微软azure文字转语音的软件（Windows系统现在还是微软最主要的收入来源吗）
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1、Windows系统现在还是微软最主要的收入来源吗？
在对《2019年10-K报表》做了微小的调整后，微软将其业务扩展到旗舰操作系统之外。长期以来，微软一直将Windows 10视为 "基石 "让计算更加个性化。然而，美国证券交易委员会(SEC)的最新文件显示，微软对此做了更广泛的定义 "基石 "- Windows上下文:我们努力将用户置于体验的核心，以便他们能够以更直观、更有吸引力和更动态的与技术进行交互，从而使计算更加个性化。为此，我们将Office、Windows和设备相结合，以获得增强的、更全面的客户体验。
作为最安全、最高效的操作系统，Windows 10将继续在企业中引起关注。它为人们提供了人工智能优先的界面，从语音激活的命令到Cortana，墨迹，沉浸式3D内容讲述和混合现实体验。同时，Windows也对我们的云业务和微软365战略起到了关键的推动作用。它为越来越多的设备供电智能边缘 "。 "我们对Windows 10盈利机会的雄心包括游戏、服务、订阅和搜索广告。
虽然全世界有数亿人使用Windows，但从微软 微软的年度报告称，它不再是微软 的主要增长引擎。去年，微软重组了Windows工程团队，更加关注云计算。据报道，微软 美国的服务器和云服务业务增长了24%,达到320亿美元，超过了微软的Offic
1-@ .com5g商业时间表
众所周知，AI和5G这两次革命将分别建立起各自庞大的产业圈，带来巨大的经济和社会效应。数据驱动的未来，人工智能，自动驾驶，5G等。都是最颠覆性的机会，是加速突破和落地，解决人类社会面临的诸多重大挑战，为智能世界铺路。科技正以更快的速度改变着我们的生活。随着5G和人工智能技术的发展，更大的变化即将到来。单看5G或者AI技术，他们的发展面临很多挑战。我们不妨打开思路:当5G和AI这两大颠覆性技术深度融合，人类世界会有怎样的巨变？
从AI 5G到AI×5G
早在今年9月，为了探讨5G与AI的融合关系，英特尔聚集了业内专家学者，召开了5G与AI未来的专家座谈会。这个研讨会名为 "下一次下午茶 "，旨在探讨人工智能、自动驾驶、5G等前沿趋势，为行业未来提供思想动力和实践指导。
5G而未来不可逆转的AI，也代表了两种革命，从包括英特尔在内的巨头们的强赌就可以看出来。从某种意义上说，5G是万物互联的基础，AI是实现万物智能的工具。在英特尔研究院院长宋继强看来，5G和AI已经在进化。5G网络作为基础设施，从为人服务变成了为物服务。AI不是一个简单的解决方案，而是一个工具。
如何将这两项核心技术结合起来，才能充分发挥想象力，两项技术的交集才能形成交替上升的趋势。例如，名为 "空气中的烟火灯光秀就是一个很好的例子。得益于强大的计算能力和高度可靠的网络，无人机可以构建群体智能的能力，这不仅是一种创造性的表现，还可以应用于搜救、快递等领域。
"AI和5G的两次革命不是简单的解放它，而是让它全面开花，最好形成交替上升的。 "宋继强表示，AI和5G不仅仅是加法，而是乘法，甚至可能是乘方关系。因为AI可以扮演 "自我能量和在潜移默化中，再加上5G和开放云连接，一定会脑洞大开，产生无限可能，会一步步叠加，形成持续创新。
东南大学移动通信国家重点实验室主任游晓虎教授认为，AIx5G是实现真正网络自能的必由之路。这是考虑如何将AI技术应用到5G中，解决过去无法解决的问题。
那么问题来了，如何从现在的AI 5G进化到AIx5G？
It s不仅仅是将AI引入现有的架构，而是真正将架构设计成具有AI的特性，实现自我赋能。一个真正的自我使能网络应该像人脑一样被分布和忽略，而不是 "最大努力 "，应该够了。
如何实现5G网络的自能，英特尔区通信技术政策与标准总监邹宁总结为三个阶段:
运营商需要网络转型，采用软件定义的基础设施，让AI算法发挥作用，根据外部环境自动调整网络架构；
智能化，反映终端和不同网络设备的方面，通过一些数据训练产生决策的建议；
真正自我能力的阶段。
5G之所以要AI，不仅仅是为了实现自能的目标，而是运营商的复杂性 网络越来越高，运维成本和建网成本大幅增加，数据和用户流量呈爆炸式增长。现有的网络设备可以 与用户见面 人工智能可以部署到5G网络的不同终端，以实现满足本地用户的不同功能。;需求和管理网络运行和维护资源。利用AI进行数据分析，为5G应用带来无限可能。
