工作人员齐整坐好，每个人都对着电脑全神贯注，一件又一件的“东西”在眼前划过，经过标准化处理就转到下一流程……这实际上是人工智能行业里的数据标注办公区一角。由于深度学习的研究方向，人力密集型的数据标注工作是推进人工智能技术落地的重要环节之一。很长一段时间以来，在过往AI的发展中数据的采集与标注行业没有过多地被关注，毕竟，与算法、算力这些高大上的东西相比，AI数据的生产总带着那么几分与AI技术的“科技

         对于产品经理是否需要懂技术，在互联网时代一直是一个非常有争议的话题。在人工智能时代的，或许我们可以有一个准确的答案。个人觉得在人工智能时代我们需要懂技术、而且是需要在自己所在的领域中掌握前沿急速的实现原理，谙熟每种技术实现手段的优劣势，对技术的发展方向和技术如何融合产品经理自己的独到认知。         对于“懂技术”，这儿我们可以从以下三个方面进行描述。       ...

你按照结构化思维的方式解决问题，但是发现，当你解决了A问题，解决问题的做法带来了B问题。随后再去解决B问题，但最终又会带来C问题。你在各种各样的问题中间疲于奔命，事情似乎又没有好转的迹象。现实世界有多复杂？想象一下，假如你把硬币抛向空中，会发生什么？很简单：它会掉到地上。但如果不是扔硬币这么简单的事情，而是向非洲提供价值100万的救援物资呢？又会发生什么？如果我们用结构化思维来看待这个...

一、什么是多维度折解法说到多维度拆解法，那我们首先要理解两个关键词：维度和拆解，下面咱举个栗子：这马上过年了，相信大部分朋友已经在回家的路上了，有的甚至在家葛优躺好几天了。回到家了七大姑八大姨最喜欢问你什么呀？七大姑八大姨：听你妈说你还没对象呢，给你介绍一个吧，我这儿有个特别优秀的，第一，他个子高，第二，家庭条件很好，第三，长的特别的帅。那在这个例子里，拆解维度就是把优秀拆分成三个...

物流/供应链是目前世界上最大的产业之一。物流是将货物从这里运送到那里的基本行为。随着世界各地区对物流的不断需求以及全球劳动力、货物分配和分工的不断增加，使物流成为现代人类生活的重要组成部分。一、物流行业的技术现状1、链条中的个别链接使透明度变得困难物流是由商业、贸易路线、货运单和繁文缛节的法律而组成的庞大而相互联系的系统，通过复杂、多层的计算机技术和老式的文书工作得以实现。物流行业是经...

疫情期间，从职工复工延期到商业租金减免的渴望，再到企服企业的获客计划被打乱、甚者还有说这是协同办公产品的增长机会等，无一不说明2020注定是特别的一年！全民“坐月子”期间，观望了运营社群内对获客的一脸懵逼，看到了抖音短视频的爸妈圈层的覆盖，也看到了信息流真伪的朋友圈PK，我们不去争论武汉疫情与美帝的关系，也不是争论双黄连口服液是否真的可以预防，当然也不是想在这里爆锤红会，然则我只想说明一个事实..

区块链就是一个分布式、有着特定结构的数据库，是一个有序，每一个块都连接到前一个块的链表。也就是说，区块按照插入的顺序进行存储，每个块都与前一个块相连。这样的结构，能够让我们快速地获取链上的最新块，并且高效地通过哈希来检索一个块。1、区块链六层模型image.png一个标准的区块链项目，应该至少包含数据层、网络层、共识层这三层，应用层、合约层、激励层可以不包含。以一个交易的例子来...

一、数据流带动的工业互联网核心价值环节迁移1.1 核心焦点从上云互通转向借助人工智能深挖工业大数据价值工业互联网的建设促进了企业IT系统的云化迁移，实现了ICT系统与OT系统间要素的流转，打通了数据孤岛，企业得以获取灵活便捷、高效率、低成本的信息化、网络化、数字化基础，但要想实现真正的数字化和智能化则必须借助人工智能技术对工业数据价值进行充分挖掘。数据是工业互联网的核心资产，也是其价值创造的来源，

边缘计算中的边缘（edge）指的是网络边缘上的计算和存储资源，这里的网络边缘与数据中心相对，无论是从地理距离还是网络距离上来看都更贴近用户。作为一种新的计算范式，边缘计算将计算任务部署于接近数据产生源的网络边缘，利用边缘资源为用户提供大量服务或功能接口，大大减少上传至云数据中心的数据量，缓解网络带宽压力，同时可以更好地解决数据安全和隐私问题。在边缘计算环境下，数据具有异构性且数据量较大，数据处..

结构化分析的主要工具之一是逻辑树。这是麦肯锡公司的咨询顾问分析问题时最常使用的工具。逻辑树有三种类型，分别是：问题树、假设树、是否树。问题树也有翻译成议题树的。网上搜索逻辑树一般会默认是问题树，往往忽略了后两种。这三种逻辑树结构类似，但是有不同的使用前提，合理的使用它们，对于我们分析问题和制定解决方案能起到事半功倍的效果。01 问题树当对问题不了解 ，或者需要对问题进行全面的分解以...