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【Cloudaily】腾讯云发布DI-X深度学习平台,云计算“战场”硝烟弥漫

Cloudaily网罗新鲜要闻,每日为你呈现大数据和云计算领域热点新闻。本次内容播报如下:

Apache HBase 1.2.5 发布了,HBase 1.2.5 是 HBase 1.2 系列的最新维护版本,主要是为 Hadoop 和 NoSQL 社区带来稳定可靠的数据库。此版本包含自 1.2.4 版本发布以来的 50 多个已解决的问题。HBase – Hadoop Database,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。

27日消息,美国国家航空航天局(NASA)一直以来都在主动拥抱各种视觉化技术,就连那些单纯为了娱乐而开发的技术也不放过。他们最近刚刚与Epic Game旗下的Unreal Engine展开合作,开发了一套混合现实国际空间站模拟器。为了成为一名合格的NASA宇航员,候选者需要经过长达2年的训练,而且还要通过模拟来为失重环境做好准备,并且熟练操作航天飞机和国际空间站的不同部分,甚至充当彼此的急救医生。

近日发布的《2016年度中国云服务及云存储市场分析报告》显示,2016年中国云服务市场规模超过500亿元,达到516.6亿元,预计2017年中国云计算市场份额将达到690亿元以上。最早进入云市场的阿里、华为等中国企业,以及亚马逊、微软等企业都在云市场赚钱赚得手软。随着竞争中越来越多,“降价”抢市场已成为云计算领域的关键词。放眼全球市场,亚马逊AWS降价从未间断,曾创下十年内降价超过50次的纪录。阿里云在此方面的动作也并不少。

Gartner发布的2016年全球服务器市场报告,显示全球的服务器市场处于相对低迷的成长周期。第一季度全球服务器销售额同比下降2.3%,一路下跌,到第三季度,同比已降至5.8%。但随着私有云、混合云等应用的日益成熟以及在中国市场进一步推广深化,可以预测,服务器市场将迎来需求驱动增长的一年。对于拥有信息化建设项目资源的集成商、软件商或存储硬件商来说,私有云存储产品例如云盒子企业网盘将是一个能够带来高额利润的市场营销切入口。

京津冀大数据综合试验区建设正式启动以来,河北省加强与京津大数据产业的对接,加快大数据应用示范,疏解北京数据中心,加快大数据成果转化,推动链条协同联动。目前,河北省已初步形成张家口、承德、廊坊、秦皇岛、石家庄5个大数据产业基地,集聚效应初步显现,阿里、华为、润泽、浪潮、联通、富智康等一批知名企业入驻,20余万台服务器投入运营。

尽管有“史上最严环保法”震慑,但记者在基层调研发现,受利益驱使,企业环保数据造假的行为仍旧屡禁不止。不断涌现出来的环保数据造假使数据失真,进而影响环保治理决策,长此以往终究危及环境。相关专家建议,对这类行为要保持“零容忍”的态度,坚决通过建立失信企业“黑名单”,整治数据造假产业链等手段多管齐下,形成整治合力,真正让环保违法者无处遁形。

近日,机器学习平台DataRobot获5400万美元C轮融资,由NEA领投,据悉该公司已经在亚洲、欧洲、美洲设立办事处。此前,在2016年2月,DataRobot已获3300万美元B轮融资,投资方来自Intel Capital和 IA Ventures等。DataRobot的业务是建立比较各种算法的云服务,以建立有效的预测模型。产品包括DataRobot Cloud和DataRobot Enterprise。此外,DataRobot还推出了面向业务分析师、数据科学家、高管、教师等的培训计划,课程涵盖从如何定义业务目标、解释复杂技术主题到决策者的最佳实践等一切。

近日,房产搜索引擎“诸葛找房”宣布已完成5000万元A轮融资,名川资本领投,溯本投资、策源股份、及pre-A轮投资方复星昆仲、Jadevalue跟投。 此前,诸葛找房曾获得浅石创投领投的天使轮和复星昆仲领投、浅石跟投的3000万元Pre-A轮融资。诸葛找房拥有近百人的研发团队,成员大部分来自于百度、今日头条等公司,擅长大数据处理、人工智能算法和精细化的流量运营。

近日,保险行业的第三方大数据公司和金在线宣布完成一轮大额融资,由博将资本领投,红点创投跟投。此前,和金在线于2015年10月获得红点创投600万美元A轮投资;2016年2月获数百万美元A+轮投资,晨兴创投领投,红点跟投。通过大数据服务平台,基于云计算、大数据、移动互联网、社交等新一代信息技术可打造健康领域大数据产品,帮助解决客户无数可用的问题。

3月28日,腾讯云宣布推出DI-X深度学习平台。DI-X平台基于腾讯云强大的大数据存储与计算能力,是一个集开发、训练、预测和部署于一体的一站式深度学习平台,适用于图像识别、语音识别、自然语言处理、机器视觉等热门领域。DI-X平台的开放,可以让算法工程师和数据科学家无须关注机器学习、尤其是深度学习的底层工程繁琐的细节和资源的约束,而专注于模型和算法调优。

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