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1月20日,中国云计算第一股——优刻得科技股份有限公司在科创板挂牌上市。股票简称:优刻得,股票代码:688158。开市后,开盘价达到了72元,涨幅119.68%,市值近300亿。 优刻得董事长兼首席执行官CEO季昕华在上市致辞中表示:优刻得用自己不断的自主创新证明,在中国做底层基础研发是有发展机会的;在中国互联网有巨头的情况下,创业公司也有机会成长起来。 中国云计算第一股 优刻得UCloud自2012年成立以来,坚持中立,不涉足客户业务领域,致力于打造一个安全、可信赖的云计算服务平台。自主研发IaaS、PaaS、AI服务平台、大数据流通平台等一系列云计算产品,提供公有云、混合云、私有云、专有云在内的综合性行业解决方案。依托全球各地部署的32大高效节能绿色数据中心,公司已为上万家企业级客户在全球的业务提供云服务支持,间接服务终端用户数量达到数亿人。在中国信通院《云计算发展白皮书(2019年)》中,阿里云、天翼云、腾讯云占据公有云IaaS市场份额前三,优刻得UCloud、光环新网、金山云处于第二集团。在中国领先的云计算公司中,优刻得UCloud是唯一一家独立上市、没有巨头背景的中立云计算公司。 值得一提的是,优刻得UCloud还是中国公有云第一股。2012年,国内的公有云处于爆发前夜,阿里云还在摸索前行、腾讯云也是起步不久。优刻得UCloud战略选择公有云,从一个技术、资金、人才、运营壁垒都很高的领域创业,一方面“啃技术硬骨头”,在虚拟化、计算、存储、网络等云平台基础技术方面展开研发攻关,逐步掌握了大规模集群管理、软件定义网络、分布式存储、分布式数据库、负载均衡等云计算关键核心技术;另一方面投入资金扩充服务器集群和数据中心,从伴随一代移动互联网企业成长,到逐渐扩容为传统行业赋能。目前,公有云已成为云计算行业未来主流发展趋势,可对海量的平台用户进行技术赋能,具有更高的发展潜力。 选择“hard”创业模式的优刻得UCloud成功上市,将极大激励中国云计算行业、企业服务行业的创业者,坚持科技研发、自主创新,成为中国乃至全球领先的科技企业。 中国A股市场首家同股不同权 优刻得UCloud是中国A股市场首家“同股不同权”的上市企业,开创了境内资本市场及公司治理的先河。 根据优刻得UCloud招股书显示,公司共同实际控制人季昕华、莫显峰及华琨持有的A类股份每股拥有的表决权数量为其他股东(包括本次公开发行对象)所持有的B类股份每股拥有的表决权的5倍。公司本次发行 5,850 万股,季昕华、莫显峰及华琨在本次发行完成后将合计持有公司 23.12%的股份及 60.06%的表决权。 “同股不同权”是科创板针对科技公司发展特点的制度创新,有利于实现资本市场多方共赢。科创企业发展初期需要大量资本投入,多轮股权融资容易使创始团队股份被稀释,甚至丧失公司的经营决策权。而同股不同权制度能便利科创企业融资,使管理团队更好地把握公司长期发展方向;同时使投资者能够分享本土科创企业成长的红利,实现资本市场投资者红利和企业成长的良性循环。这对资本市场实现为本土企业融资、定价和风险分散的核心功能有重要意义。 过去由于A股市场要求上市公司“同股同权”,包括阿里巴巴、百度、京东、小米、携程、美团点评等在内的新经济企业不得不远走他乡,境外上市,中国股民对其高速发展带来的投资红利只能望洋兴叹。如今,优刻得UCloud作为科创板“同股不同权”第一股,对于其他申报科创板的企业来说,具有典型的创新示范意义,将使更多优质的科技企业,选择科创板上市,为中国资本市场创新发展注入蓬勃力。 广阔市场空间中的差异化发展路线 发力互联网腰部客户,腰部客户对优质、贴身的云服务有强需求,公司可以凭借优质的服务、灵活的产品能力和敏捷的开发能力,形成差异化优势,错位竞争。深耕传统企业细分领域,选取转型速度快、云化需求大,市场空间较广、格局分散,中立定位、全内资属性能发挥较大优势的行业重点突破。拓展海外云计算业务,公司继续根据客户需求进行节点部署,提升单节点业务容量,针对性地改进产品功能和技术能力,并与合作伙伴开拓海外市场当地客户。加强与运营商的合作,基于与中国移动良好的战略合作关系,在公有云、国际业务、私有云/混合云等多领域开展业务合作。增强政企客户的开发,利用安全屋产品解决政企数据流通需求,带动云计算产品销售,作为差异化竞争手段,扩大公司知名度,推进政企客户的收入贡献。 