近年来，随着我国互联网金融的快速发展，一大批网络平台如雨后春笋般出现。越来越多的人除了银行贷款外，也会选择网络贷款，但是相较于银行贷款来说，网络平台的利息就有点高了。但是相比较银行贷款，门槛高，审核资料多，下款慢来说，这些不值一提！很多朋友辛辛苦苦一趟一趟往银行跑，但是还是贷款被拒，真是浪费时间！

副业先锋，一款依附于微信的小型网贷平台，口碑及用户量都极高，额度从500到30000，用户可以在额度范围内进行取现、分期、消费。利息按借款实际天数计息，日利率非常低。还有一个独特点，相比其他平台来说条件简单，具备身份证，智能手机就可随时随地体验，申请过程需要徽信上搜索公从【副业先锋】关注即可，不需要下载其它app，二十四小时线上操作，为用户真正实现将个人信用转化为财富。副业先锋主要负责的是资质低的用户。

融仙子，这是一款存在于微信的公从平台，上线不久，不过用户量还不错，口碑也还不错，额度从500到30 000，对于小额度用户来说，足够了，不过它的适用范围挺小的，只针对微信用户，你可以在微信公从上输入融仙子就行了。他还有一个最明显的特征，就是条件简单，只要你有身份证，有智能手机就可随时随地申请，随借随还，成功下款率已经达到95%！

还记得小的时候看美国的一些大片里面那些很让认羡慕的科技工具么？比如，钢铁侠那可以帮他完成一切工作的超级无敌AI智能管家:贾维斯，还有在碟中谍之中特工用来锁定目标的智能眼镜等等是不是都让你好生羡慕呢？虽然不是全都实现了，不过，也有很多已经变成了现实。

比如这个手机上的语音助手，只要说说话，手机就可以帮你完成很多工作，打电话，发短信，无所不能。而这个技术在几年前还是一个很多人都不为熟知的功能，如今却配备于每个人的手机之上。

这个就厉害了，飞行背包，不过他的第一次出现还是1965年版007中邦德的道具呢。而在08年，他真的就是来到我们的生活中，新西兰马丁飞机公司就研发了这样一款喷气飞行背包，让你来一场说走就走的旅行。

无人驾驶技术虽然早就有所耳闻，不过第一次走向市场还是在特斯拉的电动车之上，看着驾驶员坐在后排，然后输入一个地点，汽车就自己带你到达了目的地，是不是很酷呢!而且，发展到如今，无人驾驶的技术也是越来越精细，躲避障碍，自动控制距离，危险预警，你也可以真正放下方向盘睡大觉了。

同样是在007系列电影中出现的内置电视屏幕的精工手腕表，在40年前，肯定认为是一个不可及的梦想。如今智能手表早就走进了千家万户，为我们的生活也带来了很多的便利。

当然，科技带来的变化还是非常多，毕竟我们的生活每天都是日新月异。

据外媒报道，美国一家网络情报公司 4iQ 于 12 月 5 日在暗网社区论坛上发现了一个大型汇总数据库，其中包含了 14 亿明文用户名和密码组合，牵涉 LinkedIn，MySpace，Netflix 等多家国际互联网巨头。研究人员表示，这或许是迄今为止在暗网中发现的最大明文数据库集合。

4iQ 研究员称他们在暗网搜寻被窃、泄露数据时从一个超过 41 GB 的文件中发现了这个汇总的交互式数据库。该档案最后一次于 11 月 29 日更新，其中汇总了 252 个之前的数据泄露和凭证列表、包含 14 亿个用户名、电子邮件和密码组合、以及部分比特币和狗狗币（Dogecoin）钱包。

据统计，这 14 亿数据由早期泄露的数据和凭证列表汇总而成，密码部分来自 Anti Public，Exploit.in等凭证列表，多涉及 Anti Public、Exploit.in、LinkedIn、MySpace、Netflix、比特币、Pastebin、FM,Zoosk、YouPorn、Badoo、RedBox 等互联网公司以及类似 Minecraft 和 Runescape 这类游戏公司。

此次发现的数据量几乎是此前最大凭证泄露事件的两倍，光是 Exploit.in 凭证列表就包含 7.97 亿条记录，而最新泄露数据中还增加了 3.85 亿新的凭证组合、3.18 亿用户和 1.47 亿密码。

FIT 2018 互联网安全创新大会已于今天正式开幕，相信各位老司机早就轻车熟路，早就通过各种方式搞到门票然后潜伏在现场了吧？作为云安全领域的知名厂商，安全狗也盛装来到了FIT大会的现场，欢迎各位小伙伴来我们的展位交流交流人生和理想~

FIT大会开幕式，来源见水印

FIT 2018大会会期为2017年12月14日-15日，会议将在上海举行。大会以“智能引力”为主题，议程聚焦「全球高峰会」、「企业安全工坊」、「X-TECH技术派对」、「HACK DEMO」、「产业创新俱乐部」、「WitAwards颁奖盛典」，同时新设「白帽LIVE」和「网络·全智慧 安全·新变革：中国首席信息安全官高峰论坛」。

FreeBuf互联网安全创新大会（FIT）作为国内最有分量的互联网安全创新峰会之一，安全狗此次除了在现场与业内大咖交流行业发展的前沿领域之外，还将为到场嘉宾展示安全狗一系列最新的产品及服务，分享客户的成功案例及实践经验，交流国内外最新技术，现场更有由专业人员答疑解惑！无论是否接触过安全狗的云安全服务，都能在峰会上有所收获！

正在为嘉宾讲解的安全狗工作人员

在今年的FIT大会上，安全狗获得了年度云安全产品及服务奖项的提名。对安全狗来说，2017年是斩获颇丰的一年，不仅入选了CNVD技术组成员单位、CNCERT省级支撑单位，还为金砖峰会等多次重大会议活动提供了核心网络安保服务，获得了被保障单位和主管单位的认可。新的征程即将开启，安全狗会再接再厉，为用户提供更专业的云安全产品和服务！

云安全是一个比较新锐的安全理念，传统的安全防护通常采用通用的软硬件来实现安全防护和病毒查杀，但进入到云计算时代，万物互联的现状已经不能单纯靠设备上的安全软件来实现防护了。从这个角度看，企业级用户亟需构建更为主动的云安全防御体系——而云安全解决方案，恰恰是为了应对这种更为宽泛的安全范围和场景。想要了解更多关于安全狗云安全解决方案的信息，就来安全狗的展位找我们吧！

