实际上,在每一个企业向前逐步发展的过程中,就会有不断的规划分配到各个部门,员工也会逐步的越来越多,相应的数据资源,客户信息也会不断的增加,如果是通过excel表格来统计数据,那么每个业务员都会根据自己的使用习惯和使用情况来对数据进行记录,这样就会出现一种情况，多个部门的多个业务员就会有多种格式的数据,很难实现数据格式的统一化,标准化，当领导需要查询某个数据时便会花费很多的时间来进行数据比对,这样就会大大的降低工作效率。所以针对以上的问题,小编今天就来和大家来分享一款办公利器-CRM客户管理系统。讲到CRM客户管理系统,很多企业应该都已经不陌生了,这款CRM系统顾名思义就是一款能够帮助企业进行客户管理的办公软件,企业通过凌沃crm客户管理系统能够实现售前-售中-售后的一体化管理流程,而除了在流程上能够实现与企业自身的流转相贴合外,CRM系统还能实现数据格式的统一化,这可谓是强迫症患者的福音。当企业通过凌沃crm销售管理系统进行客户管理时,企业可以根据需求对字段进行自定义的设置,比方说,有某些行业会存在一些特定的专业名词,一些数据对英文字母有大小写的区分,或是包含了一些拉丁文等特殊字符,要是业务员通过excel表格手动输入时不小心录错了,那么就很有可能是另外的一个东西了,时间久了之后也就无从查证了,但是通过凌沃crm销售管理系统下拉列表的字段样式,企业可以将部分固定的数据设置到CRM系统当中,这样在员工录入数据时便可以直接进行选择了。此外,对于一些必填的数据,企业也可以直接将字段的必填选项勾上,这样,在员工进行数据录入时,若是忘记填上数据,点击保存的时候系统便会提醒用户必填字段不能为空,这样不仅能够规范数据的录入,还能有效的避免了重要数据遗漏的问题,同时为企业实现统一的客户管理流程奠定了基础。当然,CRM系统具有多种多样的功能,不仅能够有效的改善数据格式的问题,帮助企业实现数据统一化的管理,还可以有效的提升企业员工的办公效率,完善企业销售管理流程,正如数据报表统计,在凌沃crm客户管理系统中,用户可以实现跨模块报表的创建,根据自己的需求自定义生成报表,进行数据分析,不仅操作简单,还非常方便。凌沃科技专业研发CRM系统领域，为企业提供更多更好的服务，请关注凌沃科技公司CRM系统官网：www.eckehu.com 更多详细问题请咨询免费热线：400-9949-666

4月8日凌晨，四姑娘山景区官方微博发布提示信息，称有网友在景区内使用高德地图寻找客栈时，发现位置部分偏差较大，最大的偏差达数公里之多，因此建议游客在当地谨慎使用高德地图。就此，成都商报记者昨日致电四姑娘山景区管理局，该局办公室工作人员证实了该条微博的真实性。在8日上午，四姑娘山景区官博又更新了信息：称@百度地图也有这个(导航误导)问题，只是不严重。成都商报记者昨日联系到高德地图市场公关部相关负责人，该负责人表示地图上数据位置有偏差主要是由于数据更新延迟造成，“山区相对偏僻，地形比较复杂，采集花费的时间较长。更新频率会稍有延迟。”同时，该负责人对用户表示抱歉，称公司也在积极提高更新频率。最后，该负责人表示，高德公司会继续跟四姑娘山景区保持联系，了解用户使用的手机情况，然后进行排查，以确认到底是用户手机或操作原因造成位置误差还是公司的信息更新上延迟造成。成都商报记者 张肇婷 王明

望远镜是人类的千里眼，没有望远镜，我们就无法看清宇宙的模样。近日，美国俄亥俄州立大学天文学家团队发布一项迄今最详细报告表明，美国国家航空航天局（NASA）正在规划的“宽视场红外巡天望远镜”（Wide-FieldInfraredSurveyTelescope，简称WFIRST）有望为人类提供有史以来最大、最深层、最清晰的宇宙图像，进一步揭示宇宙的奥秘。NASA每次“上新”都引起全球瞩目，这次的主角WFIRST又有哪些杀手锏？在不同波段描绘宇宙“侧影”谈论一台天文望远镜的使命之前，必须搞清楚它在哪个波段工作。我们知道，电磁波按波长由短至长可分为伽马射线、X射线、紫外线、光线、红外线、微波、射电。“中国天眼”FAST就是在射电波段工作，而著名的阿塔卡玛大型毫米波望远镜阵列（ALMA）覆盖的则是微波光谱末端的短波。在红外波段工作的望远镜有WFIRST、斯皮策空间望远镜以及退役的赫歇尔太空望远镜。“通常，光学望远镜只要配上红外信号的接收器就可以同时在红外波段工作，比如詹姆斯·韦伯空间望远镜以及哈勃空间望远镜。”中国科学院上海天文台研究员刘庆会在接受科技日报记者采访时说。与上述家喻户晓的望远镜相比，在短波工作的望远镜则显得小众。比如费米伽马射线太空望远镜、硬X射线调制望远镜（HXMT）等。“一般而言，波长越短的望远镜，其工程难度越大。”刘庆会表示。为何要让望远镜在不同波段工作呢？“覆盖波段不同，科学目的也就不同。”中国科学院国家天文台研究员戴昱告诉科技日报记者，用不同波段的望远镜观测天空，是为了看到不同的内容。比如说，我们发现了一个新天体，借助光学望远镜，可以获取它的光学辐射，搞清其外观。