得更好,例如AntiFakes(AI换脸甄别技术)。

但是尽管保障有力,艾莱优电热五金工具刚开始从事电热行业的时候,也面临着诸多挑战,其除了有生产技术外,不熟悉产品产业链,销售渠道也非常局限,品牌发展一度陷入困局。然而,艾莱优电热五金工具也并没有泄气,为自己踩出了一条“新路”,其通过不断的学习、市场调研了解了完整的生产链,并且,打开了线上销售的新渠道,线上线下同时进行,让更多的人看到艾莱优电热五金工具的电加热设备。

信息流智能图像应用于信息流的推荐,平台需要判断哪个信息有更好的点击率,会更受用户的欢迎,信息流智能图像源于腾讯内部信息流能力整合,帮助平台能够更好地从海量图片库里挑选出一些更受用户欢迎的,有更高的点击率的图片,节省大量的人工筛选图片的成本。

事实上,在今夏的法国女足世界杯上,中国队在4场比赛中也只收获了1个进球。如何在关键比赛中取得进球,成为当下中国队最大的难题。

饮食调节属于营养疗法,在缺乏有效抗痨药物的时代,肺结核病人只能通过休息、营养疗法、阳光空气疗法增强抗病能力。

据介绍,从今年8月份起,黑龙江能繁母猪存栏和生猪出栏连续4个月环比增长。黑龙江省农业农村厅相关负责人介绍,总体看来,元旦春节期间黑龙江省猪肉、牛羊肉、蔬菜供给充足。

此外,腾讯云还发布了企业画像平台,企业画像平台是腾讯云推出的面向智慧城市、金融监管、企业评估等场景的企业大数据综合服务平台,通过构建百亿级的知识图谱,洞察企业风险和价值。雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网)雷锋网

人工智能发展至今,或许是一场白刃战。

在NLP领域,为了达到更好的效果,预训练语言模型的使用已经成为一个很普遍的做法,但效果提升的同时也带来了模型训练成本的不断攀升,以目前行业较大规模的模型训练为例,用200G语料训练一个3亿参数的bert模型,需要1400多张V100的GPU,训练500多分钟才能得到一个可用的模型。腾讯云新发布的AutoNLP依托腾讯云语料积累和公有云算力,一次训练多次使用,提供数十个腾讯自研的预训练模型,极大地降低训练成本,提升模型创新及应用效率,缩短定制化项目交付的周期。

通用语音识别能力已拥有很高的识别率,但特定企业场景下存在大量生僻名词,目前行业内通用识别的效果较差。通过添加企业典型业务对话场景下的字词句,自助提升特定场景下特定名词识别的准确率,从而让语音机器人、电话录音质检等行业的语音识别效果得到大幅提升。

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近日,电视剧《庆余年》热播。剧中有现代记忆的男主在某封建王朝经历了许多危机与考验,还用现代医学理念帮助一见钟情的“鸡腿姑娘”婉儿公主治疗肺痨,病情在短短数月就有了好转……

腾讯云研发总监雷小平以公安大数据平台的构建举例,平台成本主要分为两部分,第一是整个平台的构建,包括运维成本;第二,有了平台之后,数据如何应用给企业带来比较大的价值,腾讯云想从这两个问题出发,来解决客户遇到的问题。

人工智能不是互联网式的野蛮圈地,随着行业向纵深化发展,做人工智能就是做产品。王龙对此有清晰的认知,也因此他并没有讲宏观而空洞的构想,小处着眼,产品才是他最关心的方向。

功夫不负有心人,多年后的今天,艾莱优电热五金工具已经是一个熟悉产业链,熟悉产品使用性能,从事线上销售及线下销售多年,资源条件优厚,服务周全的知名品牌,并且在这么多年的发展之中,艾莱优电热五金工具没有出现过一次因为产品质量而爆管的现象。

分析:说实话,剧中这种跟肺结核病病人无防护谈恋爱的情况,还是很容易被传染的。现实生活中,建议无论是恋人,还是家人朋友在与患者近距离接触时,双方都要做好防护,因为2米内的大声说话、咳嗽、打喷嚏等都很容易传播结核菌。

其中,AntiFakes是对当下热门deepfake的回应,基于图像算法和视觉AI技术,AntiFakes假脸甄别技术实现了对图片或视频中的人脸真伪进行高效快速的检测和分析,鉴别图片中的人脸是否为AI换脸算法、APP 所生成的假脸,最终对图像或视频的风险等级进行评估。

婉儿患病,但男主和婉儿的家人朋友在与其接触时,没有任何的防护措施。这样安全吗?如果真的与肺结核病人谈恋爱或近距离接触,应该注意什么?

肺结核病人咯血正常吗?真的不用在意吗?