安全狗展位：14号展位

物联网为制造业带来了大量连网装置，并产生大量数据。法新社

作者：张殷绮 来源：digitimes

科技创新持续为器带来挑战，物联网(IoT)装置大量增加，也改变了制造业的样貌。Verizon估计物联网平台市场每年将成长35%，到2020年将达到11.6亿美元规模。其中最大的成长来源，是B2B应用平台的成长，占了整体物联网产值的70%。

据CXOtoday报导，如果这份报告预测正确，那么所有产业都将看到物联网科技的扩散效应。其中，制造业已经看到了这样的效果，物联网投资金额已达到1,830亿美元，成为最大量利用连网装置的产业。

物联网为制造业带来了大量连网装置，并产生大量数据。透过传感器、人工智能、3D制造与计算机辅助设计，制造业在设计与制造方面，变得越来越紧密结合。相关科技产生的数据以TB为计，业者在做决策时，可以同时考虑市场趋势、客户需求与差异化产品。

企业不断重新检讨流程来提升效率，透过整合式网络，各部门可以取得数据，达到高度订制化。传感器可以产生实时的信息，让企业更具弹性，满足市场与消费者多变的需求。未来数据将成为企业必须充分保障的重要资产，许多端点与服务将用来处理和储存数据。

将这些科技集结起来，可以实现智能工厂，以持续创新来满足客户需求。这些工厂可以让人为介入降到最低，而且整合式的IT系统将重新界定传统供应链。未来的数字供应链，生产力预计将提升20%；供应链也将拥有机器学习能力，同时维持质量、并提升产量。

传感器可以降低对人的依赖，达到优化的效率、精准度和工作流程。重复性的单一工作可以交给机器人，也让人不再需要从事危险的工作。从目前的趋势来看，大数据分析与数据决策服务的人才需求，已经出现明显增加。

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编译：冬夜

随着物联网的规模和影响力不断扩大，预计连网设备的数量也将激增，整个世界都卷入到物联网的炒作当中。许多企业不顾自己的主要业务，试图利用物联网的创新潜力提高收入，抢占最大的市场份额。虽然公司期待依靠物联网进行变革，并正在着手实施物联网，但在实施过程中存在的诸多障碍常常被忽视，因此，大多数物联网项目在实施过程中很难达到客户要求。

物联网的部署并没有想象中那么容易。数据隐私和安全问题、高昂的实施成本、基础设施不足、缺少熟悉的专业人员、缺乏标准、互操作性等问题都是物联网采用缓慢的原因。

几乎没有人注意到这些问题，如果这些问题得到解决，将会使物联网采用速度更快，更成功，从而为企业带来持久收益。

边缘计算是一个难题

由于以下原因，大部分物联网项目未能进展到POC（概念验证）阶段：

◆从传感器无缝获取数据困难

◆没有本地决策和整合能力

◆缺乏多设备和多协议兼容性

◆没有前瞻性---随着未来的发展，很容易过时

物联网将产生包括指标和度量、诊断和交易在内的大量传感器数据，如何将这些数据集中并产生价值一直以来都是一个难题。这个难题涉及数据整合、存储、处理和安全问题。边缘计算在此处发挥着重要作用，其中有效范围内的数据可能会被忽略或存放到成本较低的存储设备，而超出标准范围的数据可能会触发警报，并被推送到平台进行进一步分析。

因为硬件提供商或物联网实施者负责数据采集且建立自己的网关代理，因此，边缘计算需要针对不同的传感器协议，这是一个尚未解决的问题。一旦数据被推送，平台提供商就已经准备好报告和分析，数据在端到端物联网不会产生任何意义。解决这个问题将使物联网应用程序的开发和部署变得更加容易。您所需要的只是一个先进的网关代理，它允许使用丰富的协议集对数据进行预处理或过滤，并使用适当的算法来检查极端数据。另外，应用程序服务器还应该能够处理数据，这些数据由应用程序服务器进行确认，然后进行流式过滤处理，而不是将所有的数据都传输回数据中心。

循序渐进

我们经常看到平台/软件供应商向客户展示丰富多彩的小部件、图表和可视化创意界面。但是，客户要的是让物联网项目取得成功的解决方案，应该向终端客户展示出明确的影响力和切实的投资回报，而不是仅仅展示一些炫酷的功能。那些旨在轻松构建/定制解决客户问题的物联网平台目前还很少。

把一切都交给平台供应商

为了解决这个问题，物联网OEM（传感器和网关制造商）可以与软件供应商（物联网平台提供商）紧密合作，并利用供应商软件优势，而不是自己单独构建软件，这将会大大影响物联网采用的时间和人力投入。

多年前，电信行业就采用这种合作模式，在金融领域，目前的趋势是银行与金融科技软件公司合作。这种战略联盟将加快产品上市时间，易于实施、运行平稳，并获得最大的支持。

这种融合也将有助于提高客户满意度，为什么呢？通常，OEM厂商为最终用户提供开发应用程序或提供解决方案的协议条款，而且只与自己的硬件设备兼容。因此，如果客户想要管理分布在不同区域、不同厂家生产的OEM设备时，将面临数据采集和理解方面困难。采用拥有丰富技术专长的物联网平台，可以与多厂商物联网设备兼容，或许是解决该问题的唯一好方法。

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越来越多的自动驾驶从业者相信，打造出一台「人人都用得起」的激光雷达，最关键就是将传统旋转式机械设计换成固态设计，这样能大量减少可移动部件——激光雷达不但结构和量产变得简单，成本也会相应降低。

速腾聚创的 RS-LiDAR-M1 Pre（以下简称 M1 Pre）就是这样一款产品。去年 10 月，速腾聚创向雷锋网透露了其在固态激光雷达 MEMS 与 OPA 两条技术路线上的最新进展，并表示 MEMS 样品将会在 2018 年的 CES 上展出和进行实时演示。

1 月 9 号，2018 年 CES 正式开幕的第一天，速腾聚创这款最新的 MEMS 激光雷达 M1 Pre 如期而至。

作为速腾聚创推出的首款固态激光雷达产品，?M1 Pre 有哪些特点？

雷锋网获得的相关参数是：M1 Pre 的探测距离超过 200 米，水平测角与垂直测角为 63 °*20°，刷新帧率为 20 fps，角分辨率为 0.09 ° *0.2 °。