云计算特别是公有云的增长具有明显的共性特征:以资本投入形成先发优势;以规模效应不断降低产品成本;以具有性价比、差异化、定制化的产品和服务打开获客渠道;新客户不断留存成为老客户,为老客户提供增值服务,提升盈利能力;新老客户不断累积,吸引生态合作伙伴,满足客户多样化需求。随着UCloud客户群体不断扩大、生态逐渐丰富、规模效应更加明显,将形成良性循环,促进企业增长能力不断提升。 机器之心原创 作者:思 XNOR-Net 的效果展示,选自 [2]。即使这样,51% 的准确率也持续到 2018 年才被超越,可见 BNN 准确率的提升并不简单。WRPN [3] 和 Shen et al. [11] 通过提升卷积层通道数的方式来提升 BNN 的精度,即让 BNN 变得更宽。但是这样的方法很大程度上增加了运算复杂度,欠缺模型效果和计算复杂度上的平衡,实用性比较差。ABC-Net 和 GroupNet[7] 是另一种提升 BNN 准确率的代表性方法。它们认为单个权重与激活值信息量不够,如果多学习几组,并取线性加权来逼近全精度输出,那么效果应该是足够的。这类方法计算复杂度太高,准确率是上去了,但速度优势也没了。随后,Bi-RealNet [8] 和 BinaryDenseNet [9] 都坚持用一组权重与激活值,并通过改进网络结构来提升效果。研究者在设计结构时尝试调优网络的信息流,移除信息流中的「瓶颈」。这两项工作都更具实践意义,作者们也开源了对应代码。值得注意的是,[9] 中作者做了完整详细的测评实验,验证之前研究提出的技巧或方法,例如 scaling factor,approxi-sign function 等。结果显示也许我们不需要复杂的技巧,只需要简单朴素的方法就能获得很好效果。MeliusNet 来了现在,来自德国波茨坦大学的 Joseph Bethge 和 Haojin Yang 等研究者提出了 MeliusNet [10],其准确度上能击败之前所有二值模型,甚至超越了 MobileNetV1。与此同时,MeliusNet 的计算复杂度并不高,能充分利用二值网络的速度优势。整体而言,MeliusNet 继续在 BNN 定制化架构上进行探索,为二值网络设计了一套高效简洁的架构。 MeliusNet 构建块示意图,选自 [10]。Dense Block 是 DenseNet 的二值化变体,它包含一个二值卷积(Binary Convolution),并将输入特征压缩到 64 个通道数,并凭借到原本的输入特征上。举个栗子,Dense Block 的输入特征是 W*H*256,那么输出特征就是 W*H*320,相当于扩充了输入特征。随后的 Improvement Block 主要关注新扩充特征的质量,如上图所示,所有特征图会经过新的卷积运算,并用来提升之前新生成的 64 张特征图。最后得出的 320 张特征图就是构建块的输出结果,可以看到,MeliusNet 信息流是不断扩充与精炼的。研究者同样也做了很多实验,为了对比其它 SOTA 模型,研究者根据不同配置构建了不同大小的 MeliusNet,17MB 大小的 MeliusNet 59 在 ImageNet 上已经能达到 70.7% 的 Top-1 准确率。 BMXNet 2017 [5] 由来自德国 Hasso Plattner Institute 的研究员 Haojin Yang 等开发,它是一个基于 MXNet 的二值化开源框架。它支持使用 CuDNN 进行训练,并使用二值运算符 XNOR 和 Bitcount 做推断。不足之处是二值化内核并未经过专门调优,因此在 ARM CPU 上的速度表现并不突出。Dabnn 2019 [4] 由京东 AI 研究院推出,基于汇编调优后的 BNN 推理工具。它有效提升了 BNN 在 ARM 框架端上的推理速度,但是这个工具并不能用于模型训练,需要使用其它工具进行训练。BMXNet-v2 2019 [9],Bethge 和 Yang 等开源了支持 Gluon API 的第二版。该框架采用的一系列改进大大降低了模型训练难度,大大减小了同 MXNet 同步的成本。第二版不仅提升了效率,同时继续支持模型的压缩和二值化推理,可将模型部署在多种边缘设备上。有了这些工具,再加上架构上的创新,二值神经网络能做的比我们想象的更多。也许以后跑在手机等移动设备上的神经网络,就能经常见到二值网络大显身手。
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