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看病山东烟台:新一代信息技术为防疫装上"智能芯"

  中 (张玉雷 王聪)开发大数据平台、上线信息自助填报系统、开通腾讯智慧校园、上线“烟台一手通”果蔬粮油直供系统……在疫情阻击战中,山东烟台利用大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术,提升疫情防控效率和精准度,方便民众日常生活。

  “烟台市疫情防控大数据平台”在疫情防控期间及时上线。通过该平台看到,上面详细地列明了确诊病例、疑似病例、集中隔离人员、居家隔离观察人员、外地来烟返烟人员、检查站查控异常人员等六类人员的信息。

  通过这个平台上,确诊病例、疑似病例可第一时间上报。确诊病例、疑似病例的基础信息、当前状况和是否已采取集中隔离、居家隔离观察等处置措施的信息可以随时查询,实现对六类人员信息的实时更新、全程追踪和动态管理。

  在保护好个人信息的前提下,平台已经采集了10万多六类人员的基础信息、当前状况和处置措施等数据,为疫情处置提供数据支撑。

  与此同时,烟台市大数据局还开发了烟台行业健康信息自助填报系统,由相关部门对接全市开复工企业、快递业、商超、酒店、学校、社区等,填报复工复产企业的人员信息。

  位于烟台经济技术开发区的山东渤聚通云计算有限公司是山东省企业云服务的主要供应商,从事云平台大数据集成业务,此次疫情期间充分利用各类云服务平台及应用,专门打造了适合疫情防控的区域防疫指挥平台、企业防疫管控平台、防疫红外测温系统、社区防疫协作平台、企业上云业务平台、云签密盾电子合同防、疫志愿者爱心宝7个云平台。

  其中,区域防疫指挥平台可以全面掌握区域内各个地方的防疫情况,帮助政府防疫部门在全面掌握疫情的前提下,管理区域内外来返工人员、全面指导管控防疫工作,目前这一平台已被应用到疫情防控工作中。

  防控疫情期间,“停学不停课”非常重要。腾讯(烟台)新工科研究院为中小学提供了智慧校园解决方案,将“智慧校园”“空中课堂”“企业微信”三个功能模块统一在一个平台中应用,实现家校互通、疫情调查、网上教学、办公管理和视频会议等线上服务。

  疫情让“宅家”成为常态,采购蔬菜等日常生活必需品成为民众最关心的事。烟台市移动政务服务APP“烟台一手通”上线了“果蔬粮油直供专题”,引导超市、蔬菜水果供应企业、快递物流企业、在线订餐企业开展生活必需品同城配送,民众只需在家使用手机下单,新鲜水果蔬菜就可以送到“家门口”。

  烟台还推出各类线上服务,满足民众日常工作需求。税务系统推出了“无接触”式服务,人社部门推出了网上招聘会,政务服务中心推出了不见面审批等。

药费报告:上海市招聘需求恢复最快 环比增加近七成

  中 ( 徐银)10日起,全国多个省份进入陆续复工阶段,新冠肺炎疫情对就业市场的影响开始出现缓和。17日从国内招聘平台??BOSS直聘获悉,其发布的《2020春节复工需求变化观察》(以下简称:报告)报告数据显示,复工第二周(2月10日至2月14日),市场招聘需求较第一周环比增长28%,整体招聘形势正在复苏。

  上海市招聘需求恢复最快,环比增加近七成

  报告称:2月10日正式复工以来,上海市的招聘需求环比节后第一周增加69%,位居全国之首。上海市疫情防控新闻发布会公布的数据显示,截至2月14日,市国资委系统监管企业本市地域内复工率约达到80%。在招聘需求环比增长方面,受疫情影响较小的吉林省(61%)和云南省(59%)分列第二和第三位。

  由于人员流动比例大,疫情防控仍处在关键时期,用工大省四川省和浙江省在2月10日复工当周,招聘需求环比分别小幅增长12%和7%;湖北省招聘需求环比增长15%。

  新一线城市人才流入态势持续,昆明、东莞、西安位列前三

  新一线城市的“抢人大战”已经持续了两年半,一线城市向新一线城市的人才迁徙是一个重要趋势。报告数据显示,整体上看,疫情目前暂未对新一线城市的人才流入态势造成显著影响。2020年春节后两周,新一线城市相对一线城市的平均人才流动率为1.07,保持了从一线城市的人才净流入。

  但与此同时,15个新一线城市的人才流动率差异较大。昆明(1.68)、东莞(1.31)和西安(1.26)位列前三,杭州和天津在年后两周基本维持了人才流动的平衡,而武汉的一线城市人才流动率降至0.80。