据了解，这是目前全球范围内已发布 MEMS 激光雷达中最小角分辨率的一款产品。最小角分辨率意味着激光雷达拥有「洞察分毫」的探测能力。

举例而言，对于 50 米开外一个 1.70 米身高的人，16 线传统激光雷达检测出的是一条线，64 线检测出的是 5 条线，而 M1 Pre 可以检测到 10 条线。

相比传统机械式多线激光雷达，M1 Pre 利用微振镜方案进行区域扫描，可以大大减少发射器和接收器的使用。这样的设计让 M1 Pre 的零部件数量剧烈减少，相应的零部件成本也随之大幅度下降。

此外，M1 Pre 的内部结构设计也大大提高了产品的生产效率——不再需要对每一个发射器和接收器进行多次调校。产品可以一次成型，量产能力也将大幅度提升。而产能的提升，也将带动激光雷达的价格下降。

激光雷达虽是自动驾驶汽车的核心部件，但它的价格离「人人都用得起」的目标还需要几年的时间。近几年大批新崛起的激光雷达公司的主要目标之一就是改变这个尴尬的局面。

「MEMS 固态激光雷达如果大规模量产，可以做到 150 美金左右，而芯片级产品的价格更有想象力。」速腾聚集创 COO 邱纯潮此前曾表示。

据雷锋网了解，在完成 MEMS 激光雷达的第一阶段验证目标后，如果进展顺利，MEMS 激光雷达的量产会在 2018 年年底或 2019 年第一季度进行。

固态激光雷达的三条技术路径

对汽车厂商而言，零部件当然越耐用越好，因此带有各种活动部件的激光雷达肯定在可靠性和价格上无法做到尽善尽美，比如 Velodyne 的机械式激光雷达。

鉴于这种原因，很多业内专家相信，激光雷达想进军主流市场就必须切换成固态设计。不过，这就需要新的装置将激光发射到不同方向以覆盖车辆周边环境。

眼下，研究人员拿出了三种主要的固态激光雷达解决方案：

一是 MEMS：利用 MEMS 微振镜（MEMS 指的是微机电系统），把所有的机械部件集成到单个芯片，芯片利用半导体工艺生产。

二是 OPA：采用多个光源组成阵列，通过控制各光源发光时间差，合成具有特定方向的主光束，主光束便可以实现对不同方向的扫描。

三是 Flash：短时间直接发射出一大片覆盖探测区域的激光，再以高度灵敏的接收器，来完成对环境周围图像的绘制。

这三种革命性的方案都有不同优缺点：同样是芯片方案，千元级别的 MEMS 方案和 OPA 相比成本难以快速降到百元甚至十元级别，但是 MEMS 更容易做到远距离，而 OPA 与 Flash 想达到 200 米距离还有大量技术难题需要攻克。

所以业内对激光雷达的判断是：多线激光雷达是最能「马上用」的产品，OPA 与 Flash 是 3 到 5 年后的「期待与惊喜」，而 MEMS 则是最有希望快速落地的成熟方案。

因而一个共识是，MEMS 激光雷达的芯片化特征，使得它具有车规级、千元级和易量产的基因。因此，这个方案将最先被汽车厂商接受，成为第一代 Level 3 级别以上自动驾驶量产汽车的感知配件。

激光雷达成本大幅下降，自动驾驶落地加快

历史无数次表明，原本高不可攀的产品，最终都会飞入寻常百姓家，前提是进行大规模量产。而这意味着，自动驾驶汽车的售价最终能为普通消费者所接受。

最经典的例子是 ABS（防抱死系统），它最初的价格高达 8000 美金，但随着技术进步和大规模量产，如今一套 ABS 价格仅为 20 美元。

眼下，大量资本正在注入激光雷达行业，为的就是开发出性能更强（长距离和高分辨率），价格更低廉，并拥有车规级的质量与稳定的激光雷达产品——这是所有量产的自动驾驶汽车一直翘首以盼的激光雷达。

量产的 M1 Pre 将会很快终结行业对激光雷达「高高在上的售价，只适用于测试车」的认知，推动自动驾驶「进入寻常百姓家」。

PS：在 CES 结束的 4 天后，也就是 1 月 16 日，雷锋网(公众号：雷锋网)将在湾区举办 GAIR 硅谷智能驾驶峰会，我们邀请了数十家中美两地顶尖的自动驾驶团队在峰会现场演讲分享，这绝对是 2018 年最值得参与的智能驾驶峰会。

目前特惠票依然开放预订中，点击

https://gair.leiphone.com/gair/gairsv2018

直达峰会报名地址，获得与行业顶尖大脑们进行思维碰撞的通行证。

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。主要有如下三种数据：

第一种是统计分布上独立的数据，这种问题有一个求和或者求期望的结构，监督学习和非监督学习里都存在这种结构。

第二种是类似于 graphical model （图模型）的数据，在这里我们比较关心 graph（图）的结构，这种数据中也存在较多的求和结构。

第三种是序列数据，在这种数据中，最根本的结构还是求和。

因为很多问题是以统计期望的形式表达，所以随机优化是大家比较感兴趣的研究方向。

随机优化在五六十年代就出现了，它属于传统优化的范畴。目前有一些与随机优化相关的书籍，也有专门的科研人员在进行这方面的研究。

实际上，在机器学习领域，大家用的也基本上是随机优化，很少有人用确定性优化。此外，最近的一些进展利用 variance reduction 证明了随机优化存在着更好的收敛率，这也是大家使用随机优化的原因之一。

现在我先为大家介绍一阶随机优化，这一领域的相关研究比较多。目前在这一领域，大家比较感兴趣的方向可能是非凸优化。最近有很多计算机理论学家在做非凸优化方面的研究，不过我还没见到做优化的人在这一领域进行研究。非凸优化中之前大家引用得比较多的是 Nesterov 写的 cubic 牛顿法，这个工作基于牛顿法，在非凸情况下取得了一些很好的成果。现在，一些研究人员以 cubic 牛顿法作为基础，但研究得更加深入了。

另一块大家可能研究的方向是二阶或三阶优化，这也跟随机有关，这里的研究包括怎么去做一些特殊设计的采样过程。这一块主要是机器学习领域在进行研究，但我知道目前也有一些做优化的人参与进来了。

