科技创新导报
编者按：本位来自微信公众号“WPS企业服务研究院”（ID: WPS-SaaS），作者 欧开磊（fieldspring）。
在创业圈，尤其在SaaS创业圈，David Skok绝对算得上是一位具有点石成金本领的大师级人物。他在职业生涯早期就曾先后创办过几家公司，其中三家成功上市。之后，他进军VC圈，加入经纬创投担任合伙人。此外，他还是几家行业顶尖公司的董事，包括HubSpot、Enservio和OpenSpan。
David自己还运营着一个在行业内备受欢迎的博客For Entrepreneurs，这个博客堪称SaaS行业从业者必看的一个博客。
下面是David Skok分享的有关SaaS创业和投资的10条经验法则，希望对SaaS行业从业者有所启发。
一、SaaS行业通常上演的都是“赢家通吃”的游戏，快速抢占市场份额至关重要
在SaaS行业，通常上演的都是“赢家通吃”的游戏。因此尽快扩大市场份额、确保自己是所在领域的佼佼者就显得尤为重要。在每一个细分市场，行业公认的领导者将享受到不成比例的强大优势，如CRM行业的Salesforce。不管是媒体、行业分析师还是潜在客户，他们通常会更多地关注行业领导者，这反过来也将进一步强化这些行业领导者的行业地位。
二、在公司发展早期，更快地增长通常意味着更大的科技创新导报
“hanniman”，作者：黄钊，图灵机器人-人才战略官，前腾讯产品经理，微信公众号/知乎/在行ID“hanniman”，分享人工智能领域的原创干货；36氪经授权发布。
看到这条消息时，我内心是很不舒服的。
这位朋友，可能看了很多“人工智能会导致失业”相关的报道，并受到了影响；我个人认为，公众媒体或大V在传播这些信息的时候，不能为了吸引眼球而引发焦虑恐惧；不能只说事物的这一面（危险和弊端），而不强调事物的另一面（希望和出路）。
本文主要交流2个问题：
一、“人工智能会带来很严重的失业问题”，是不是真的？
二、如果（部分）是真的，对我们个体来说，有什么具体的解决方案？
一、“人工智能导致失业问题”的可信度
先看最近2年的一些公开数据：
世界经济论坛发布报告《工作的未来》：截至2020年，全球15个主要经济体，将净损失510万个工作岗位（新增200万个，但被替代710万个）。
花旗银行联合牛津大学发布报告《TECHNOLOGY AT WORK v2.0》：中国77%的工作将会被机器人代替（这个数字，美国是47%，英国是35%）
多位国际/国内名人：10~30年后，50%工作岗位将会被替代。
这些预测，成为现实的可能性有多大呢？其实，在一些行业，科技创新导报
智能语音交互是今年科技圈持续火热的一股浪潮，在今年美国CES上，亚马逊智能语音助手Alexa大获丰收，谷歌、苹果等巨头也纷纷在智能语音交互上发力。再放眼国内，这股浪潮也席卷了各个大小不同的科技公司、互联网公司甚至是传统企业。语音交互在短时间内便让用户迅速感知到了便利和智能体验，研究公司Tractica认为，到2021年，全球将有4000万个家庭用上语音助手类产品，面对这一前景态势良好的巨大市场，不论是对于终端设备厂商、云服务平台、语音技术公司、还是内容生产平台等各方来说，都是一个值得发力的方向。
然而对于不少设备厂商来说，在传统产品生产线已经成熟的情况下，如何实现自己的产品智能升级，这是一个现实问题。诚然，设备厂商可以选择依次往上对接内容提供方、云服务平台、语音技术公司、芯片产商、传感器提供方等上游厂商，但这无疑将会极大增加人力、物力、财力等各方面的成本投入，而如果有一套成熟的，只用根据具体产品添加基础外设就能套壳生产的智能语音方案，对于设备厂商来说将是非常方便实用且能降低成本的不二选择。正是为了帮助终端设备厂商解决这一痛点，庆科“万物有声”智能语音方案应运而生。
活动详情：
1. 主题：万物有声——科技创新导报
前言 最近使用 PyTorch 感觉妙不可言，有种当初使用 Keras 的快感，而且速度还不慢。各种设计直接简洁，方便研究，比 tensorflow 的臃肿好多了。今天让我们来谈谈 PyTorch 的预训练，主要是自己写代码的经验以及论坛 PyTorch Forums上的一些回答的总结整理。 直接加载预训练模型 如果我们使用的模型和原模型完全一样，那么我们可以直接加载别人训练好的模型： my_resnet = MyResNet(*args, **kwargs)my_resnet.load_state_dict(torch.load("my_resnet.pth")) 当然这样的加载方法是基于 PyTorch 推荐的存储模型的方法： torch.save(my_resnet.state_dict(), "my_resnet.pth") 还有第二种加载方法： my_resnet = torch.load("my_resnet.pth") 加载部分预训练模型 其实大多数时候我们需要根据我们的任务调节我们的模型，所以很难保证模型和公开的模型完全一样，但是预训练模型的参数确实有助于提高训练的准确率，为了结合二者的优点，就需要我们加载部分预训练模型。 pretrained_dict = model_zoo.load_url(model_urls['resnet152']) model_dict = model.state_dict() # 将pretrained_dict里科技创新导报
VC Insights 是VC SaaS 的一级市场分析大脑，由VC SaaS 和企名片一起联手打造，实时监控全网公开数据并和诸多合作伙伴进行数据交换，并对创投行业的数据进行量化和多维度的分析。
报告看点
科创企业排队IPO盛况
深创投堪称最具眼光的机构布局者
IT服务与硬件领域排队企业扎堆
科创企业排队IPO盛况
多少个曾经，科创企业CEO、创始人们的梦想就是去美国纳斯达克或者是纽交所敲个钟。可是我们近一段时间发现，中国内地证券市场不光迎来了中资美股回归潮，更是出现了科创企业IPO排队的盛况。
截至2017年4月20日，科创企业在中国内地A股排队上市已现井喷之态。VC Insights对上交所主板、深交所主板、中小板、创业板各板块排队盛况作出了列举。
其中包括了科创企业所在的地域、领域、IPO申报状况、所获得知名风险投资机构投资的状况、估值情况等。
其中我们可以发现，共有9家科创企业是曾经登录过全国中小企业股份转让系统（新三板），属于新三板转板企业，说明新三板转板将会是未来内地证券市场IPO的一个大趋势，预计在将来会有更加多的新三板企业会递交上交所与深交所的上市申请。
IPO排队科创企业地域分布
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