  武汉春节后平均招聘月薪8607元,求职者规模回升

  尽管招聘需求尚在缓慢恢复,武汉的求职者已经变得更加活跃。报告数据显示,春节后第二周,武汉的求职者规模较前一周环比提升16%,就业市场的供给端出现回暖迹象。

  与全国情况类似,武汉的互联网/IT行业受到疫情影响相对小一些,不少武汉本地互联网企业紧急上线了在线协作、问诊、免费课程等产品,为公众提供更有效的服务。2月10日以来,武汉招聘需求增幅最大的也是互联网技术类人才,比例由9.4%跃升至14.3%,平均薪资由12102元(人民币,下同)升至14006元。

  受到高薪岗位比例增加和服务业部分岗位人手紧缺的影响,武汉节后两周的平均招聘薪资达到8607元,同比增长18%。

  选择北上广深工作的2020应届生不足四分之一

  2020年应届生面临较为复杂严峻的就业形势,为了积极有效帮助学生就业,各地的应届生线上招聘会和宣讲会正在火热开展。报告数据显示,从城市选择分布来看,2020年高校应届生在节后两周的求职过程中,选择一线城市的占比24.6%,新一线城市占比33.0%,二线城市占比20.3%。

  尽管期望去北上广深工作的应届生较2019年回升2.3个百分点,其比例仍然不足四分之一。相应地,选择新一线城市的应届生比例较2019年的37.5%也有所回落。在所有新一线城市中,成都(4.9%),杭州(4.1%)和西安(2.8%)最受2020年应届生欢迎。

通用设备AI芯片:驱动智能产品的大脑 落地难题亟待破解

  在迭代中变强 AI芯片需破解落地难题

  本报 唐 芳

  人工智能产业规模高速增长,全球市场调研机构IHS Markit发布数据显示,到2025年AI应用市场规模将从2019年的428亿美元激增到1289亿美元。

  回顾2019年,AI机器人群聊、管控道路桥梁积水、写作、智能客服……人工智能做了许多原本人类才会做的事情。数不尽的纷繁应用背后离不开 AI 芯片的基础支撑。

  日前,AI芯片新老牌厂商“混战”国际消费类电子产品展览会,全面覆盖当前人工智能六大核心落地场景,包括云端训练、云端推理、智能手机、AIoT视觉推理、AIoT语音推理、自动驾驶等,国内AI芯片进入落地阶段。

  根据中国人工智能产业发展联盟(以下简称联盟)提供的数据,2019年以来国内外芯片厂商共发布AI芯片近30款。

  AI芯片怎样支撑多姿多彩的人工智能应用落地?评测标准进展如何?今年的亮点、看点又在哪?科技日报采访了相关专家。

  AI芯片:驱动智能产品的大脑

  回顾2019年,AI机器人群聊、管控道路桥梁积水、写作、智能客服……人工智能做了许多原本人类才会做的事情。数不尽的纷繁应用背后离不开AI芯片的基础支撑,它是如何驱动AI“作业”的呢?

  目前消费类智能产品大量应用人工智能、大数据等技术,芯片作为硬件载体,承担了“让智能产品发挥作用”的功能。鲲云科技创始人兼CEO牛昕宇介绍,人工智能行业有三个核心驱动力:算法、算力和数据。人工智能芯片作为人工智能应用的底层硬件,为其提供算力支撑。“通过技术创新,不断提升人工智能计算的性能、降低其成本和功耗,从而支持越来越复杂的人工智能应用。”

  如果把运行各种人工智能技术集合比作一个人的话,人工智能芯片就是它的大脑实体,而各种聊天、视频制作、自动驾驶应用就是它根据自己所能接触到的数据,学习到的经验知识进行的操作。一方面,随着数据经验的积累,它们运行的人工智能应用会越来越精确,另一方面,它的学习受限于大脑的容量(芯片计算能力)、培养成本(芯片成本)以及大脑运算消耗的热量(芯片功耗)。

  牛昕宇解释道:“人工智能芯片研发要做的,就是提供这样一个越来越智能的大脑,从而能够学习各种各样的技能(人工智能应用),最终应用到各类智能终端设备中,在自动驾驶、智慧城市、工业视觉、智慧安防等领域发挥作用。”

  起步阶段:加速芯片算力的迭代优化

  AI芯片的发展,离不开人工智能技术的发展。人工智能从1956年诞生至今,共经历过三次大的浪潮。进入21世纪,随着计算机性能的提升和海量数据的产生,机器学习和CNN网络(卷积神经网络)获得突破,算法、算力和数据满足了人工智能的商业化落地需求,人工智能迎来了高速发展的阶段。