还有一块大家可能比较感兴趣的研究跟加速有关。这一领域比较早的研究方法有 momentum 算法，Heavy Ball 优化算法，后来 Nesterov 在凸优化问题中严格分析过的加速算法。现在大家感兴趣的可能是非凸问题上的加速。如何在非凸情况下做加速？最近也有一些相关文献。实际上，在非凸情况下做不了加速，但最新的文章表明，在执行算法过程中，我们可以检测凸性，一旦遇到凸性情况，就立即转换。

当大家在用 momentum 方法时，条件不合适的情况下应该怎么去做？这里可能更偏理论。momentum 法在实际中也有应用，深度学习里的 Adam 算法就用到了它的思想，同时也用了其他一些 scaling 的方式。

此外，在加速问题上，还有一个我个人比较感兴趣的研究问题。加速本身是确定性的，在随机优化上用起来不是很好。随机上只能通过加速增加 mini-batch 规模，所以大家也在研究如何在随机上更好地去加速，不过这个问题在随机的 mini-batch 算法下到现在都没什么特别好的结果。一些人可能知道，把加速方法和随机算法叠加起来提升收敛速度，中间要经过一个过程，这个过程需要用一个 deterministic 形式 作为转换才行。这里是不是有更好的方式，现在我也不是很确定。

大家也对一些特殊结构比较感兴趣，比如说复合损失函数和 proximal 结构（比如稀疏和低秩）。非凸问题中对特殊结构的研究相对来说比凸问题中少一点。

还有一块大家感兴趣的就是超参数的优化，这块的研究实际上更加复杂。最近 learning to optimize （学习优化）这个研究就与超参数优化有关，即优化过程不是你自己推导出来的，是机器学习学出来的，这也比较有意思。这套方法目前还很初级，大家可以这么考虑这个问题——已经有人用机器学习来设计优化算法了。这里的研究更偏实践，因为如果要做分析会比较困难。与此相关的是随机 bandit 算法。在优化里也存在这种算法，和无导数优化相关，即优化过程中不见得用导数去做，这在很多实际问题的系统调参里是非常有用的。

前面是一系列与单核优化相关的研究。另外一块大家感兴趣的方向是大规模分布式和多核优化。即使到现在，很多优化软件包还没有多核的支持。

在这里，第一步可能要做多核计算，第二步要做分布式计算，这是实际上的需求。另外一方面，从理论上来说，大家比较感兴趣的是通信和计算的平衡，即在这种结构里，如果有不同的计算单元，在执行算法的过程中需要进行信息的交换，信息交换了多少，计算时间有多少，以及如何去平衡。这里存在很多相关研究，其中有同步的，也有异步的。大家实际上可能或多或少都会用到异步，目前也有一系列与异步分布式优化相关的研究。此外，现在有些人开始感兴趣的是去中心优化和低精度优化（比如用低精度传输导数），这些方法甚至可以和今后新的低精度硬件结合。这里有另一部分跟芯片相结合的研究是模型压缩，这也是和优化相关的研究范畴。

另外还有一个方向就是以实用为导向的非凸优化算法研究。非凸优化其实除了解决深度神经网络中的问题，还能解决别的一些问题，不过大家可能比较关心的就是深度神经网络问题。很多研究人员会做出一些有效的但没有太多理论基础的 heuristic 算法，包括 batch normalization 算法。另外还有类似 Adam 的算法，在实用上也很流行。它是把两个凸优化的想法结合在了一起：将 momentum 优化算法与 Adaptive Gradient 结合，再做一些参数调整。

另外在理论上，最近也有一些进展。最近有一些年轻的华裔科学家在这一领域做了一些比较前沿的研究，比如说研究怎么去优化逃出鞍点，他们最后得出了一个局部最优解。

现在很多是理论上的工作，比如说对收敛复杂度的研究，把 ε 的负 2 次方变成 ε 的负 1.5 次方、负 1.25 次方等。虽然这些算法目前看起来可能都不太实用，但是在理论上取得了一些进步。我们可以研究这些方法到底能够走得有多快，之后慢慢将它们变得实用化。

另外一块大家感兴趣的研究是算法在一些非凸问题上的全局最优收敛性，在这里需要一些结构信息。目前的研究在某些问题上取得了一些结论。有些是优化算法，但有些可能把算法改变了，用了其他的结构。

还有一块新的大家比较感兴趣的研究领域，是 saddle point 问题。我个人对这个问题也感兴趣，我研究过相关文献。目前在优化上，对这一领域的研究不算太多。现在比较好做的是凸，凹问题，以及对变量是线性，primal 和 dual 之间是 bilinear 作用关系的问题。在这些问题上，现在有了一些成果，包括机器学习领域现在也开始进行这方面的研究了。如果不是 bilinear 的，情况相对来说会更难一些，有些结论就不好推广了。目前，在非凸情况下，或者不是凸，凹的情况下，这一块的结果非常少，连收敛性都没有好的一般性的结果，很多问题能收敛到什么地步我们也不是很清楚。

从实际上来看，确实会存在这种问题，比如说强化学习的某些形式可以写成一个鞍点问题。包括其他的一些生成模型，例如生成对抗网络，都会出现这种形式，既不是凸的，也不是凹的，但它有一些特殊结构，所以有些对它感兴趣的人会进行专门的研究。而强化学习本身也是跟优化联系比较紧密的方向，它也跟运筹学研究的马尔科夫决策过程紧密相关。目前这个方向是研究热点，有越来越多的结果出现。

虽然机器学习领域的问题比较窄，很多传统优化问题都不属于机器学习的研究范畴，但就像我前面说的，这里面也有很多有意思的问题，它们和优化紧密相连 。机器学习领域在这些问题上钻研的相对比较深，常常做出了超出优化领域本身的一些理论工作。

希望到时候和大家能多多交流，如果大家感兴趣，可以参与进来，共同研究。

雷锋网 AI 科技评论编辑整理。

（完）

想到iOS主画面上屏幕最底那块Dock会有磨砂背景美化效果，也许有些用户觉得这并不好看，恰好设备又不能越狱，相信在旧版本iOS上实现隐藏dock栏，不过在最新iOS 11与iPhone X、iPhone 8/8 Plus等设备上要怎么实现呢？

