Ϊҳ ¼ ע
ҳ
> > l_HopeĿռ >
2019-05-19 16:26:39 | 996 , ҵĻ

[摘要]三星电子因素将会影响夏普最后的收购价格等,而鸿海可能会让三星获得部分资产?腾讯科技?中国台湾鸿海集团(大陆业务称之为富士康)正准备斥?0亿美元,收购日本夏普公司,预计双方最早可能会在本周宣布达成收购协议。不过据日经新闻最新报道,竞购夏普的除了鸿海、日本产业革新机构之外,还有三星电子。三星电子因素将会影响夏普最后的收购价格等,而鸿海可能会让三星获得部分资产。日经新闻引述消息人士称,三星电子此前已经多次对夏普表示,愿意收购该公司。据报道,去年十月份,三星电子副董事长李?(李健熙唯一的儿子,三星集团未来的掌门人)曾经在首尔接见了日本一家金融机构的负责人,李在 当时表示,三星电子愿意支持夏普公司。不过,包括日本政府在内,日本国内对于三星电子对于夏普的真正兴趣,提出质疑。这位会见李?的日本负责人表示,他感觉到三星电子对于夏普的兴趣是“真实的”。在过去的几个月时间里,夏普主要遭到了两家公司的收购,分别是日本官民合作性质的日本产业革新机构,以及鸿海集团。就在几天前,夏普对外宣布,倾向于接受鸿海近60亿美元的收购。夏普公司代表团在春节之后拜访了鸿海总部。目前夏普和鸿海正在敲定最后的收购细节,外界一般认为,如果未出现意外,鸿海将如愿以偿拿下夏普。据日经新闻报道,去?2月份,三星电子曾告知夏普,对于对方在日本Sakai的液晶面板工厂十分感兴趣,希望能够在2016年年初进行资产评估。据悉,这家工厂主要生产电视机所用的液晶面板,工厂的股东包括夏普和鸿海集团,双方各自持有38%的股权。据称,三星希望获得夏普持有?8%股权。在过去的资产重组和自救行动中,夏普已经对外转让了大量资产,其中包括位于大阪的总部大楼,这意味着位于Sakai的液晶面板工厂,已经成为夏普剩下的为数不多的优质资产之一。据悉,这家工厂的市场价值高?亿多美元。夏普一位不具名高管对日经新闻表示,自从2013年以来,三星电子已经对于Sakai的资产表示出浓厚的兴趣。不过因为这家工厂属于鸿海集团和夏普共同所有,因此夏普无法单方面作出转让股权的决定。三星电子目前是全世界最大的液晶电视机制造商,目前从夏普Sakai工厂大量购买面板。这家工厂是全世界能够生产优质电视面板的少数工厂之一,因此如果三星能够收购,其成本将远小于重新自建工厂?013年,三星电子曾经向夏普注资了1.11亿美元,获得部分股权,这次交易的主导人也是李?。据称,三星电子当时曾经希望收购夏普的打印复印业务,但是遭到了日本政府的拒绝。鸿海一位不具名高管表示,鸿海在完成夏普公司收购之后,可能将Sakai工厂的部分股权转让给三星电子。鸿海是三星电子在消费电子领域的竞争对手,不过两家公司又都是美国苹果的供应商。日经新闻认为,鸿海和三星保持良好的合作关系,并继续对三星电子供应电视机面板,这对双方都有利无弊。本周三,夏普将会召开董事会会议,商讨鸿海集团的收购方案。双方交易谈判的最后截止期限是2?9日。(晨曦?
推广:微信扫描下侧二维码,关注“好多娱”,聚焦新文娱领域,聊八卦、看趋势。你的娱乐圈,我的科技圈?

