隨著移動技術(shù)的發(fā)展以及消費(fèi)者們對數(shù)據(jù)的需求變得越來越大,眾多有線電視和科技公司為此已成立了一個(gè)名為WifiForward的聯(lián)盟,目標(biāo)是擴(kuò)大無線網(wǎng)絡(luò)的接入。
據(jù)《華爾街日報(bào)》報(bào)道,康卡斯特、時(shí)代華納有線電視、有線電視運(yùn)營商查特傳播(Charter Communications)、谷歌和微軟于當(dāng)?shù)貢r(shí)間本周四宣布組成了聯(lián)盟推進(jìn)WiFi建設(shè)項(xiàng)目。
現(xiàn)已證實(shí),WifiForward聯(lián)盟已覆蓋18家公司和組織團(tuán)體,其中還包括摩托羅拉、百思買、和消費(fèi)者電子協(xié)會等。
該聯(lián)盟的使命宣言稱,WifiForward聯(lián)盟是一個(gè)特別的、廣泛式的公司、組織和公共部門機(jī)構(gòu)的聯(lián)合,目標(biāo)是緩解無線頻譜危機(jī),希望美國政府能將更多的無線頻譜資源分配給Wi-Fi網(wǎng)絡(luò),給予公共免費(fèi)Wi-Fi更多的頻譜支持。此外,該聯(lián)盟旨在保護(hù)和加強(qiáng)現(xiàn)有當(dāng)局未授權(quán)頻譜的指定用途,希望能免費(fèi)開放這些未經(jīng)授權(quán)頻譜不同頻段的使用權(quán),并建立透明和可預(yù)見、鼓勵網(wǎng)絡(luò)增長和部署的授權(quán)規(guī)則。
WifiForward聯(lián)盟將游說美國政府開放更多頻譜資源,用以創(chuàng)建新的Wi-Fi無線網(wǎng)絡(luò),這樣就可以減輕當(dāng)前由于移動技術(shù)、流量需求極大的應(yīng)用以及音頻和視頻流的發(fā)展所導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)擁擠負(fù)擔(dān)。
據(jù)思科統(tǒng)計(jì)顯示,美國大約有57%的數(shù)據(jù)流量來自Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)的使用而非移動數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò),而用戶每月的無線數(shù)據(jù)傳輸量約為1.4GB。然而,該科技公司預(yù)測,到2018年,使用Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)流量的比例將會增加到64%,而無線數(shù)據(jù)傳輸量將增加到每月9GB。
對谷歌和微軟等公司而言,改善Wi-Fi網(wǎng)絡(luò)接入是言之有理的,畢竟他們的云計(jì)算和Web服務(wù)需要依賴頻譜才能得以實(shí)現(xiàn)。舉例來說,谷歌認(rèn)為改善網(wǎng)絡(luò)的速度將有助于對未來軟營模式的支持,而且還有助于將數(shù)據(jù)傳輸速度提高至10Gbps方法的研究。
該聯(lián)盟宣布的同時(shí),康卡斯特公司還宣布了其通過股票互換以452億美元收購時(shí)代華納有線電視的消息。尚不清楚這筆收購交易是否會對時(shí)代華納有線電視作為合作伙伴加入WifiForward聯(lián)盟有什么影響。
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這項(xiàng)研究提出了"高效探測"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機(jī)制,該方法在減少90%參數(shù)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)10倍速度提升,在七個(gè)基準(zhǔn)測試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強(qiáng)相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團(tuán)隊(duì)承諾開源全部代碼,推動技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復(fù)雜爭議、智能檢索相關(guān)文獻(xiàn)、多角度收集觀點(diǎn)的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動構(gòu)建爭議話題的分析框架,識別不同觀點(diǎn)及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國際關(guān)系領(lǐng)域驗(yàn)證有效性。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)首次提出情感認(rèn)知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達(dá)情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構(gòu),在情感識別準(zhǔn)確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達(dá)自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動態(tài)情感追蹤和個(gè)性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過創(chuàng)新的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競爭能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項(xiàng)突破性成果為未來AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過模擬人類學(xué)習(xí)過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。