今天就来和大家说怎么让Dock栏小时，再狼文件夹背景图完全消失变成透明化。

首先请在自带Safari浏览中进入以下地址：

各位可点击【hide dock wallpapers】进入，也可以直接点击相应机型按钮进入自由选择壁纸保存，或直接将以下图片地址复制到Safari浏览器中下载保存：

https://heyeased.weebly.com/uploads/4/9/1/1/49114053/invisible_dock_x_1_16.png

https://heyeased.weebly.com/uploads/4/9/1/1/49114053/invisible_dock_x_1_1.png

https://heyeased.weebly.com/uploads/4/9/1/1/49114053/invisible_dock_x_1_2.png

https://heyeased.weebly.com/uploads/4/9/1/1/49114053/invisible_dock_x_1_3.png

https://heyeased.weebly.com/uploads/4/9/1/1/49114053/invisible_dock_x_3_8.png

https://heyeased.weebly.com/uploads/4/9/1/1/49114053/invisible_dock_x_3_2.png

具体怎么设置壁纸就不用多说了吧。

已有10万+果粉关注加入新智派，就等你了！

梅赛德斯-奔驰在CES 2018上展示了全新的信息娱乐平台梅赛德斯-奔驰用户体验（MBUX），外媒SlashGear记者深入了解了这项技术。该公司宣布，MBUX系统将作为这家汽车制造商即将推出的A级车的标准配备。除此之外，MBUX还提供了一个直观的操作系统和通过人工智能实现的高级功能。

梅赛德斯-奔驰周二在CES展会上将其MBUX系统称为一场“革命”，解释说该平台提供了“最佳图形和性能”以及自然语言处理（NLP），使司机可以获得“与一辆汽车进行对话的最佳体验”。当然，自然语言处理允许用户使用类似于他们与同伴一起使用的短语与系统进行交互，但是梅赛德斯-奔驰已经将其提升到一个新的水平。

戴姆勒公司首席设计官Gorden Wagener在谈到这个系统时表示：“我们的全新MBUX非常智能，可以根据用户的需求量身定制。”他解释说，利用动画、3D空间和最佳材料来达到“使用户愉悦”的目的。

交互是自然的，可视化是一目了然的，部分原因是系统的3D操作系统。用户水平和垂直滚动，但也有第三个维度访问菜单层。用户还可以通过实时3D车辆渲染探索车辆功能，该功能可以在显示屏上显示任何给定的功能。

另外用户可以控制仪表板的三个不同的区域，选择每个区域显示的最适合他们的需求。

例如，用户可以选择一个简单的，干净的模式，只显示重要的信息。或者也可以添加更详细的信息和数据来完善驾驶体验。MBUX具有静音模式。然而，在其他时候，MBUX具有完全不同的用户体验，一个可以访问一系列功能（电话，收音机等）的接口。

不过智能是MBUX的核心，它具有智能学习系统，这要归功于人工智能。该系统可以适应客户的需求，包括个性化设置，舒适功能，音频设置等等。用户只需说出他们的请求，系统将进行响应。

除了语音控制之外，还可以通过触摸屏和触摸板进行控制。戴姆勒解释称，这项技术“在后台几乎不被人注意”。MBUX使用最新最好的硬件，以确保不会出现与其他信息娱乐系统类似的问题。这包括使用NVIDIA Parker 128芯片，一个4核CPU，8GB DDR4 RAM和拥有256个CUDA核心。确保无线更新可确保系统始终处于最新状态。

戴姆勒认为，MBUX的智能基础可以根据用户的习惯进一步学习，从某种意义上来预测未来。它可以学习在正确的时刻播放正确的歌单，在任何特定时刻你可能会打电话给谁，击更有兴趣访问的内容等等。该公司表示，其自然语言处理技术“达到了市场上最先进的系统所无法比拟的水平”。

该系统还支持Trip Advisor和Yelp等第三方应用程序。另外，Google Home和Alexa提供智能家居控制功能，并支持智能手表进行门到门导航。用户还可以通过全球搜索访问与关键字相关的所有潜在相关信息（包括目的地，电话号码等），从而无需搜索子菜单。

今天小沃本来想买元旦的车票来着，结果发现密码忘了，在输入两次错误以后，为了防止账户冻结选择了重新设置密码。卖票的 App 还不让设置太简单的密码，本来还想吐槽整这么复杂干啥，接着就看到一条消息……

根据每日邮报中的报道，美国调研公司 SplashData 发布了一篇关于2017年最容易被破解的25个密码，其中“123456”依旧位居榜首。说吧，你们有多少人为了偷懒，设的密码是“123456”的？

接着第二名还是“ password ”（密码），对于国外的小伙伴来说，这当然是最简单粗暴的了。既然是这么简单的密码，黑客什么的肯定经常光顾呗，所以这两年特别严重。有没有人猜，中国版的第二名不会是——“mima”吧哈哈哈哈！

以下是 SplashData 发布的排名前25的榜单：（依次是序号、密码、排行变化）

那国外的小伙伴都这么积极，咱们的人肯定也不能闲着呀，他们通过分析800万条拖库数据来分析出了咱们国内的排行前50的密码。看来不管是哪里的小伙伴，都对自己的记忆力不是非常的自信啊！

以下是网友发布的国内排行前50的榜单：（榜单截图数据不全）

小沃不知道老铁们有没有上榜。如果上榜了的小伙伴真的要注意了，如果用这些简单的密码来设置 Apple ID 密码、银行卡密码这些，就太吓人了。

现在的密码都经过了加密存储的，但简单的密码更容易被破解。

简单密码会被破解和利用

一

网站上注册信息泄露

在网站注册时设置简单密码后，一旦这个网站被黑客进行拖库，那么加密存储的简单密码会更容易被破解，当黑客拿到这些账号和密码后，会去其他网站尝试登陆，而你正好是这个网站的注册用户，那么你在这个网站下的隐私信息将有可能会泄露。

Wi-Fi 密码被暴力破解

如果你在自家的 Wi-Fi 网络上设置了简单密码，暴力破解就会更加容易，当你的 Wi-Fi 密码被不怀好意的人暴力破解后，他就会监控你的 Wi-Fi 网络，也就是说你所有的上网信息，比如浏览网页的信息、微信聊天记录、支付信息等等，都有可能会被破解下载。