[摘要]各种各样的公司和行业都已经在使用微软的技术?腾讯科技?2?3日,据彭博社报道,詹妮弗 马尔斯曼(Jennifer Marsman)近来利用自己设计的测谎仪对其微软顶头上司进行了测试。她问道:你正效力于世界上最好的公司吗?上司给出了肯定回答。但是测谎软件显示,这可能是个谎言。她又问:今年她会获得晋升吗?软件显示这次她的主管给出了真实答案。马尔斯曼现?7岁,她的职责就是推动机器学习前进,这种人工智能技术可利用数据进行预测,包括季度销量、奶牛何时怀孕等。马尔斯曼设计的测谎仪将算法和有14个尖端分叉、用以测量脑电波的头盔相结合。现在,马尔斯曼利用测谎仪追踪软件开发者如何使用微软智能云Azure的机器学习工具。微软的机器学习开发还处于起步阶段,但却需要与已经商用这种技术的谷歌(微博)和亚马逊等科技巨头竞争。对于微软来说,马尔斯曼的作用非常重要。与此同时,马尔斯曼面临的挑战也非常艰巨。在未来数年内,机器学习将改变世界。它将帮助计算机变得更智能化,帮助企业降低成本,帮助寻找更好的投资机遇等。彭博社情报分析?Bloomberg Intelligence)安奴拉格 拉纳(Anurag Rana)将这种技术描述为“未来数年软件公司最大优势之一”。没有它,你将无法卖出自己的产品。尽管微软从事机器学习研发至少已?0年,但像Office和Windows等部门却很少利用其预测特质。华盛顿大学计算机学教授、机器学习著作《The Master Algorithm》作者佩德罗 多明戈斯(Pedro Domingos)说:“很多人的反应是:‘我们知道如何做事,为何要问我关于你的数据的意见?’”当微软开发搜索引擎必应以尝试追赶谷歌时,它就开始拥抱这项技术。成为微软CEO之前,萨蒂亚 纳德拉(Satya Nadella)曾负责为搜索部门制定工程和技术策略,他非常看重机器学习技术。多明戈斯说:“微软现在正处于这样的状态:他们对机器学习的了解非常深入,同时正投入巨资让机器学习变成主流技术。”就像谷歌和亚马逊一样,他们都在利用机器学习技术改善自己的产品,微软也在将机器学习技术融入自己的运营中。这不仅可帮助公司节省资金、改善产品功能,利用这种技术本身越多,微软的销售就越容易。微软首席财务官艾米 胡德(Amy Hood)的财务部门已经开始依赖机器学习算法,利用其帮助预测销量,以及公司在特定时期内的授权费收入?013年离开亚马逊、负责微软机器学习业务的约瑟?斯洛什(Joseph Sirosh)表示:“在这个方面,它的应用非常精确。”胡德也是机器学习的坚定粉丝,当得知机器学习模型预测到其季度预期后,她会睡得更香。微软还利用这些算法预测其需要购买多少服务器才能快速扩大其数据中心,并帮助销售人员预测哪些用户更关注自己的产品。即使微软的老牌产品,比如其2002年收购的会计软件也正从机器学习技术中获益。微软的Cortana分析套件让用户自己建立这些内部工具?5岁的拉姆 山卡?席瓦 库马尔(Ram Shankar Siva Kumar)自称“数据牛仔”,他实际上是Azure安全数据科学团队成员。他利用机器学习算法预测微软网络中出现的可疑行为。一旦知道黑客在寻找什么,安全团队就会很容易发现攻击,库马尔必须在任何人获得这些信息之前找到他们。为了训练他的算法识别恶意行为,库马尔利用微软内部黑客Red Team对公司网络发动真实攻击,迫使微软安全中心发出威胁报告,以此进行训练,这让库马尔建立起识别真正攻击的模式。各种各样的公司和行业都已经在使用微软的技术。日本农民正利用其追踪奶牛,他们发现奶牛准备怀孕时走路更多,这样他们就可以预测到奶牛怀孕的最佳时刻。澳大利亚酿酒公司则在使用类似算法预测葡萄产量。距离微?个小时路程的一家医院正使用Azure工具帮助找出哪些心脏病患者最有可能复发。挪威eSmart Systems公司正使用Azure的机器学习预测电网使用情况,当电力需求增高时关闭家用供热系统。西雅图Madrona Venture Group执行董事马特 马克维恩(Matt McIlwain)说,微软的机器学习比其竞争对手的技术更好。但是他称,微软依然抱着“追赶他人”的念头。改变微软观念就是马尔斯曼的职责所在。她在世界各地旅行,并演示自己的测谎仪,激发有关机器学习潜在用途的讨论。医疗方面的应用已经很多,人们要求使用机器学习技术预测癫痫发作,追踪老年人,决定比赛期间受伤球员应该去医院还是重回场上。马尔斯曼说:“我正从事微软最酷的工作。”(风帆?