通过红外望远镜，则能了解它不同部位的温度。射电望远镜会捕捉这个天体发射的射电波，X射线和伽马射线望远镜则观测它的高能能量。“最终我们可以获得这颗天体多方面的信息，从而对它以及它周围的环境有更深刻了解。”戴昱解释道，WFIRST这类红外望远镜主要看的是尘埃辐射。就如同盲人摸象，每一个望远镜只能“摸”清天体的一个侧面。戴昱表示，天文学家的理想是用所有波段的望远镜把感兴趣的天区或天体都“扫描”一遍，达到“全信使、多波段”的效果。一次拍摄约为哈勃上百次观测量波段不同，望远镜接收信号的原理也不同。由于人眼可以直接看到可见光，所以通过光学望远镜看到的物体样子就是人眼看到的样子。而红外望远镜则需要安装红外接收器才能看到物体发出的红外光。斯皮策望远镜是史上第一个红外太空望远镜。它在天空中巡视一番，帮助人类第一次得到银河系尘埃分布图，并看到太阳系以外的行星。由于“斯皮策望远镜的服役时间已经远远超过了计划的年限，仪器的性能也开始下降，不少拥有斯皮策望远镜观测运行经验的科学人员也参与了WFIRST的前期研发和科学设计。”戴昱告诉记者，从这个意义上讲，WFIRST是对斯皮策望远镜的一种继承。不过WFIRST和斯皮策并非没有区别。根据波长的长短，红外还可分为近红外、中红外和远红外波段，斯皮策主要覆盖近红外和中红外，而WFIRST则主要覆盖近红外。戴昱表示：“近红外波段可以观测到尘埃、气体和恒星，远红外波段看到的主要是尘埃的热辐射。通过分析尘埃的温度和能量，我们可以推测其热量的供给、状态及结构。”除了波段上的细微差别和科学设计上的不同，与其他红外望远镜相比，WFIRST最大特点是视场大。WFIRST主要拍照仪器WFI的视场是0.28个平方度。“1个平方度的视场意味着能塞进5个满月。0.28个平方度的视场则是同时看到1.4个月亮并排在一起，这是相当大的一片区域。”戴昱告诉记者。公开资料显示，WFIRST可以观察到比哈勃更大的宇宙空间，其观察范围是哈勃可观察范围的100倍。这意味，哈勃望远镜拍上百次才能拍完的一片区域，WFIRST只要拍一两次就可以完成。“这将大幅缩减我们巡视一片天区所花的时间。”刘庆会表示。WFIRST宽广的视野将帮助科学家揭开暗能量、暗物质的奥秘，或寻找太阳系外适合生命发展的行星。WFIRST服役期间计划覆盖2000个平方度的天空区域。上天之前还要解决诸多难题工作波段不同，望远镜适宜摆放的位置也不同。工作波长比较长的望远镜可以在地面工作，波长比较短的则最好进入太空。由于望远镜在地面观测时会受地球大气层和电离层影响，因此在太空中能获得更清晰的图像。“哈勃空间望远镜口径2.4米，但它比口径10米的地面望远镜看得还清晰。”刘庆会告诉记者。地球大气对红外线仅有7个狭窄的“窗口”，因此红外望远镜常置于高海拔区域。世界上较好的地面红外望远镜大多集中安装在美国夏威夷，那里是世界红外天文的研究中心。而紫外、X射线和伽马射线望远镜必须在太空中工作。让望远镜上天并非易事，尤其是大口径望远镜，因为其设备也会很庞大。“被称为下一代最强望远镜的詹姆斯·韦伯望远镜花费了将近100亿美元，至今没能顺利上天，就是因为有些研发工作还没完成。”刘庆会告诉记者。工作在同一波段的望远镜，口径越大则分辨率高。WFIRST的口径是2.4米，有着较高的分辨率。NASA称，WFIRST希望分辨率达到和哈勃一样的水平。“实际上，拍摄最大、最深层、最清晰宇宙图像的说法很可能是一种宣传策略。不同波段的望远镜都可以在自己所在的波段如此宣称。”戴昱表示，WFIRST的分辨率预计与最好的光学望远镜可相媲美。不过，相较于技术难题，WFIRST目前最大的困境是资金短缺。WFIRST项目于2018年5月开始规划，预算约32亿美元。日前，美国政府公布了新一年的联邦财政预算草案，美国国家科学基金会预算被砍12%。据外媒消息，WFIRST可能因预算被砍而计划取消。“科学卫星不像通信卫星、导航卫星和气象卫星那样与人们的日常生活关系密切。如果资金紧张，科学卫星很容易受到影响。”刘庆会说。

周其林院士：不能以拿大奖判断科学家是否成功！周其林：2018年未来科学大奖得主、南开大学教授、中国科学院院士。在2018未来科学大奖颁奖典礼落下帷幕之际，“物质科学奖”得主周其林接受了记者采访，周其林认为，社会上普遍存在的科学素养缺失，对中国的发展形成严重的阻碍和制约，在这种现状下，中国想成为科技强国，要走的路还很漫长。周其林还说，他不喜欢把得奖作为自己科研生涯中的排序，这并不是最重要的事情。对他而言，拿奖既是弘扬了科学，但也多了许多世俗事务，挤占了科研时间。以下是采访实录：您在与青少年对话活动中讲到，大众科学素养缺失，这种缺失是什么表现？周其林：大家没有养成独立思考的习惯，不喜欢问为什么，也没有意识多问一个为什么就会避免很多错误。比如某种药物，现在实验发现其中含有有毒物质，不能再用了，很多人就不理解，说是中国人用了一千年了，怎么会有问题。这是典型的缺少科学素养的表现，他不知道即使是用了一千年也不代表它没问题，只是以前没有科学技术手段发现它的问题。