Apple ID 密码被破解

如果你在网站上的信息被泄漏，而你设置的 Apple ID 刚好是被泄漏的邮箱账号，那么不法份子就可以通过登录 iCloud 来将你的 iPhone 变砖，这时候你会收到一条消息：设备已锁定，请尽快联系...当你加上他们的联系方式后，他们会对你进行恶意勒索。

另外有小伙伴说，称在某社工库网站上搜索自己的账号，出来的结果让他直接惊呆了...这就证明他的账号信息早已泄漏。

所以千万不要设置过于简单的密码，可能平时你没觉得有啥，但是不怕一万就怕万一啊。那么怎么提高你的密码安全性，就变成了一件很重要的事。

如何提高密码安全性

一

在文中提到的美国调研公司 SplashData 给出了很好的建议：

使用12位数的密码，

使用包括大小写字母、数字混合的密码，

在登录不同的网站时，使用不同的密码，

不要长时间使用同一密码。

为啥使用12位数的密码就比较安全呢，美国佐治亚理工学院做过一项研究，研究假设一名熟练黑客利用计算机每秒能够生成1万亿个密码组合。就在这种情况下，黑客都需要耗费180年才能破解一个11位数的密码。但是仅仅加多1位数，变成12位数密码后，按照目前的技术，黑客得要17134年才能破解。

近日，人工智能成为热门词汇。人工智能（AI）时代来临，孩子要学什么、怎么学，才能够迎向不确定的未来世界？21世纪的课堂应该担当怎么样的责任？答案回归本质，显而易见却不容易做到，那就是“让孩子的天赋自由”，即“做最好的自己”，帮助他们找到自己存在的价值。

人类社会正面临飞速发展的时代，教育若仍墨守成规，影响的不仅是竞争力问题，而是最根本的生存能力问题。古往今来，人们强调认识自己，找到自己，这是永恒的命题，在人工智能时代犹然。倘若我们无法让孩子认识自己、发现天赋，进而往想走的地方去，孩子恐怕很难找到自己的位置及存在的价值。孩子长大恐怕将被时代淘汰。

长期关注人工智能的创新工场董事长李开复认为，AI时代来临，并不代表机器将会完全取代人类，而是人类不需再浪费时间做无聊、重复性的事，“父母最重要的是让孩子找到自己的天赋和兴趣，做自己最擅长、最爱好的事，就是好的开始。”

“没有人能够预测未来，最好的教育方式就是把孩子教成他自己，让他们去创造自己的未来，”新加坡教育认为，每个孩子都应变成真真实实的自己，首先必须令他知道自己是谁、适合往哪里去，而且要有能力往那里去，最后在往目标前进的时候，不要忘记自己是社会的一份子，可以与他人共创美好的社会。

为了实现这个美好的目标，未来的课堂必定要做适应形势的调整。纵观新加坡对于未来人才的培育重点，从3R能力转向4C能力，不难看出端倪。

传统教育注重读（reading）、写（writing）、算（arithmetic）的3R能力，已经不足以应付日趋复杂多元的环境、新形态的工作和生活，转而强调以解决问题为导向的4C能力，包括批判性思考与问题解决（critical thinking and problem solving）、有效沟通（effective communication）、团队共创（collaborationand building）、创造与创新（creativity and innovation）。

经济合作暨发展组织（OECD）指出，2030年所需的核心能力涵盖知识（knowledge）、技能（skills）、特质（character）与态度（attitude）、后设学习（meta-learning）等四大面向，有效的学习就是将这四个面向的元素进行丰富的混合。

具体来说，一个人不仅需要具备跨学科知识，如传统的数学、现代的创业、全球化的主题，还要拥有创造、批判思考、沟通合作等技能，以及警觉心、好奇心、勇气、弹性或复原力、伦理、领导力等特质与态度，而整个外围的底蕴则是后设学习能力，包含后设认知及成长心态。

从基本的3R、关键的4C到结合知识、能力和态度的素养，这样的大概念，落在教育现场，唯有透过多元的创新，才能具体实践。新加坡教育从五个方面进行未来课堂设计。

注重好奇心＋探索力结合，以创造迈向未来新动能。

科技 + 真实情境结合，科学知识与现实世界进行有感连结。

跨领域＋生活化结合，创意思考解决问题；跨领域、生活化的统整学习，也是未来教育的焦点，有助于孩子养成创意思考、沟通合作及解决问题等多方面的能力。

21世纪是个注重协同合作的时代，有效沟通＋团队合作结合，创造新协作时代。

学校 + 家庭结合，教育能量相互加倍，引发未来教育能量无限。

想要达到上述4C能力培养，关键还在于教师。不管教育部或学校自订课程，最后都会是教师的自订课程，因为他们掌握了『课程』和『教学』两大核心技术教师是未来教育的灵魂人物，透过多元课程及创新教学，可以引导孩子定义未来，帮助更多孩子找到适合自己的舞台。

未来课堂不是直接教孩子创新的能力，而是教孩子具备想像力、有创造力，内化之后，面对生活，有解决问题的能力。当孩子有过成功经验之后，在面对未来世界的挑战时，就能有勇气去接受、去改变，“最理想的状况是，我们教出来的孩子对自己有期许、有热情，认为『我是可以改变世界的人』。”

如果您想了解更多新加坡优秀教育，欢迎联系我们哦。

2017年11月22日，武汉协和医院上线了一台“萌萌哒”的机器人，不仅颜值高，能说会道，还能实现“导诊”功能。

机器人是嫦美公司旗下一款人类协作机器人，名叫“小E”。嫦美科技负责人林靖杰介绍，此次对人类协作机器人进行试用，是为了实现基层首诊和探索分级诊疗，打造一个依托现有医疗服务体系、基于人工智能机器人服务的基层医疗健康服务融合创新新模式。

机器人在武汉协和医院门诊大厅试用，同步该院微信就医服务号，咨询功能线上24小时服务开通运行。

这是全国综合性医院首个运行的人类协作机器人，可以线上(微信服务号机器人)线下(实体机器人)多渠道服务，实现24小时解答患者疑问。不仅大大方便了广大患者，而且着实减轻了门诊问询窗口工作人员的工作强度。

武汉嫦美科技自主研发的“大数据、医学AI引擎、健康物联网系统”三位一体智能医学服务系统平台实现了人机智能交互，辅助常见疾病诊疗、公共卫生服务，提高全科医生的工作效率和疾病诊疗能力，补齐基层医疗能力薄弱的短板。

