海信与微软达成生态合作,推出HiTeams应用。
海信Vision Hub智慧平板产品配备摄像头,主推音视频会议领域,需要搭载海外主流音视频软件。而Teams作为整合了音视频沟通、文档协作等多种功能的新一代生产力平台,已经成为海外企业日常办公中不可或缺的沟通工具,每月活跃用户超2.7亿,遍布181个用户市场,支持53种语言,每月一对一通话量超过10亿。
海信商用显示与微软进行生态合作,不仅将 Teams音视频能力融入智慧平板当中,双方也基于微软智能云Azure通信服务推出HiTeams应用,在预约会议和即时会议场景下均可通过更方便、快捷的操作参与远程视频会议,提升会议沟通效率。
谈及此次合作,海信商显海外负责人Ray Guo表示:“作为中国企业出海的典型代表,海信持续加强在显示领域的应用拓展,B2B产业出海更是海信重要的战略发展方向。我们很高兴与微软达成生态合作,打造差异化的产品及技术,帮助海信在全球市场和世界舞台,不断提升影响力、品牌力和竞争力。”
微软大中华区副总裁、解决方案事业部总经理马悦表示:“展望未来,微软还将与海信携手并进,在更多远期场景展开长远深入的合作。特别是在多屏互动场景下,实现集中式数据存储、平板和智能终端连接、通用操作系统,音频视频会议系统、随处访问文档信息、触摸感知、自然输入等,为全球商用显示领域提供更加优质的中国产品及技术。”
提速近10倍!基于深度学习的全基因组选择新方法来了****** 近日,中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用,将助力深度学习在全基因组选择中的应用,为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物(Molecular Plant)》上。 全基因组选择作为新一代育种技术,通过构建预测模型,根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择,从而缩短育种世代间隔,加快育种进程,节约成本,推动现代育种向精准化和高效化方向发展。 统计模型作为全基因组选择的核心,极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型,难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。 相较于传统模型,非线性模型(如深度网络神经)具备分析复杂非加性效应的能力,人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机,深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。 该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料,通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。 与其他五种主流预测方法相比,该方法有以下优点: 可以利用多组学数据开展全基因组预测;算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构,可以有效降低模型错误率,提高运行速度;预测精度稳健,在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当,在大规模数据集上预测优势更加明显;计算时间与传统方法相近,比已有深度学习方法提速近10倍;超参数调整对用户更加友好。 该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。 学术支持 中国农业科学院作物科学研究所 记者 宋雅娟
(文图:赵筱尘 巫邓炎) [责编:天天中] 阅读剩余全文() ![]() 天天彩票地图 |