现在有人通过实验证明它是有毒的，如果是讲科学的人，那他的反应应该是：既然科学实验证明它有毒，就不能再用了。但是，你会发现很多人并不这么认为，他们会坚持相信这个药没有问题，因为它已经被用了一千年了！曾经电视台上有一个广告，是卖化妆品的，上来三句话，“我们恨化学、我们恨化学、我们恨化学”。可是他卖的化妆品全是化学品，现在世上还没有不是化学品的化妆品！这不仅是严重的反科学行为，也是欺骗行为！他说他的化妆品是天然的，不含化学物质，这更是欺骗！因为，天然的东西也是化学品。而且同一种化学品，不管它是天然的还是人工合成的，其性质是完全一样的。我很震惊，为什么电视台会让这样的广告播出？唯一的解释只能是电视台的工作人员严重缺乏科学素养。以上两个例子说明，我们的国民科学素养缺失成了大问题，已经严重制约了国家的科学、经济和社会的发展。所以，加强科普教育，提高全民族的科学素养刻不容缓。这件事情，科学家要做，教师要做，媒体也要做。那我们要做科研强国，挑战应该很大。周林其：我们科学家群体应该讲是很努力的，并且已经取得了很大的成绩。可以预期，我们很快可以成为科研大国，但要成为科研强国还有漫长的路要走。科研大国是指科研人员很多，一般性成果很多，但是顶尖的、原创性的发现、发明不多，最高峰的东西不多。科研强国是指，原始创新的东西多。目前的状况是，世界上原创性的东西，大部分出自美国，欧洲、日本还排在后面。美国是一个高度创新的地方，在科研方面他们不认权威，谁做出新东西谁就是牛人，科研资源就向谁倾斜。我们如果要成为科研强国，在观念和科研文化方面都要转变，所以我说我们会有一条漫长的路要走。我们国家科研工作者规模很大，但真正能成就一番事业的，像您这样拿大奖的，好像并不是那么多。周其林：我觉得话不能这么讲，什么叫成就一番事业？我国许多科学家在各自的领域都作出了杰出的成绩。我们不能以拿大奖来判断他是否成功，是否有水平。拿大奖，既使拿诺贝尔奖这样的大奖，也只是代表他在某一个点上，某一个时期有所成就。最近网上有个讨论，就挺好，说是诺贝尔奖得主并不代表科研的最高水平。因为统计数据表明，诺奖得主们取得成绩、发表文章时的平均年龄是三十七岁，得奖时的平均年龄是五十九岁，已经过了二十二年了。现在科学发展日新月异，没人敢说你能在二十二年间始终处在领先地位。因此，决不能以拿奖来判断一个人的水平和是否成功。您今次获得未来科学大奖，想请问，得奖对于科学家做好科研工作有什么帮助么？荣誉在一个科学家的科研生涯中，重不重要？如果排序的话，应该排第几位？周其林：拿大奖对科学家做好科研工作没有什么帮助，因为拿奖以后多了许多事情（比如现在接受您的采访），挤占了科研时间。但是，我们为什么会接受这样的科学奖项呢？因为，评奖的最终目的是宣传、弘扬和促进科学，号召更多的人从事科学研究，这是科学家希望看到的。荣誉在科学家的科研生涯中当然非常重要，但不是最重要的。至于排序，我不喜欢。我们了解，在科研经费这一块，一个是投入不足，一个据说资源分配不均衡，不少青年科学工作者要花好大的精力去找钱，为没钱持续做科研发愁，您觉得应该怎么解决这个问题？周其林：我不了解全面的情况，但是就我了解和参与的自然科学基金委的一些科研经费的分配，基本上是公平和公正的。在我身边至今也没有看到过一位真正有才华的青年科学工作者因为没有经费而无法做研究，更多的还是由于科研经费不能（也不可能）满足每一位科研人员的需要，水平较差的申请书在激烈的竞争中被淘汰了。要解决这个问题可以从两方面入手：一是增加科研投入，让更多的人能够拿到经费；二是青年科学工作者要提高自己的竞争力。

计算机能隔“墙”视物了，这可能是各国军方最期待的黑科技！有时候躺在床上望着墙发呆，会发现墙上有着奇怪的“斑块”。这些光斑也不像室内任何物体的影子，那到底是什么东西投过来的？2012年，一位计算机科学教授在休假时，对此感到十分好奇。他把“斑块”研究了一番，原来，这些“斑块”根本不是影子，而是窗外天台微弱的倒立成像。其实这个现象不难理解，它背后是非常简单的物理学知识——小孔成像。窗户充当了小孔，物体的光线穿过窗户，便形成墙上的倒像。这些图像大多都很模糊，在光线充足的地方甚至接近无形，也难怪常常被人忽视。这次经历却让安东尼奥·托拉尔巴（Antonio Torralba）发现，我们的眼前其实隐藏着很多视觉信息，而且这些信息是可以解读的。他和同事比尔·弗里曼（Bill Freeman）的一系列研究表明，计算机不仅能够还原窗外的景象，甚至还能“看到”墙角另一边的行人。随处可见的“相机”在日常生活中，那些携带视野之外景物的光线，不断照射到墙上或其他表面，并反射到我们的眼睛里。可为何人眼几乎看不到图像呢？原因在于太多光线向四面八方传播，图像因此被冲淡了。限制那些落在某一表面的光线，就能让图像变得可见。根据这个原理，我们可以制作出简易的针孔相机，因为针孔只能让特定的一组光线通过。缩小针孔的孔径，图像就会更加清晰。窗户便是天然存在的“针孔”，但由于自身太大，景物被投射在墙上时非常模糊。