建立“医联体”、“医共体”的基层医疗卫生信息化与服务体系，从“能力”与“效率”两方面赋能基层，实现“强基层”，辅助国家医改政策的落地。

武汉嫦美科技负责人林靖杰说，公司将进一步收集机器人使用过程中好经验及发现的问题，及时与研发团队对接，不断完善功能。

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胡建人和东北银玩成语接龙一定是酱紫滴：心心相印→认（印）贼做父→互（父）相伤害→还（害）想咋滴！2333不同方言碰撞到一起会产生奇妙的化学反应，充满趣（槽）味（点）。日前，讯飞输入法联合AcFun发起#AI方言保护计划#公益行动，用AI留下你的乡音！

这是一场方言Show，也是打破次元壁的“利剑”。讯飞输入法不仅开创语音输入的时代，还致力于用人工智能技术不断提升用户的语音输入体验，针对带口音和讲方言的用户全行业首家推出22种方言语音输入，让输入法能够听懂你的家乡话。为了更好地保护不断式微的方言，讯飞输入法启动“AI方言保护计划”，通过“AI+公益”创新方言保护形式，用智能语音加速推动方言保护。

随着移动互联网的高速发展，二次元文化悄然无息地汇入主流文化中。如今成长起来的二次元人类逐渐成为三次元世界的新鲜势力，成为推动优秀文化传播的生力军。因此，讯飞输入法不仅仅在三次元的世界里“折腾”，这次将方言保护的重心导向90后、00后不断壮大的年轻人群，联合AcFun发起大开脑洞的方言Show?Time大赛，通过智能语音输入打破“次元壁”。有了人工智能的加持，up主们可以这样玩，用方言配音影视作品，说方言小故事，讲述生活の日常，甚至拿方言Rap一段，鬼畜+方言也不错……让方言“玩”得更开！

作为一场前无古人后无来者的大赛，丰厚的奖品是必不可少的。这次讯飞输入法和AcFun下了“血本”，香蕉管够，准备一二三等奖，还有幸运投稿和每次幸运评论奖拿到手软。

截至目前，讯飞输入法“AI方言保护计划”已与100多家机构、企业、媒体展开联动，得到著名歌唱家龚琳娜、华语歌坛天后蔡依林、内地歌坛“一哥”杨坤、实力唱将张韶涵、著名演员刘昊然、周深、程雷、SNH48等明星大咖的响应，一起携手积极保护方言，传承优秀的传统文化。

自从进入智能化时代以来

我们生活的世界观一直在不断刷新

“什么，不带钱不带银行卡出门能购物？”

“什么，不用钥匙能开车门？”

“什么，小编超级有钱？”

这些曾经认为荒唐的事正在一步步变成现实

下面给大家说说更荒唐的事

有这么一台车吧

居然没有方向盘和踏板！？

它的内部是这样的

无论是左舵国家还是右舵国家

都找不到它的方向盘

我的天，这是哪门子的车

我书读的少不要骗我

原来，这台是是全自动驾驶的车

可以通过人车交流让汽车执行指令

上面几个看起来就很先进的东西呢 实际上

真的很先进！！

它可以完整分析路面状态

实现完完全全的自动驾驶

这就是你们省下方向盘材料费的原因？

好的，果然是我书读的少

高中三年没有好好读书，没考上和你一样的大学

已经无法理解你们工程师的思维了

通用称这车要在2019年投入市场

很快你们就能在大街上看到它了

真为滴滴司机捏一把汗

这就是汽车的未来吗？

很快我们便知道了

容灾和备份经常放在一起讲，但实际上是两个概念，容灾是为了在遭遇灾害时保证信息系统正常运行，帮助企业实现业务连续性的目标；备份是为了应对灾难来临时造成的数据丢失问题。因此事实上容灾系统与备份系统是独立的（当然现在出现的一些灾备一体机会将两个系统融为一个）。容灾备份产品的最终目标是帮助企业应对人为误操作、软件错误、病毒入侵等“软”性灾害以及硬件故障、自然灾害等“硬”性灾害。

但是目前很多用户会将容灾备份混为一谈，或者将容灾备份等同于数据复制或者高可用。这里我们要明确几个概念：

容灾≠远程复制：远程复制是指运用复制技术将数据以同步或者异步的方式存储到异地灾备中心中，其主要实现方式有三众：1.利用主机远程复制软件或硬件，如Rose Replicatior、Double-Take RecorerNow、EMC Recoverpoint等；2.利用存储自身的复制软件，如宏杉数据复制/镜像软件、EMC SRDF、Netapp Snapmirror等；3.利用数据库软件产品，最典型的如Oracle Dataguard、Quest Shareplex等。以上这种远程复制的方式可以实现数据级的容灾,但是无法实现灾难发生时保证业务的联系性，也无法保证在数据在出现逻辑错误或人为误删除时的数据安全。

容灾≠备份：数据备份是数据在出现逻辑错误或人为误删除时，可以将数据恢复到恢复到正常状态，备份和容灾针对的是不同的问题，容灾针对火灾、地震等灾难性事故，而备份则只保证数据的安全。备份跟前面的复制相比，最大的不同在于备份有时效性，因此在还原备份数据时会带来一定的数据丢失。目前市场上备份软件多如牛毛，高端产品如：赛门铁克NBU，IBM TSM，EMC Networker等，中端产品如：宏杉DCDP，赛门铁克BE，CA Arcserve等，另外还有很多针对单台电脑或PC的低端产品：如宏杉D2D，Acronis TureImage等。

清楚了前面两个概念之后，我们就可以将容灾分为两大类：

数据级容灾：也就是异地容灾系统有本地数据的一个副本，数据可以是本地生产数据的实时复制，也可以比本地数据略微落后，一般使用复制或备份的方法实现。目前实现数据级容灾的手段多种多样，技术成熟，更重要的是数据级容灾需要的软硬件投入较小，有着广泛应用。

应用级容灾：在数据级容灾基础上，在异地建立一套与本地生产系统相当的备份环境，包括主机、网络、应用、IP等资源均有配套，当本地系统发生灾难时，异地系统可以提供完全可用的生产环境。大部分情况下应用级容灾要求容灾中心和生产中心之间有1:1的软硬件配置，相关的容灾软件价格也比较昂贵。