AIx5G会生产 "新物种 "？
高通全球技术副总裁李曾表示，随着5G时代的到来，依托5G技术的多领域智能终端将会很多。同时，AI将连接到更多的设备上，可以给我们的日常生活带来更多的便利。与5G AI的结合将推动网络边缘终端的智能化。 "简单来说，AI人工智能在终端侧的发展，需要5G这个桥梁连接云端大数据。 "李对说从无线终端来看，智能手机、物联网、汽车都可以应用AI人工智能技术。 "
12月5日，在美国夏威夷州举行的高通技术峰会上，高通高级副总裁兼移动业务总经理Alex Katouzian宣布推出骁龙855移动平台。;的第一个完全支持千兆5G的商业移动平台，业界领先的人工智能(AI)和沉浸式增强现实(XR)，开启了面向下一个十年的移动终端新时代。得益于第四代多核高通人工智能引擎AI Engine，骁龙855可以提供高度直观的终端侧AI体验，与上一代移动平台相比，可实现高达3倍的AI性能提升。它还整合了世界 首款计算机视觉(CV)ISP，支持尖端的计算摄影和视频捕捉功能。此外，该平台提供的骁龙精英游戏将为顶级移动终端带来全新水平的游戏体验。
此外，高通总裁克里斯蒂亚诺·阿蒙(Cristiano Amon)也宣布了将于明年推出5G智能终端的首批制造商，包括华硕、富士通、谷歌和HMD(诺基亚)。
2-@ .com 1。Azure机器学习如果你不 t没有高超的编程技巧，但是你真的想涉足机器学习领域，就要好好学习Azure机器学习。(注意你要有一定的机器学习和数据科学基础，才能感受到平台提供的好处)。它是一种基于云的服务，提供工具来部署预测模型作为分析解决方案。它还可以用来测试机器学习模型，运行算法，创建推荐系统等等。然而，用户界面是用户 的吐槽点，尤其是在代码编写方面。你可以在这里了解更多关于Azure机器学习的知识！
2.卷积神经网络框架
咖啡的创始人是贾，隶属于贾 她在加州大学伯克利分校的博士研究。现在已经发展成为深度学习的开源框架，支持各种类型的软件架构设计会议、图像分割和图像分类。Caffe以其易读的源代码和优秀的质量表现备受追捧。一些反对者认为需要Cude/C来编写新的层，并且在为大型网络编写原始文件时很难使用它。在这里了解更多关于Caffe的信息！
3、CNTK
CNTK(计算网络工具包)是微软开发的深度学习工具包通过有向图将神经网络描述为一系列计算步骤。它可以帮助用户轻松地组合不同类型的神经网络。它具有很好的性能，允许分布式训练，并且具有很高的灵活性。另一方面，它的源代码不那么容易阅读，缺乏可视化。你可以在这里了解更多关于CNTK的信息！
4、深度学习4j
DeepLearning4J号称是专门适合JVM的开源分布式深度学习库。特别适合训练分布式深度学习网络，可以非常稳定地处理大量数据。还可以集成Hadoop和Spark，从零开始实现机器学习算法。另一方面，Java对于机器学习不是很流行，所以DL4J可以 t像其他库一样依赖越来越多的代码库，所以开发成本可能更高。另外，因为是用Java构建的，所以需要手动创建一个显式的类来把矩阵加在一起，但是如果是用Python，就不需要创建了。在这里了解更多关于DeepLearning4J的信息！
5、IBM沃森
IBM沃森被称为 "问答机 "。它利用分析能力和人工智能来增强类人处理问题的能力。它可以帮助用户拥有强大的商业洞察力，然后在已经明智的决策上做出更明智的决策。IBM还可以确保用户 数据受到世界一流的安全和加密保护，并承诺不共享数据，除非你想。另一方面，它的缺点包括它只能在英语中使用，它可以 t直接处理结构化数据，转换和集成开销很大。在这里了解更多关于IBM Watson的信息！
6、Keras
Keras神经网络是一个用Python编写的开源库。如果您正在寻找允许用户执行快速和简单实验的库，那么Keras应该是您需要的！它工作在卷积神经网络和/或递归神经网络上，也可以运行在两个CPU和GPU上。它的优点是简单易用，对于熟悉深入学习的开发者来说非常简单，但缺点是可能很难超越表层进行定制，数据处理工具有点繁琐。不过总的来说，这是一个发展中的API，已经走过了很长的路，谁也无法预测它的极限。
7、大脑