如果用纸板遮挡窗户的一部分，缩小窗户的孔径，便能轻易看到窗外景观的倒立成像。虽然遮挡窗户的想法很好，执行起来却会受到很大的限制，因此不太可能解决实际的技术问题。那么，我们能直接从环境中提取不可见的视觉信息吗？当然能。让隐藏信息现形研究人员指出，一些意外出现的遮光物体也能揭示周围环境。例如，当人走到窗户前，便会引起光线的变化。通过对比变化前后的图像，就能得到窗外景物的真实面目了。这是怎么做到的？其实那些被人遮挡住的光线，也携带着窗外景物的信息。理论上来说，提取这些信息并不困难。只要在遮挡前后拍摄照片，将两张照片中的光线数据相减即可。由于这些遮光物体具有类似针孔的作用，它们也被称作“反针孔”或“针脚”。可以这么理解：那些被遮挡住的光线，相当于通过了遮挡物形状的针孔。但是，要提取信息还有一道坎：两张照片过于相似。还好研究人员已经找到解决办法，他们能处理照片的噪声，然后成功还原出窗外的部分景象。他们还指出，遮光的物体越小，图像越清晰，但噪声也会相应增加。窗户前总有人来车往，考虑到这一点，这种技术的可行性就非常高了。更何况，无处不在的监控探头正时刻捕捉着光线的变化。只要获取一段监控视频，计算机就能揪出影像之外的秘密。黑科技升级要从环境中得到更多视觉信息，一些常见物体也能派上用场，例如角落和盆栽植物。托拉尔巴去年开发出的新算法，便能实现“隔影识人”：隔着墙角拍摄的照片经过处理后，可以显示出在墙角另一边行走的路人。首先，他们在墙角地面拍摄“半影”，半影包含墙角物体的视觉信息。当墙角另一边的人移动时，会朝半影投射出光线，这些光线扫过相对于墙体的多个角度。这些细微的密度和颜色变化是裸眼不可见的，但是算法可以增强这些变化，继而还原图像。今年6月，弗里曼等人通过植物叶子的投影，构建出隐藏场景的部分景象。在这项研究中，每片叶子都充当“针脚”，它们阻挡着不同的光线。将每片叶子的阴影和其余部分对比，研究人员就能找到缺失的一组光线，然后将图像拼凑起来。这种方法生成的图像更清晰，但前提是对周围的环境有足够的观察。算法中需要添加一系列关于外部世界的知识，例如盆栽植物的形状和噪声信号的处理，才能更好的锐化图像。广泛的应用前景托拉尔巴指出，心理学研究表明人类并不擅长解读影子。也许原因之一在于，我们大部分的所见并非真正的影子，例如托拉尔巴看到的墙上斑块。而我们的眼睛，最后也放弃了解读它们。但计算机可以做到人类做不到的事。由托拉尔巴等人开发的非视线成像技术，能够实现转角透视，并推断出那些不直接可见的信息到底是什么。可以预料的是，它将得到军事和间谍人员的大力支持。事实上，美国国防高级研究计划局（DARPA）已经在投资这种技术了。对于弗里曼来说，他一开始并不想研究具有上述用途的技术。然而他逐渐意识到，如果因噎废食的话，那么很难有所作为。就拿非视线成像来说，它也可以应用于无人驾驶、机器视觉、医学成像、天文、太空探索和搜救任务等。“即便是在军事中，技术的具体应用也有很大的跨度，它或许能救人一命，”弗里曼表示，“总体而言，清楚技术被用于何处是件好事。”

小米都投了哪些公司?看完你一定震撼!我们都知道小米不单做手机，还发布了很多硬件设备，如电视、平板电脑、空气净化器、平衡车等等，其实如此庞大的科技帝国，并不都是小米亲力亲为的，这其实都得益于小米和雷军的投资布局，这些年小米都投了哪些公司?看完你一定震撼!这些也只是部分代表，小米的投资涉及多领域，如今的小米也并不在当年的风光，随着手机市场的变淡，整个行业都在被新加入竞争对手的冲击，拓宽产业布局，产品线，布局整个生态圈，小米的附加优势也在逐渐显现。小米还能给我们带来哪些高光表现?让我们拭目以待吧。

美媒：云计算出现增长放缓迹象，IT业繁荣见顶了？据美国媒体报道，云计算领域惊人的快速增长速度不可能永远持续下去。制造数据中心硬件并销售云计算服务的科技公司报告显示，该行业的扩张正在减速。存储芯片制造商西部数字公司(Western Digital)不久前发布了令人失望的业绩展望，凸显出科技行业目前遭遇的各种问题。亚马逊等云服务提供商的支出增长也显示出放缓的迹象，而存储芯片的供应过量也导致这个行业无法兑现此前竭力避免亏损的承诺。虽然科技高管们对国际关系和政府利率政策的调整无能为力，但他们始终在宣扬企业转向使用大规模数据中心的好处，即通过互联网提供计算能力和服务。亚马逊、微软以及Alphabet旗下谷歌是这些服务的三大提供商，许多业内人士表示，它们的支出步伐将会放缓。在过去几年里，对存储数据并理解数据的设备进行大量投资，对于计算机组件行业乃至整个科技行业的财富增长至关重要。虽然云计算服务供应商第三季度公布的云计算营收增长率是45%左右，仍高于去年同期，但未来5年增长速度将不可避免地放缓。投资者似乎明白了这个道理。亚马逊股价上周五下跌10%，Alphabet下跌5.6%，西部数字公司在收盘后公布业绩股价暴跌22%。10月份，ISE云计算指数下跌11%，超过标准普尔500指数7.8%的跌幅。西部数字公司表示，最近几个季度，云计算服务提供商在存储方面的支出超过了当前需求，增长放缓是自然的。