目前比较流行的集中容灾解决方案有：

一对一灾备:这是最简单也是最低成本的灾备方式，部署方式灵活，针对不同的距离和链路状况都有诸多适合的技术实现，从管理上来说也是最简单方便的，总体上这是性价比最高的一种灾备方式。

两地三中心:同城灾备中心是一个同步数据镜像站点的，同样两地三中心可以有多种模式。与其他灾备方式不同，这种方式同时使同城灾备中心具有应用接管能力，在异地有数据的完整备份。在容灾能力上，两地三中心是当前最好的容灾模式，可以最大程度的保护数据和业务连续性，应对重大区域性灾难，多个中心之间可以在平时进行业务分担，也可以实现相互完全业务互备，而后端实现数据同步。

多对一统一灾备:多对一的统一灾备模式适合于有分支机构的企业和政府单位，地方或者分支机构统一向上级或总部进行备份，宏杉科技的灾备技术可以支持64:1，各个分支节点的复制互相独立，互不干扰。

现代灾备方式:前面的讲到的几种灾备方式一般都仅针对数据型容灾，也就是灾难发生时可以保证一份可用的数据副本存在。随着用户对业务安全性和连续性要求越来越高，基于存储双活的应用级容灾已经被越来越多的用户采纳，我们称为现代的灾备方式。

目前业界主流的双活实现方式有两大类，一类是以EMC、IBM、华为等为代表的采用虚拟化网关的实现方式，另一类采用存储自身实现双活，代表性品牌有Netapp、HDS以及国内的宏杉等，两种方式各有优缺点，用户需要按照自己的实际情况选择适合自己的容灾方式，适合的才是最好的。

12月28日，浙江省台州恩泽医疗中心(集团)（以下简称恩泽医疗）与腾讯公司签署战略合作协议，联手启动“互联网+智慧医院”建设。腾讯觅影、微信医保支付、微信商保支付等“互联网+”产品将落地恩泽医疗旗下四家医院，其中包括两家三甲医院。同时，腾讯公司还将与浙江恩泽医药有限公司就处方流转达成合作。

台州恩泽医疗中心(集团)主任陈海啸，台州恩泽医疗中心(集团)副主任、台州医院院长罗文达，卓健科技商务总监裘尉，腾讯互联网+合作事业部浙江总监蒋久侃等领导和嘉宾出席了签约仪式、“人工智能医学示范基地”揭牌仪式。

图片说明：“人工智能医学示范基地”揭牌仪式

腾讯觅影全面落地台州减少癌症漏诊

成立于1901年的台州恩泽医疗中心(集团)，是集医疗、急救、科研、教学、预防为一体的区域综合性公立医疗集团，规模在浙江省名列前茅，旗下拥有浙江省台州医院、台州恩泽医院、浙江省台州医院路桥院区、台州医院恩泽妇产医院等三甲、三乙医院。

台州恩泽医疗中心(集团)与腾讯达成战略合作后，腾讯觅影将于本月底上线前者旗下的四家医院，为台州居民带来医学影像识别、疾病辅助诊断等方面的“AI+医疗”服务。

据了解，腾讯觅影是腾讯公司将人工智能技术与医学大数据结合推出的AI医学解决方案专家，拥有辅助医生对食管癌、肺癌、糖尿病性视网膜病变等疾病进行早期筛查的能力，不仅帮助病人“早发现早治疗”，提高治愈几率，而且能有效缓解目前医疗资源不足的问题，减轻医生压力。

与此同时，腾讯觅影的AI辅诊能力也将在恩泽医疗上线。据悉，AI辅诊主要包括病案智能化管理和诊疗风险监控。前者可自动提取病案特征信息，其特征识别准确率达到98%以上，为科研提速；后者可在正确的场景及时、准确地给到医生诊断建议和治疗方案建议，提升诊疗效率，极大地方便了医生日常诊断与鉴别诊断的工作。

共建互联网+智慧医院惠及366万患者

在展开“AI+医疗”探索的同时，恩泽医疗还将携手腾讯公司开展微信医保支付、处方流转等项目的合作。

微信医保支付是将医疗保险和移动支付跨界融合的产物，打通了医疗领域的医保流程，用户只需要在微信上绑定社保卡，即可享受挂号免排队、缴费刷医保等服务。根据微信医保支付在深圳的使用情况测算，用户使用微信医保支付平均可节省43.6分钟的排队等候时间。

处方流转则利用“互联网+”技术解决了患者缴费、取药排队时间长等痛点。未来，台州患者看完病后就可以在微信上接收医生开具的电子处方，直接前往浙江恩泽医药有限公司的零售药房扫码购药，进一步缩短在医院内排队等候的时间。

此外，微信新农合支付、微信商保支付等“互联网+”项目也将同步启动，为医院和患者带来更多便利。

统计数据显示，恩泽医疗每年门诊366万人次，平均每天超过1万人。无论是提供医学影像筛查、医疗辅助诊断的腾讯觅影，还是减少排队等候时间的微信医保支付和处方流转，患者均可从中获益。而腾讯公司也将携手更多医疗机构，让“互联网+”的进步惠及更多民众。

据日媒报道，日本资生堂公司正在加速投资化妆品相关初创企业。该公司近期从美国企业手中收购了人工皮肤相关业务，将研发涂在皮肤上后能迅速祛皱的化妆品。

此外，资生堂2017年还收购了人工智能(AI)相关企业等，通过并购获取有助于研发新一代化妆品的关键技术。

据报道，日前，资生堂收购了美国Olivo Laboratories公司持有的人工皮肤形成技术的专利及相关业务，该技术被称为“Second Skin(第二层皮肤)”。目前收购价格尚不明朗，但预计达到数十亿日元左右。第二层皮肤技术是指在皮肤上涂抹多层含有特殊高分子化合物的乳霜和专用乳液，这些物质将瞬间形成人工皮肤，能修补皮肤凹凸之处、隐藏皱纹和松弛。

据称，这种人工皮肤不妨碍正常皮肤的呼吸，对皮肤产生的负担较低。市场上销售的一般祛皱化妆品需要连续使用几周时间，但如果采用第二层皮肤技术，能开发出具备瞬间祛皱效果的商品。

资生堂计划今后改良成分，在美容液等护肤和防晒产品领域实现该技术的商品化。

来源：中国新闻网