PyBrain是一个开源的模块化机器学习库。它是完全面向框架的，PyBrain的目标是成为一个使用大众的工具，既包括刚刚开始探索世界的学生，也包括专门从事深度学习和神经网络的计算机科学研究人员。PyBrains库由算法组成，允许开发人员使用强化学习、无监督机器学习和神经网络等概念。在这里了解更多关于PyBrain的信息！
8、sci kit-学习
Scikit-learn机器学习是一个开源框架，Python对于数据挖掘、数据分析和数据可视化很有用。它有利于分类、回归、聚类、降维、模型选择、预处理等。它基于NumPy，SciPy，matplotlib。使用Python，工作速度大于R和。但是没有分布式版本可用，不适合大数据集。了解更多关于scikit的信息-在此了解！
9、迅捷AI
Swift人工智能是Swift 深度学习和神经网络库，它支持Mac机(很快也会支持Linux)。这个库由各种工具组成，允许开发人员创建神经网络、深度学习算法和信号处理。GitHub页面上显示的示例项目表明，Swift AI已经被快速用于创建可以识别人类手写模式的软件。在这里了解更多关于Swift AI的信息！
10、张量流
最初由Google s机器智能研发部门，TensorFlow用于进行深度学习神经网络和机器学习的研究。现在TensorFlow是一个半开源的库，允许开发者进行数值计算。AI开发者可以使用TensorFlow库来构建和训练模式识别中的神经网络。它是用Python和C这两种强大而流行的编程语言编写的，允许分布式训练。它的缺点是不包含很多预先训练好的模型，和Caffe一样，不支持外部数据集。在这里了解更多关于TensorFlow的信息！
11、Theano
Theano是一个Python库，使用计算机代数系统来定义、优化、操作和评估数学表达式。如果使用深度学习处理，就要处理很多数值型的任务。Theano非常适合处理这些任务，尤其是矩阵运算、符号变量、函数定义，以及可以立即编译成CPU或GPU的机器码。Theano是最长的深度学习库之一，这意味着它已经非常成熟了，但这也意味着如果你想拥有高水平的抽象，它必须与其他库一起使用。在这里了解更多关于Theano的信息！
12、火炬
Torch是科学计算的开源框架，支持机器学习算法。得益于脚本语言LuaJIT和底层C/CUDA实现，LuaJIT允许开发者用C语言与Torch进行交互。在其网站上列出的火炬用户的突出特点是是 "强大的N维数组；线性代数程序；神经网络和能量模型；以及快速高效的GPU支持。 "另外可以移植到iOS和Android的后端。Torch已经指出了一些缺点，包括从目录中加载数据非常困难，过于依赖Lua(一种相对较新的语言)使其难以使用。在这里了解更多关于火炬！
4、美国经济衰退信号闪现？
经常把现在的情况比作20世纪80年代的美国，当时宏观经济一般，但是像、沃尔玛、TSMC、卡特彼勒和3M这样的大企业崛起了。在经济增速下滑，结构分化的时候，一些公司通过调整战略，超越其他类似情况的公司，取得了长期的成功。对于投资者来说，80年代是一个以巴菲特、彼得·林奇为代表的价值投资者成名的时代，资本市场的赢家模式是寻找优秀的公司与创业者一起成长。
目前云计算已经成为亚马逊新的盈利点，云服务具有马太效应和边际成本递减的特点。全球云计算市场呈现出 "一个超级，许多强 "和 "强者将保持强大。根据Synergy Research的数据，亚马逊目前占据了全球公共云市场至少35%的份额，并且增长率正在以40%的速度递增。Gartner公布了最新一期全球公共云存储服务魔力象限。根据公司愿景的完备性和行业内企业的执行力，Gartner将市场上的重要竞争对手分布在四个象限。根据结果，全球只有亚马逊AWS和微软Azure被列入领导者象限。根据Gartner Peeringhts的数据，亚马逊的得分最高，为4.5分，在定价、产品和服务方面都优于其他竞争对手。可见现有客户的粘性有多大。而潜在客户会更倾向于选择AWS。
除了云服务，亚马逊还在零售行业继续发力。2017年，亚马逊收购线下超市全家，推出无人便利店Amazon go，展现线上线下结合的新零售风格。同时，其在科技领域的持续投入卓有成效。AWS业务的不断完善巩固了领先优势。Kindle电子书和Echo智能音箱等智能硬件的销量增加，语音识别和面部识别等人工智能与零售的结合帮助了亚马逊 零售发展。无人机配送提高了物流效率，等等，这些都说明亚马逊 科技的无限潜力。