就连英特尔公司也认同这一观点，该公司首席执行官鲍勃·斯旺（Bob Swan）曾表示："我不认为英特尔会永远以50%的速度成长，尽管本季度我们的云计算业务增长了50%。”英特尔的数据中心业务第三季度增长26%，首次超过60亿美元。该业务为谷歌、亚马逊和其他大型云计算公司提供服务器芯片和其他硅晶片。斯旺还提醒人们称，中国是一个巨大的市场，对全球供应链非常重要。全球最大在线零售商亚马逊此前宣布，其销售额连续第二个季度低于预期，这是近4年来首次出现连续下滑。该公司还对繁忙假日购物季的收入和利润做出了令人失望的预测。即便是亚马逊利润丰厚的云计算业务，其增长速度也没有前三个月那么快。该公司首席财务官布莱恩·奥萨夫斯基(Brian Olsavsky)称，公司将设法控制开支，并提高运营利润率。Alphabet的销售额也没能达到预期，其最重要的谷歌业务营收增长22%，低于前一个季度。谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)表示，公司正在进行“长期”投资。他说:“在硬件方面，我们一直想走在计算的最前沿。”微软还表示将继续投资新产品和数据中心。因此，本财年资本支出将增加，但增速将低于去年。

这些年离我们而去的技术：RMVB已死MP3也要淘汰？在这个信息时代，海量的文字、音乐、视频内容如潮水般涌来，令人沉迷在信息海洋中流连忘返。这背后，是不断推陈出新的技术。就拿上网来说，从最初简单的图文混编，到带上了音乐视频的立体视听，再到现在的4K超高清交互，网页有无数新技术上位，也有很多经典的老技术正在远去。今天，就让我们一起来看看那些远去的比较有代表性的老技术吧！ 曾是视频点播绝配的RM/RMVB 说起RM/RMVB，就算是网龄不大的网友，也会感到相当熟悉。RM/RMVB视频一度风靡网络，无论是网上点播视频，还是偷偷下载收藏的小电影，都能看到RM/RMVB的身影。然而这几年，RM/RMVB就如同不曾存在一样，慢慢消失在了人们的视野，这是为何？ RealPlayer和RM/RMVB曾经是视频的代名词，但现在已经不是它们的时代 RM/RMVB的流行，和特定年代的客观条件是分不开的。RM/RMVB封装RealMedia编码，RealMedia诞生伊始，网络仍处在小水管横生的时代。当年，人们普遍装备的是56Kbps MODEM这种能让图片杀死的小猫，RM/RMVB在这种环境下，仍能比较流畅地播放视频，这在当时简直就是黑科技。因此RM/RMVB以燎原之势，迅速占据了互联网视频的高地，甚至一度成为了视频格式的代名词。 然而好景不长，新技术的出现，以及Real公司的作死，让RM/RMVB从雄踞一方的巨鲸，慢慢变成了咸鱼。RM/RMVB打天下，靠的是超高压缩比，但以今天的眼光来看，这压缩比的超高也就和小四身高差不多。RM/RMVB已经严重落伍了，主要体现在以下方面。 首先就是压缩比已经不够看了。在H.264/HEVC等新技术面前，RM/RMVB的压缩比根本不够看。同样是100M、同样分辨率、近似码率的视频，H.264可以连毛都看得一清二楚，而RMVB不用放大放大再放大，可能就已经是千军万马尽是骑兵了。而在同样的画质下，H.264也可以做得比RM/RMVB更小。无论想要好画质，还是想要小体积，RM/RMVB都已经不是一个好选择。 RMVB（上）和H.264的画质差得还是蛮远的，注意观察窗户的横纹，RMVB已经完全压没了 其次，是制作困难。这主要体现在几个方面。一来，RM/RMVB编码速度慢，这是字幕组不愿意看到的。夸张点来说，等你组压好片，说不定观众都已经把另一组H.264的资源看完了。二来，RM/RMVB的编码器并不开源和免费，你给大家压个片还得提心吊胆会不会被告个倾家荡产，何苦呢？ 再者，RM/RMVB流通困难。这主要体现在封装容器单一这点上。H.264可以封装成MP4、MKV等等，连网上的Flahs视频FLV，也大量采取了H.264视频流作封装。而RM/RMVB在很长一段时间内，只能封装RealMedia，要比较好地解码，还得装个RealPlayer。虽说除了RealPlayer也有其他播放器可以放RM/RMVB，但解码其实是要交授权费的；作为对比，解码H.264，则是免费的活儿，大家何必费钱去折腾一个本来就不怎样的东西呢？ 现在字幕组们普遍提供的都是H.264乃至HEVC编码的视频了 综合种种原因，RM/RMVB慢慢从互联网中消失，成为了理所当然的事情。是的，RM/RMVB姓过苍井，姓过松岛，但现在已经不是它和她们的时代了。 曾活跃在各大网站的Flash 虽说目前Flash仍流行在各大网站，但种种迹象表明，历史已经开始打造Flash的棺材板了。首先来看看浏览器大佬Chrome对Flash的态度。Chrome从去年的Chrome 42开始，就已经强制把Flash装入沙箱，以PPAPI的形式运行；在今年推出的Chrome 55中，更是默认禁止Flash运行。