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大数据早报:IBM拟投2.4亿美元建人工智能实验室 青云推出RabbitMQ消息队列服务 (9.8)

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数据早知道,上36dsj看早报!

来源36大数据,作者:奥兰多

『人工智能』IBM拟投2.4亿美元联手麻省理工学院建人工智能实验室

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IBM 和麻省理工学院(MIT)宣布,它们准备合作建立一个新的 AI 实验室,全面研究人工智能。

这个实验室名为 MIT-IBM Watson AI 实验室。它将主要研究四个领域:开发 AI 算法,利用物理学开发支持 AI 计算的新硬件,在特定行业应用 AI 成果,以及评估 AI 将如何影响社会。

它们合作的目的是进行基础研究,实现人工智能的新突破。IBM 的研究人员与 MIT 的研究人员将通过这个实验室开展合作。

作为合作协议的一部分,IBM 将在 10 年内投资 2.4 亿美元到这个实验室。这个新的实验室将会独立开展一些研究,但是也会与 IBM 现有的研究机构如 Media Lab、Computer Science 和 Artificial Intelligence Lab 合作做一些研究。

『融资』简化数据分析界面,大数据平台Dataiku获2800万美元B轮融资

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6日,法国创企Dataiku完成了它的B轮融资,数额达2800万美元,由Battery Ventures领投。这家公司声称这轮融资将被用于招募新员工,并在全世界范围内进行市场营销。之前,这家公司于2016年获得了1400万美元的A轮融资,领投方为FirstMark,Serena Capital和Alven曾在2015年投资了Dataiku 360万美元种子轮融资。这三家公司也是昨日这次B轮融资的投资方。

这家公司由一批法国创业家创立于2013年,如今它已经将总部搬迁至纽约,但公司还有相当一部分开发团队留在巴黎。

『苏宁』“关键数据”力挺价值重估 苏宁云商Showtime刚刚开始

8月30日,苏宁云商发布了正式的半年报,上半年营收837.46亿元,同比增长21.87%,归属于上市公司股东的净利润2.91亿元,同比增长340.53%。这份报告的营收和利润数字,与7月底发布业绩快报几乎没有出入,这也表明苏宁正式迎来属于自己的showtime。

从7月底发布业绩快报到8月30日发布正式的半年报,这之间有一个让人印象深刻的818发烧购物节——这可能是苏宁最看重、也是最给力的一届发烧购物节,苏宁当下的战略、业绩支撑的逻辑,在这届发烧购物节中都有很好的体现。事实上,把这届发烧购物节和刚刚发布的半年报结合起来看,稍加分析就不难确证:当前苏宁已经迎来业绩反转并加速增长的势头强劲,进入确定的收获期。

『融资』利用大数据评估贷款人信用,印度金融创企Lendingkart获1050万美元融资

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今日消息,印度数字借贷平台Lendingkart Finance完成1050万美元股权融资,新加坡Sistema Asia Fund领投,原投资人Bertelsmann India Investment,Mayfield India,Saama Capital,India Quotient和Darrin Capital Management跟投。Lendingkart计划用此轮融资增加贷款数额,强化平台技术和分析能力。同时,该公司也将深入对印度落后地区的服务。

Lendingkart成立于2014年,创始人为Harshbardhan Lunia和Mukul Sachan,其平台依赖大数据分析来评估贷款人的信用。

在判断一个人的信用度时,Lendingkart参考的数据变量超过4000个。信用评估完成后,申请人会在72小时内收到贷款。

Sistema Asia Fund Advisory的总经理Dhruv Kapoor表示,“Lendingkart的扩张速度让人惊讶,他们所解决的也是这个国家小企业常常面对的问题。”

“Lendingkart的数据科学驱动方案和非接触式分布模型,是解决传统银行基础设施所无法照顾的中小型企业需求的上佳选择。”

今年6月,Lendingkart完成780万美元债务融资,投资方包括印度第四大私人银行YES Bank。

目前,Lendingkart已经覆盖印度720座城市,超过30万家中小企业在其平台申请贷款,其中1万多家拿到了贷款。

『新产品』青云推出RabbitMQ消息队列服务 提供金融级强一致性

企业级云服务商青云 QingCloud(qingcloud.com)日前宣布 RabbitMQ on QingCloud 服务正式上线(更多详情:http://t.cn/RCOk3XY)。RabbitMQ on QingCloud 是基于 AMQP(高级消息队列协议)实现的可复用的企业级分布式消息队列集群服务,具备金融级数据强一致性、路由灵活、多协议支持、高可用负载均衡等诸多特性,为企业用户提供高可靠、高性能的企业级消息队列服务。

消息队列服务是为了缓解消息的生产和消费之间的不对等,而在两者之间增加的一层缓冲区。消息队列服务对于任何架构和应用来说,都是一个至关重要的组件。青云 QingCloud 在 2015 年 5 月已经推出 Kafka 消息队列服务。Kafka 是大数据分析领域非常主流且相对成熟的消息队列服务,在日志分析处理、大规模流式计算等典型大数据场景中运用广泛。但在更为普遍的通用行业应用领域,比如金融报文、电信报文、交易事务等追求数据高一致性及可靠性的场景中,Kafka 自身的弊端就显现了出来。

『融资』大数据公司MapR完成最后一轮5600万美元融资,目光锁定IPO

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Matt Mills说,上世纪90年代初他还在甲骨文担任高管的时候,团队并没有什么最好的产品可销售,“不过我们凭借一套销售程序,获得了巨大成功。”他说。

现在,Mills的新公司MapR Technologies则完全不同。他们的产品和其他分布式大数据公司不同,更加灵活、流畅。近日,该公司完成了最后一轮融资,已经将目光锁定在未来的IPO上。此轮融资由原投资人光速创投领投,金额5600万美元。

MapR未透露公司的估值,但表示这轮过后比上一轮估值要高。PitchBook的数据显示,MapR之前的融资额为5亿美元。实际上,在上一轮融资时,该公司就已经有了IPO的打算,但最终无奈就行了流血融资。

2016年9月,Mills从联合创始人John Schroeder手中接过CEO一职,带动公司第二季度新订阅金额增长100%,年增长70%。虽然这一数字和企业软件行业的部分公司根本没法比,但Mills说,这是因为公司的主要精力都放在大客户上,如美国运通,SAP和联合健康保险公司。

有了此轮融资,MapR计划继续其国际扩张,重点进军澳大利亚、日本和韩国。同时,该公司也会寻找盈利渠道,希望在2018年将目前亏损的状态扭转至收支平衡。

『Facebook』Facebook开发更好玩AI可对人类表情做出自然反应?

9月7日消息,据Futurism报道,社交网络Facebook下属人工智能(AI)实验室开发出一款动画聊天机器人,它能在交谈过程中对人类的面部表情做出自然反应,以至于志愿者们认为,它的反应几乎与人类没什么差别。

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Facebook的AI实验室将在9月底的国际智能机器人和系统会议上展示这款机器人。目前,这款机器人可在非常基本的动画中显示出反应,所以这个算法可能还不能直接跳转到更现实的类人机器人身上。特拉维夫大学AI研究员戈登·戈登(Gorden Gordon)表示:“对AI来说,真正理解面部交流而不仅仅是模仿它是非常重要的,真实的面部表情是基于你的想法和感觉而展现的。”

End.

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