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2017年，激光电视销量增幅接近2倍。这是一个很棒的成绩。但是，大屏君知道，市场爆发下每个激光电视品牌“都不满意”。因为，如果按照品牌看，突破2万台的就已经是“大拿”。而这个数量很难支撑“有效的盈利”。 所以，激光电视如何进一步冲数量，在2018年继续实现连续翻番，甚至拿下20万台的年度目标，就成了行业玩家“最需要研究的问题”。 激光电视，销量如何获得 据大屏君观察，目前这个问题已经有了“小小的共识”：2017年激光电视的黑马是谁？9999元的米家激光电视。小米的粉丝能量、最低的产品价格，让亮度只有一千多流明，被行业誉为“微投芯”的激光电视产品“成了销量大户”。 小米的成功，说明粉丝的重要，也说明了价格的重要。反而是，激光电视行业技术水平的根本代表：“亮度”指标，有些“不重要”。这个现象也让大屏君“大感意外”。但是，细想想，1000+的亮度并非不可接受：传统家庭影院投影机长期都是这个亮度水平；家用市场占比最大的微投产品，甚至还没有这个亮度水平。 而且从应用角度看，“小黑屋模式”配合激光的“高显色性能”，1000+的亮度也足以“体验大屏”。这个亮度水平损失的只是“不能保障抗光幕下，电视化应用sekiro

CES2018展会已经正式开幕，然而就在刚开展时，美国媒体爆出了一个大消息，据悉《华尔街日报》援引知情人士消息称，美国运营商 AT＆T已经撤销了销售华为手机的计划，具体原因尚不详。对此消息，AT＆T和华为官方并未发表评论。 【PChome电脑之家美国拉斯维加斯报道】2018年美国CES消费电子展于2018年1月9日至1月12日在美国内华达州拉斯维加斯市举行，本站前方特派记者团将从展会现场发回报道。 CES2018展会已经正式开幕，然而就在刚开展时，美国媒体爆出了一个大消息，据《华尔街日报》援引知情人士消息称，美国运营商 AT&T已经撤销了销售华为手机的计划，具体原因尚不详。对此消息，AT&T和华为官方并未发表评论。 华为原本要在CES2018期间宣布与美国运营商合作的事宜，此举将标志着华为正式进入美国市场。但该事件的发生让所有关注者都始料未及，并且有国内媒体获得了一份美国18名国会议员联名致信联邦通信委员会（FCC）主席艾吉特 帕伊（Ajit Pai）的邮件，其中主要内容是，要求 FCC对华为与美国运营商的合作展开调查。在这封邮件中，再次提到 2012 年时美国国会发出的、在美国市场对华为设备的禁令。 （图片来源于网络） 华为与AT&T合作的临时取消，极可sekiro

美国运营商AT&T已经取消了与华为方面的合作，不会通过其运营商渠道在美国发售华为手机 【PChome手机频道资讯报道】华为原本要在CES 2018期间宣布与美国运营商合作的事宜，此举将标志着华为正式进入美国市场。然而就在华为1月10日CES发布会前夕，华尔街日报传来消息称，美国运营商AT&T已经取消了与华为方面的合作，不会通过其运营商渠道在美国发售华为手机。 华为与AT&T合作的临时取消，极可能是由于“政治因素”，在2017年底18名美国国会议员联名致信FCC主席艾吉特?帕伊，要求FCC对华为与美国运营商的合作展开调查。次邮件中表示，美国应当以怀疑的态度去评估中国电信业公司在美国电信市场的持续渗透，美国政府系统中不应当加入华为或中兴的设备，包括设备元件。 而除了这方面因素之外，使用麒麟处理器的华为手机，也被视作对美国本土芯片厂商的威胁。本次进入美国市场的华为Mate 10并没有使用高通处理器，此举引起了苹果与高通的警觉。同时美国方面除了专利方面的考虑之外，还对于手机的安全问题有所担忧，而采用高通处理器的手机，在安全方面上自然没有麒麟处理器所带来的种种问题。 华为是目前全球第三大手机品牌，其在中国以及欧洲市场均有着非常不错的市场sekiro

原标题：腾讯 AI Lab 主任张潼博士：机器学习里的优化问题 雷锋网 AI 科技评论按，日前，在由上海财经大学交叉科学研究院（RIIS）主办，杉数科技有限公司协办的「现代运筹学发展讨论会」上，腾讯 AI Lab（腾讯人工智能实验室）主任张潼博士发表了精彩演说。作为机器学习领域的知名学者，他开场表示，机器学习和运筹优化有很多的共同问题。接下来，他详细介绍了机器学习领域中优化的进展，以及大家比较感兴趣的研究课题。在演讲的最后，他表示，运筹优化的研究人员可以和机器学习研究人员多多交流，大家共同合作，共同促进。 以下为他的发言内容，雷锋网 AI 科技评论做了不改变原意的编辑整理，张潼博士对此文做了校正与确认，同时也感谢上财助理教授邓琪博士对本文提出的宝贵意见。 很感谢葛冬冬邀请我过来，今天是叶荫宇老师的生日，非常高兴能在这里与大家进行探讨。我的主要研究方向是机器学习，现在机器学习领域存在很多的优化问题，目前来讲，有些优化的研究可能是机器学习领域自己在推动，我将为大家介绍这方面的研究进展，也希望大家以后能更好的去合作，推动发展。 机器学习里的优化相对比较窄，这其中考虑的问题主要是跟数据有关。主要有如下三sekiro

原标题：用深度学习设计图像视频压缩算法：更简洁、更强大 雷锋网 AI 科技评论按，本文为图鸭科技投稿，正文内容如下： 说到图像压缩算法，最典型的就是 JPEG、JPEG2000 等。 图 1：典型图像压缩算法 JPEG、JPEG2000 其中 JPEG 采用的是以离散余弦转换（Discrete Cosine Transform）为主的区块编码方式（如图 2）。JPEG2000 则改用以小波转换（Wavelet Transform）为主的多解析编码方式，小波转换的主要目的是将图像的频率成分抽取出来。 图 2：JPEG 编码框图 在有损压缩下，JPEG2000 的明显优势在于其避免了 JPEG 压缩中的马赛克失真效果。JPEG2000 的失真主要是模糊失真，而模糊失真的主要原因在于高频量在编码过程中一定程度的衰减。在低压缩比情形下（比如压缩比小于 10：1），传统的 JPEG 图像质量有可能比 JPEG2000 好。JPEG2000 在高压缩比的情形下，优势才开始明显。 整体来说，JPEG2000 相比于传统 JPEG，仍有很大技术优势，通常压缩性能可提高 20% 以上。当压缩比达到 100：1 时，JPEG 压缩的图像已经严重失真并开始难以识别了，而 JPEG2000 的图像仍可识别。 深度学习技术设计压缩算法的目的 通过深度sekiro