Chrome的前辈Firefox更加激进，去年就已经默认禁止Flash运行了。微软的Edge浏览器是对Flash支持得比较好的，但也宣布将会在Win10 RS2新版中默认禁止Flash。大家都不爱Flash了！ 很多浏览器都已经默认禁用Flash，或者是旧版Flash 在桌面平台，Flash死期将至；而在移动互联网上，甚至可以说已经立起了Flash的墓碑。2007年Flash仍在大红大火，市面上稍微高端点的移动设备，支持Flash仍是被视作理所当然。例如PSP，例如三大智能手机系统S60、WM、Palm，这些设备至少也会支持Flash的精简版。但是，iPhone的面世，让人们发觉原来增加续航的最好方法不是增大电池，而是抛弃Flash。于是，无论Android还是Win手机，都不再有Flash的立足之地了。 Flash的支持一度相当广泛，但现在移动领域已经完全抛弃Flash，桌面领域也不远了 视频，广告，小游戏……在网络上，Flash可以让你操控网页，也可以提供内容。就这么一个能攻能受的多面手，怎么就没人爱了呢？这里面是有相当充分的原因的。首先是不安全，无论你有多诱人，也不能一身病，但Flash偏偏就是一个布满漏洞的传染源，无数0 Day漏洞都由Flash释出；其次是效率低，连清爽的Mac，运行了Flash后，都能变成鼓风机；最后是非我族类其心必异，作为一款商业软件，Flash并不符合互联网的开放精神，起码就不如大家一起来运营的HTML5来得符合。 是的，Flash的衰落，和自身有很大原因，但一个软件的衰落不仅是因为自身堕落，还要考虑历史的进程。这个历史的进程，就叫做HTML5。和Flash相比，HTML5有着太多的优势。例如上文提到的Flash的那些短处，HTML5几乎都可以较好地弥补。HTML5的安全性对比Flash有长足进步，效率也大大提高，最重要的是作为W3C和WHATWG组织制定的行业标准，HTML5不会再被单一的商业公司把控。浏览器无需安装特殊的插件，只要自身足够先进，就可以运行HTML5。对于用户来说，少安装一个臃肿Flash插件，也会感觉如释重负。 连Flash的亲爸爸Adobe都力顶HTML5，在Animate CC中加入HTML5支持了 在之前，HTML5标准的制定一片混乱，WHATWG和W3C为了争夺HTML5标准的话语权，内斗不已。现在一切尘埃落定，HTML5标准已经出炉，业界再也没有什么理由观望而不跟进。甚至Adobe也宣布，Flash的开发工具Flash Builder更名为Adobe Animate CC，加入对HTML5的支持。爸爸都不爱你了，Flash还是乖乖睡进历史书里吧。 曾是无损压缩音频代名词的APE 如果你听音乐比较追求音质，无损压缩音频是你必定会接触到的。在几年前，如果想要下载无损音频，下载下来的往往都是APE文件。不过现在APE却慢慢在各种资源交流站中变得罕见起来，FLAC、TAK、ALAC等等倒是越来越常见。APE慢慢淡出人们的视野，这和APE自身的一些缺陷也是脱不了关系的。 APE压缩音频并不会损失数据，曾是最流行的无损音乐格式 首先APE非常不适合移动设备使用，它解码所需的资源更多，涉及到浮点运算，轻松就可以把手机变成暖手宝；其次APE容错率差，一旦出现误码就会爆音，加上高资源占用所造成的卡顿，有时候你听的根本不是音乐而是啪啪啪；再者，APE对很多先进特性都不予支持，例如不支持流式播放，这意味着它必须完整下载完才能打开，又例如APE不支持回放增益，你听着听着可能就会被某首音量特大的歌曲聋了狗耳等等。总而言之，APE现在看来并不算是什么出色的技术。 APE仍在更新，但现在出场率已经越来越低了 APE之所以能够流行，主要得益于Monkey's Audio对APE编码器的推广，同时APE的压缩率和编码速度都很不错。但是，随着更多无损压缩音频格式的出现，APE在技术上落了下风，而有商业公司进行推广这点，也在FLAC等开源编码技术的衬托下，显得尾大不掉——在很长一段时间内，要解码APE是需要授权费的，你这东西本来就不咋样，还要收我钱，干脆就不支持了！默认不支持播放APE的播放器比比皆是，受此影响APE的流行度一降再降，现在免费了也救不回来了。 FLAC已经成为了无损音乐新的明星 和APE相比，以FLAC为代表的开源无损压缩音频编码技术，不知高到哪里去了。使用FLAC编码不用钱，对误码的容错性不错，有误码不会爆音而是以静音带过。同时FLAC播放起来还很生动，支持流式播放、回放增益等等……同样的，TAK和ALAC也有自身的优势。例如TAK压缩率高、编码速度快，ALAC是苹果的御用格式并且也开源等等。如果想要听超越CD音质的无损，那更加用不着APE了，大可以找DFF和DSF，来享受DSD64乃至DSD128的天籁。无论从什么方面考虑，APE的确没有继续流行的必要了。 一些本该被淘汰的历史遗留？ 说了一些现在已经因为种种原因（多是因为自己落后），而在慢慢远离我们的技术，再来讲几个其实已经落后于时代，但由于历史原因，尚在流行的技术吧！