分析:咯血当然不能成“习惯”,得注意。现在已经很少有患者会发展到大口咯血的程度了,但可能会有痰中带血的情况。多是由于咳嗽的震动和病灶纤维组织的牵拉造成毛细血管破裂导致,对症治疗即可。

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腾讯云人工智能产品版图,七大新品发布

腾讯云大数据产品版图,四大新品发布

在这样一场“郁闷”的比赛中,中国队只是凭借第29分钟的一次角球配合进球,王霜右侧开出角球,队长吴海燕高速插上冲顶破门,打入了中国队在本次东亚杯上的第一个,也是唯一一个进球。

分析:男主说得对。肺结核病的确是一种慢性消耗性疾病,相当数量的病人有营养不良的指征,合理膳食和足够的营养对结核病人的康复至关重要,需要多吃肉蛋奶等高蛋白、高热量、富含维生素的食物。但是,为避免跟治疗药物有反应,海鲜、贝类、鱼虾、动物内脏等嘌呤高的食物要少吃。

另外,人工智能平台云智天枢TI Matrix持续降低构建与应用AI能力的门槛,无缝联动腾讯内部各大实验室、以及微信与企业微信的集成能力,为开发者提供全链路的人工智能应用开发、部署和管理能力。今年以来,平台新增接入算法模型1000+,联动AI领域合作伙伴超过100家,支撑50多个AI应用场景落地。

同时,针对图计算在行业领域的应用难题,腾讯云推出的图计算引擎腾讯星图封装了微信Plato图计算框架,可大幅提升图计算性能,在内存消耗降低7-10倍的情况下,性能提升了近50倍。

中国女足用一场胜利告别2019年。距离奥预赛只有两个月,留给贾秀全的调整时间并不多。尽快确定和磨合阵容,尽最大潜力挖掘队员的攻防能力,是教练组急需做到的。

虽然中国队在近期的训练中多次演练进攻,贾秀全也亲自上阵指导队员的传中球技术。但在比赛中,中国队的姑娘们仍然无法将攻势转化为进球。并且,中国队的进攻手段过于单一,球员多是通过边路传中寻找机会,但门前队员又很难抢到落点。边路打不开局面,中国队此役也曾尝试在中路做文章,但短传配合失误率明显偏高。此外,队员把握机会的能力实在太差,比赛中,张馨、唐佳丽、李影都曾在门前获得绝佳机会,但她们的射门不是偏出就是被门将封堵,翟晴苇和宋端的远射也都曾击中门梁。

另一方面,在产业互联网持续加大投入,去帮助场景更加复杂同时价值可能也更高的这一部分市场客户,提供AI及大数据价值。反映到产品层,也是遵循了这个思路。 

在这之上,每个行业对能力应用要求还不一样,数据需求也不一样,所以腾讯云根据每个行业的诉求点做成了一层专门的行业解决方案。从上到下的四层关系,形成解决企业大数据的领域的架构图。

全队合练时间不够也是中国队东亚杯成绩低迷的原因之一。由于军运会、女足亚冠比赛等赛事,此前中国队的集训似乎总也做不到“人全到”,队员们的身体状态也并不在最佳。相比于友谊赛性质的永川四国赛,东亚杯上与日韩两队交手的结果给我们敲响了警钟,贾秀全在0比3不敌日本队后,直截了当地用“技不如人”四个字形容两队之间的差距。事实上,当前中国女足整体实力就是不如日本女足,差距也绝非朝夕之功可以赶上。

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为配合治疗,她一直遵医嘱,保持饮食清淡,禁忌荤腥。

婉儿的病情已经发展到时不时就咯血,朋友担心她,她却用男主的一句玩笑话来回应,称“吐着吐着就习惯了”。

婉儿患有肺痨,也就是肺结核,看遍太医和各大名医都说治不好,年复一年,已经发展到咯血。

男主建议婉儿多开窗,常呼吸新鲜空气,利于病情恢复。这样做对吗?

前两场比赛,中国女足0比0战平韩国队,0比3不敌日本队。中国台北女足则是0比9惨败日本队,0比3负于韩国队。在女足国家队的世界排名中,中国女足世界第15,中国台北女足世界第40。按理说,面对这样一个实力明显更弱的对手,中国女足完全有能力取得一场大胜。此外,在明年2月开始的奥运会预选赛上,中国女足与中国台北队同组,因此这场比赛可以说是此次东亚杯上最有意义的一场。

在视觉AI领域,腾讯云集合了腾讯优图、腾讯安平AI安全实验室、腾讯AI Lab、微信开放平台等团队的能力,此次共发布AntiFakes假脸甄别、微码、信息流智能图像以及智能相册四大新品。

“我不是做市场而是做产品的,我们一直秉持满足行业趋势、满足客户需求,来决定现在应该做什么,将来应该做什么。”

平台之上是推荐产品,这块涉及到比较新的技术门槛,腾讯云会封装一些领域型的产品,把之前积累的能力封装到里面。雷小平主要介绍了企业画像、公共趋势分析、智能选址、智能推荐四个应用。