  “特别是2017年起,人工智能的商业化落地不断加速。” 牛昕宇认为,从芯片的起步、发展、成熟的三个阶段来看,人工智能芯片仍然处于起步阶段。

  人工智能芯片主要包含三个发展脉络,一是由于前期人工智能落地的旺盛需求,英伟达的图像处理器GPU因为可以支持CNN等算法网络,满足基本的人工智能落地需求,在这个时期获得了大范围应用,其也通过芯片架构不断迭代,逐步转型成为人工智能芯片供应商。二是因为算法的不断迭代,对芯片和算力提出了更高的要求,这时候国内外的初创企业和华为等采用与英伟达类似的指令集技术路线,通过架构创新,推出了一批新的专用人工智能芯片。三是影响芯片性能的制程工艺发展日趋成熟,摩尔定律放缓对指令集技术路线的发展提出了挑战,目前也有初创企业采用全新的数据流技术路线,推出新的专用人工智能芯片。

  当前国内主要是后两种人工智能芯片,各家企业都处于推出产品、进行市场化落地的阶段。例如,鲲云科技就在去年发布了通用AI底层CAISA芯片架构,可以实现高达98%的芯片利用率,在智慧城市、工业检测、电力安防等领域实现了规模落地。

  牛昕宇坦言,芯片行业是一个需要不断迭代发展的行业。深度学习算法日新月异,对算力也提出了更高的要求,满足人工智能快速发展的需求,仍然需要芯片企业对于市场的快速反馈,完成产品的快速迭代和优化。

  2020年看点:“落地”被反复强调

  人工智能产业规模高速增长,据全球市场调研机构IHS Markit发布的AI普及度调查预测,到2025年AI应用市场规模将从2019年的428亿美元激增到1289亿美元。

  从2018年年底开始,人工智能芯片的“落地”被反复强调。“不论是短期还是长期目标都是落地。”牛昕宇说。由此看来,人工智能芯片2020年的主要看点仍然在于新产品迭代和落地。加速人工智能应用落地,只有以市场需求为驱动的芯片才能持续创造价值。

  当然,人工智能应用永远需要性能更高、价格更低、功耗更低的芯片,如何能在这之上不断满足市场需求,考验着每一家人工智能芯片企业的核心技术以及对市场所需产品的洞察。

  “芯片和计算架构在人工智能的发展中扮演着重要角色。”联盟计算架构与芯片组联席秘书长张蔚敏说。2019年起,很多AI芯片产品都在底层架构设计上注重架构创新,2020年这种趋势越发显现。核心在于市场对芯片所能提供的更高实际算力的追求,将在真实使用场景中得到验证。

  在牛昕宇看来,安防是人工智能落地相对比较充分的领域。“今年我们将看到更多细分领域的落地场景,比如占国民生产总值近30%的制造业。包括鲲云科技在内,许多企业也在为智能制造领域的工业视觉检测提供基于深度学习的一体化算力解决方案。”

  三大难题:破解AI芯片落地的关键

  落地,既是今年AI芯片的看点,也是难点。“当前AI的行业应用迟迟没有大规模爆发,AI芯片创业公司依旧面临产品难以落地、研发和应用还没有很有效地衔接起来等问题。”张蔚敏认为,芯片专用化趋势越来越明显,而应用落地则成为迫切需求。

  从研发角度来看,牛昕宇说,当前人工智能芯片主要面临三方面问题,即芯片设计的底层技术路线同质化较高,软件开发支持依然是短板,以及芯片性能测试处于起步阶段、距离形成权威统一的评测标准还需要一定的时间。

  显然,技术路线同质化容易导致产品同质化,降低了创造独特价值的可能性。作为底层硬件芯片,不一定每个指标都需要最强,但是要找到对于市场需求独一无二的价值,解决核心问题。这就要在技术路线方面进行创新,掌握自己的核心技术,从而在芯片性能和技术支持上掌握更多主动性。

  而芯片的使用和对算法的支持离不开软件工具。目前有一些人工智能芯片仍然缺乏可用的软件开发工具,或者软件编译工具设计复杂,用户的开发和使用门槛过高,这些都需要在落地过程中不断完善和迭代。诚如牛昕宇所说,如果不能解决这个问题,AI芯片的大规模商业落地也会遇到阻碍。

  至于AI芯片评测标准的制定进展,牛昕宇坦言,“目前这类标准还处于项目推广的早期,各家采用的测试网络和测试标准还缺乏统一性,可能对客户的选型造成一定困难。”

  从2019年起,国内外针对AI芯片的测评方案陆续出炉,比如由百度、谷歌、斯坦福大学、哈佛大学等联合发布的用于测量和提高机器学习软硬件性能的MLPerf国际基准、由中国人工智能产业发展联盟和国内人工智能企业合作推出的AIIA DNN benchmark项目。牛昕宇带领下的鲲云科技也在持续积极推进人工智能芯片评测的标准化。“我们同中国信通院和联盟密切合作,推动AIIA DNN benchmark项目的标准迭代,参与国家标准的制定”。

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