这些技术其实已经被后辈超越，早已经可以光荣退休，但仍奋斗在一线，续命能力令人印象深刻！ MP3 既然讲到了音频格式，就不得不提一下MP3了。没错，MP3的确依然如日中天，被各大音乐网站钦点为主流，但其实这也是比较落后的音频格式了。和同样是有损压缩的AAC相比，MP3的压缩率和音质都要更差，265kbs码率的AAC，音质就要比320kbs的MP3表现得更好。MP3之所以没有被淘汰，主要还是占得了先机。 音乐网站提供的往往是MP3音频，例如网易云音乐上标注的320k，就是MP3的码率 MP3比AAC诞生得早太多了，Win系统对MP3提供广泛支持的时候，AAC甚至都还没有诞生。同样，老设备老播放器对MP3的支持也是相当出色，而比较晚诞生的AAC就没有这些优势了。当然，得益于苹果的推广，AAC现在的兼容性也不错，但人们早已经接受了MP3，何况大多数人也听不出AAC音质上的优势，加之AAC编码稍慢，所以音乐文件还是习惯制作成MP3。 当然这也并不代表MP3在所有的音频领域都是王者，实际上除了音乐文件，MP3几乎在所有领域都不占优势。例如网络视频，例如数字电视，这些领域要求音频保真的情况下，能够更流畅地传输，因此压缩率更高、音质更好的AAC就成为了首选。数字电视和网络视频可比在线音乐受众更多，从这方面来说，AAC已经远比MP3流行。再过十几年，也许MP3会在所有领域中都被淘汰？ 可以看到，一种老技术的衰败，往往是出于自身原因。低效、功能少让技术变得越来越不实用，而封闭则令其难以流通。信息时代仍在发展，后浪推前浪的速度也在增快，期待未来有更多的新技术涌现吧！ 2898站长资源平台资讯-科技评论：kjpl/

BAT们为AI技术普惠化指明了方向。毫无疑问，人工智能在当下是真的火了。当下业界，从市场化公司到高层政府，都将人工智能视为在人口红利期即将结束的当下，引领产业（互联网）升级发展的新一轮变革力量。 一、人工智能技术真的火了 社会化公司：我们看到，当下几乎所有公司都在奋力推进人工智能，无论是BAT、华为、小米、京东、滴滴、网易、今日头条、搜狗等国内顶级科技互联网巨头，还是制造业大佬格力、海尔、美的、TCL等等，都在诸多场合宣扬其业务与将人工智能相结合，而百度更是将人工智能视为公司的核心战略，是一切核心的核心。 投资领域：人工智能也成为了当下业界的热点投资对象，成为资本寒冬下的一股暖流。仅国内市场，据乌镇智库统计（截止2016年11月），在人工智能领域，中国过去6年资本形成总额（GCF）超过了之前30年的总和，过去两年中国新增加人工智能企业数超过了之前10年的总和，在过去一年中，中国大陆在AI领域共涉及10亿美元（约合人民币68亿元）202次投资，规模庞大。 政府支撑：人工智能正成为政府重点关注的科技动向，刚刚召开的两会，人工智能更是被写入了《政府工作报告》。科技部也是接连召开人工智能发展企业座谈会，制定人工智能创新发展规划等等，为人工智能的发展提供政府层面的指导引领。 二、人工智能中美平分秋色，但实现全民普惠仍需时日 对于中国产业而言，人工智能或是我们在落后于操作系统、芯片处理器、云计算之后，第一次有机会在核心科技领域与美国平分秋色。我们看到在人工智能领域，中国科技公司的诸多研究成果处于国际领先水平，诸如百度，不仅被《财富》杂志列为人工智能领域四大巨头之一，其深度语音识别系统（Deep Speech 2）和人脸识别技术连续两年被《麻省理工科技评论》评为“十大突破技术”；而第三届乌镇世界互联网大会所评选的世界互联网先进成果中，中国公司百度、腾讯、阿里等也是占据了半壁江山，成为全球科技创新典范。而这也或许是百度公司李彦宏为何敢在两会上谈及人工智能时喊出：“在人工智能的研究上，中国并不落后，我不敢说数一，但是数二是肯定的”的底气所在。 但我们也能发现：这些数一数二的科研成果还是集中在BAT周围。在很大程度上甚至可以说：人工智能依旧只是科技巨头们的人工智能，暂未真正成为普惠技术。当下中国人工智能的发展，还是存在着 “人才供给不足、产学研成果转换待提升以及大众实际感知有限”等困扰。 我们看到，随着人工智能热潮的大爆发，人工智能领域出现了巨大的人才供给断崖。根据AI招聘服务商TalentSeer创始人Alex Ren的估算，去年国内人工智能开发相关职位的供求比例接近一比十。人才断崖带来的则是薪酬的水涨船高乃至是“有钱也挖不到人”。据36氪此前报道：“……某一线院校计算机系的毕业生去创业公司，年薪普遍30w左右，还有期权……”可以说，人才供给不足，已成为国内人工智能发展的首要瓶颈。在此之外，产学研成果转换率有待提升与大众认知不足也是制约因素。诸如与国外已相对成熟的“斯坦福+硅谷”模式相比，中国科技公司与科研院校在资源共享、人才培养、成果孵化落地等方面，还在探索更为成熟的模式；而在大众认知上，虽然在业内已是热火朝天，但走出圈子，更多的产业和消费者对于人工智能，却存在认知度不足的问题。 