推广:微信扫描下侧二维码,关注“好多娱”,聚焦新文娱领域,聊八卦、看趋势。你的娱乐圈,我的科技圈?

[摘要]Uber对司机背景调查存在争议,不过Uber未计划大幅调整其安全和司机审查流程?Re/code中文?2?3日报道在周一下午的媒体电话会议上,Uber高管强调,对于上周末在密歇根州Kalamazoo发生的Uber司机枪击事件,该公司感到“极为震惊”。与此同时,在嫌疑人杰森 达尔顿(Jason Dalton)被捕前后,Uber已经尽一切可能配合司法部门的行动。Uber首席发言人蕾切尔 维特斯顿(Rachel Whetstone)在电话会议的开头表示:“对于这种不可理喻的暴力事件,我们公司深表悲伤。”随后,去年从Facebook转投Uber的首席安全官乔伊 萨利文(Joe Sullivan)对情况进行了详细介绍。Uber对司机的背景调查存在争议。例如有媒体指出,Uber没有使用指纹扫描技术。萨利文强调,“正如当地警方明确指出的,行凶者没有任何犯罪记录。过往行为无法预示某人未来的行为。”由于达尔顿以往并没有任何犯罪记录,Uber的背景调查无法得到任何线索,因此萨利文表示,Uber没有计划大幅调整其安全和司机审查流程。他表示:“我们专注于平台上所有人的安全。我们有着明确的政策,即车内禁止出现枪支。我认为,我们不会因为这起事件调整对Uber司机的审查流程。”萨利文表示,尽管Uber“将从技术角度继续改进”,但Uber没有计划在美国版应用中引入在印度等其他市场提供的“恐慌”按钮。Uber安全顾问委员会的另两名成员也参加了此次电话会议,分别为律师和美国司法部前官员玛格丽特 理查德森(Margaret Richardson)和波士顿警察局前局长马?戴维斯(Mark Davis)。戴维斯指出,在紧急情况下,Uber能采取的措施不多。在此次事件中,一名Uber乘客因为达尔顿的奇怪驾驶行为而向911报警。戴维斯表示?11永远都是美国最有效的紧急求助电话。他表示:“有一点不能搞混,即他们应当在第一时间向谁求助。你需要找到接近事故发生地点,能第一时间做出反应的警察。”此次电话会议上媒体关注的主要问题是Uber的司机背景调查,以及Uber能否在事前或事件发生过程中阻止达尔顿。萨利文、戴维斯和理查德森从不同角度解释了为何Uber的审查流程并无不当。萨利文表示:“在此次事件中,改变司机背景调查方式并不会带来不同,因为行凶者没有犯罪记录。我并不认为指纹扫描是必需的,或是比我们当前采用的流程更好。”戴维斯则表示:“Uber的系统非常安全。如果你认为,只要安排面对面调查就能预测某人未来的精神病发作,那么是完全错误的。”理查德森指出,这起事件与美国松散的枪支管理立法有关。此外,媒体更关注达尔顿作为Uber司机的身份,而没有关注过他的其他工作。(Progressive Insurance确认,他曾在该公司工作。)理查德森表示:“这将是所有公司最恐怖的噩梦。关注重点不应当是Uber,而是枪支为何流入到不应持枪的人手中。”Uber还表示,截至枪击案发生时,达尔顿在Uber平台上获得的打分?.73分。萨利文指出,这是一个“良好”的得分。(李玮?



Դձ α༭