依托于基础云的平台,上面会有一层大数据的基础设施,腾讯云把大数据的场景抽象成五、六个典型场景,企业可以比较快的从云上面构建一个场景,比如现成的数据仓库和搜索等。

男主却表示,这是“在害她”,因为肺痨是慢性消耗病,病人需要鸡腿等荤食补充营养,否则会日渐衰弱,并提出了几条跟太医不同的调养建议,表示好好调养,肺痨也能痊愈。

世界杯后,贾秀全没有征召“九球天后”王珊珊,试验了王霜搭配张馨、唐佳丽、李影的锋线组合,都未能产生化学反应。与王珊珊相比,以上几个人的终结能力都稍逊一筹。回国征战联赛的王霜在永川四国赛曾短暂闪光,但到了东亚杯上又一次状态低迷。与韩国队的比赛中,她还拉伤了韧带。

本质上各大人工智能平台都是厂商自身能力外化的结果,和厂商原有业务属性高度相似。腾讯云上的AI能力首先来自于腾讯内部,如社交、游戏场景等,在各个场景里经过反复的积累和打磨,放到腾讯云上用户直接可以用,这也是目前大多数人工智能平台厂商还在做的事情:第一,与行业客户、开发者不断交流、调研和访谈,了解大家需要什么样的能力;第二,不断和内部团队交流,看看不同团队有什么样的能力可以放到腾讯云上,服务客户和合作伙伴、开发者。

微码是和微信同款的扫码能力放到了腾讯云上,与开源扫码功能比较,腾讯云的微码经过微信十几亿用户的场景锤炼,比如一个图里有多个码,或者图非常大但码非常小,还有可能出现二维码模糊,一般算法很难识别等问题,细致到十几亿用户每天的各种场景,微码可以做到“一码扫天下”。

能有如今的发展,艾莱优电热五金工具认为不只是自己的努力还有消费者的信任,因此,对于未来的发展,艾莱优电热五金工具有信心能够把电热设备做大做强,为更多的人提供高品质的电热设备。

最下面是云的基础设施,体现云的极致弹性,企业、用户需要多少资源可以马上从云上获取;

腾讯云也在持续构建平台来简化各种工具使用和集成的难度。例如大数据平台TBDS,灵活搭载全场景大数据存储、分析和管理工具,一站式的协助企业构建符合其自身需要的数据中台。该平台源自于腾讯内部多年的技术积累,支持了20万算力弹性资源池,每日分析任务数达1500万,每日接入35万亿条数据,每日实时计算次数达30万亿次。

不只是企业,当下比较传统的公安、政府等行业也开始越来越多运用大数据,大数据驱动企业发展,成为一个越来越流行的趋势。

王龙提到,不管是人脸识别,还是数据分析,其实技术都趋于成熟,但同时竞争也趋于同质化。几个小时的培训课程再加上几个小时的训练,用户就可以满足自己人脸识别的需求,竞争激烈进入到比拼性价比的时代。

腾讯云还发布了语言模型自学习工具和NLP自定义训练平台。

AI技术本身依赖于几个要素:好的数据、好的算法、高性价比的计算框架,王龙提到,能找到好的数据的地方,能够使用好的低成本框架计算进行训练,以及能够找到好的算法模型,这三点的发展现在都到了瓶颈了。“大部分情况下,大家都知道这里数据很好,但哪里有更好的数据,不知道。大家都知道这个算法模型很不错,但如何找到更好的算法、模型呢,不知道。同样的,大家算力、框架上比拼也变得越来越透明化。”

不仅如此,艾莱优电热五金工具还招募了许多能人志士,考虑到某些消费者可能不会安装电加热设备,所以艾莱优电热五金工具本着对消费者负责的态度,还特别聘请了经验颇丰的安装师傅,可以在一定范围内提供安装服务,为消费者解决安装难题。

分析:对。呼吸新鲜空气可以增强肺结核患者的自身抵抗力,开窗通风则有利于稀释空气中致病菌的密度,减少传染,对身边的密切接触者也是一种保护。

“腾讯云在这个事情上面既做了矛,又做了盾,一方面通过矛来去让大家在视频的新玩法上面能够有更新的玩法去用,但是另外一方面,我们要防止这些玩法被坏人利用,去做一些坏事。”腾讯云人工智能产品总经理刘黎春表示。

产业互联网就是人工智能更广阔的空间,更丰富的想象力,金融、制造、工业、交通、零售等等这些领域,在更好的数据获取,更好的算法模型以及更好的资源调度上,都有非常多的不确定性,包括腾讯云在内的厂商都在摸索期,一个数据获取在零售领域的方法论,到底在交通领域能不能泛化?一个算法模型在另外一个领域能不能使用?挑战与试错是主旋律。