三、达则兼济天下，科技巨头们为人工智能技术普惠化指明了方向 人工智能作为中国第一次有机会与美国平分秋色的核心科技领域，对于中国而言，把握人工智能技术，战平或者赶超美国，意义重大。但也如上所述，当下中国的人工智能依旧是科技企业的人工智能，对于更多的中国公司而言，在人工智能领域依旧面临诸多困境。那么问题也来了，怎样才能促进国内人工智能技术普惠化呢？BAT们的行动给了我们一个方向。我们看到，当下在人工智能领域居于领先地位的科技巨头们，正在肩负起“达则兼济天下”的重任。通过积极输出自身技术优势，构建人工智能资源共享平台，以促进人工智能在中国业界实现技术普惠化，以帮助更多的公司，享受到人工智能的技术红利。 1.建立新型校企合作，探索中国版“斯坦福+硅谷”模式 随着人工智能从科技领域进一步向外扩张至所有行业，可以预见，在未来几年，人工智能领域的人才缺口将进一步的扩大。所以在当下加紧培育人工智能领域的人才，以满足未来所需，将是重中之重。 为此，在人工智能领域居于领先地位的科技企业则是积极与科研院校建立合作关系，实行人才培养、科学研究、资源共享，及时的将自身技术输入到科研院校中，加快培育人工智能领域的实干人才，探索、打造中国版“斯坦福+硅谷”模式。 比如近日，百度与中国科学院大学就宣布正式建立战略合作关系。双方将在人工智能领的人才培养、科学研究、资源共享展开深度融合。诸如人才培育方面，遴选百度专家到国科大举办讲座或强化课程，以更快培育人工智能实干人才；在科研上，面向国科大教师建立专项科学研究合作计划；与此同时，双方还将在计算资源、存储资源、大数据资源等方面实现资源共享。 从现实来说，此番二者的强强联合，倾力打造人工智能校企联合发展模式，对于突破当前人才瓶颈、校园人工智能研究资源短板以及吸引学术大牛，不亚于一场及时雨，甚至可以说是对中国版的“斯坦福+硅谷”模式的一次有益增进。 2.联合优势力量，构建人工智能领域公共设施 对于人工智能的研究发展而言，另一重大挑战则是缺乏数据供给以及算法的支撑。而百度、腾讯、阿里们，由于掌握了海量用户和人才优势，使其在数据与算法的积淀上拥有天然优势。 为了促进国内人工智能发展，我们看到，科技巨头们则是愿意将其积累作为基础设施，资源共享以构建人工智能领域公共设施，供全行业所使用。也是在3月份，经国家发改委正式批复，由百度牵头筹建深度学习技术及应用国家工程实验室，还将作为共建单位共同参与大数据系统软件国家工程实验室，及类脑智能技术及应用国家工程实验室的建设工作。该实验室集成了大量的音频、视频、图片、三维模型、地理信息等格式数据，并且能支撑云端分析，提供人脸识别、文字识别、在线语音识别等功能。解决了多数企业当下数据与算法供给不足的难题。 3.以喜闻乐见的方式增进消费者对人工智能的认知度 在人才培养与技术支持之外，如何促进人工智能被更多产业和普通消费者所关注、接纳，也将成为促进人工智能进一步发展的重要举措。如前所述，在推进人工智能概念走进更多寻常百姓家时，谷歌通过AlphaGo与李世石的人机大战占据了先机。 而国内公司们，当下也通过普通大众更为喜闻乐见的方式增进消费者对人工智能的认知度，让更多的人知晓中国在人工智能领域的实力与不足。我们看到，诸如百度让小度机器登上热门益智节目《最强大脑》的舞台，PK人类最强大脑，一时间引起观众热议；阿里在2016年会上，让其实时语音识别技术现场挑战世界速记大赛亚军得主——姜毅；搜狗机器人汪仔近日参加问答综艺节目《一站到底》等等。通过登上娱乐综艺节目这种大众消费者喜闻乐见的方式，也让很多消费者第一次了解了人工智能。 写在最后： 正所谓达则兼济天下，对于人工智能这一可能改变国家力量对比格局的核心技术而言，要与美国平分秋色乃至超越，不仅需要BAT们更进一步努力，更需要他们在人工智能领域肩负起更大的责任与使命，积极输出自身技术优势，以促进人工智能在中国业界实现技术普惠化，以增进中国人工智能整体水平的跃升，帮助更多的公司，在不久的将来，享受到人工智能的技术红利。而从现实中，我们也看到，互联网科技企业们正在为此努力。

冰岛首都使用无人机配送包裹，真正的“快到飞起”！这只是一个小小的开始，但它能够向人们展示无人机的基本作用。全面运作的城市送货无人机系统终于就绪……只不过你可能还不会使用它。无人机物流创业公司Flytrex已经与冰岛主要在线零售商AHA联手，在雷克雅未克推出快递无人机服务。具体来说，是为雷克雅未克的部分区域服务——机器人将飞过一条河流，把食物运送到城市的另一边，交货时间从25分钟缩短到4分钟。这听起来不太给力，是吧？但在快速获得食物和减少交付成本方面，却带来了很大的不同。这无疑是向公众宣传的良机。交付的无人机不能携带大包裹，但在没有大建筑物的中等城市传递物资要相对容易些。然而，人们确实能够从中发现送货无人机在城市中的早期应用。相对于为个人服务，商家可以在地形或建筑物使地面运输特别困难的情况下使用无人驾驶飞机。从本质上讲，它们可消除现有配送系统中的缺陷，而不让你因为居住在镇上的“错误”地段而等待时间，你可以像其他人一样快速收到货物。