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    37signals CEO 专访:慢公司的高效率 每周工作四天年赚几百万37signals 对于很多 Geek 来说,是一家非常迷人的公司,团队创造简单,专一软件,他们是网络上的另类新星,曾被《连线》杂志评出2008年十大最值得关注创业公司。

    37signals也算一家慢公司,其CEO Jason Fried也是慢公司的粉丝,他反对今天科技界的所谓“快速发展”,反对这些公司融资,烧钱,招人,把人当畜生用,在他那里,员工夏天每周只需工作4天时间,仅35个员工,但公司仍旧年赚几百万。

    公司有一个创新实践实验项目,研究如何将公司的夏季工作周缩短到4天。下面就是Fast Company对Jason Fried的采访。

    FAST COMPANY:你让你的员工在夏季每周只工作四天?

    JASON FRIED:有时候他们每周工作四天会不适应,而是想工作更长时间。

    FAST COMPANY:你是说有的人想工作五天时间吗?

    JASON FRIED:我们几年前开始做这个公司的时候,在某些地方会有点罪恶感。人们都这样的:我有事情必须去做,今天已经星期四了,所以我想星期五工作完成。但事实上,我倒不希望他们那样,有的事情不是非要马上做的,周一再做也可以。

    FAST COMPANY:有多少员工在周五还工作?

    JASON FRIED:这还真不清楚。

    FAST COMPANY:因为你不在?

    JASON FRIED:我们不会以那种方式去监督一些事情,我也不会关注它,我不鼓励这种形式的工作,而是希望高效工作。

    FAST COMPANY:作为一个CEO,从理性的角度说不是应该只要人们愿意上五天班就随他们去吗?

    JASON FRIED:如果你只关注短期,你可以那么想,但我关注长期,我们想建立一个长期存在的业务并在这段时间内能让团队凝聚在一起。我从来不会以短期的斗志昂扬换取长期的士气低迷,这种现象在在许多科技公司都有发生过,他们让人精疲力尽之后又找别人来接着干。

    我想要的是人们能干多一些,但是不要把自己燃烧尽,许多创业公司让人们每周工作60,70,甚至80小时以上。他们都知道,他们的团队或者公司要么会被烧尽,要么会被哪家公司买下,但他们不管那么多,他们只管烧资源,就像钻探石油,钻得越多越好。

    FAST COMPANY:公司有顶尖人才?

    JASON FRIED:在许多公司当中,我们算是有,现在天才短缺,如果缺资源,那么你就可能会去保存这些资源。

    FAST COMPANY:所以你认为在科技界也存在刀耕火种?
    当然,我想现在有很多人在进行一种赌博,公司大肆招人,融资,再招人,然后让这些人卖命工作,希望通过驱使这些人卖命工作来赢得这场赌博。

    FAST COMPANY:你人太好了,都不点名直说,不过你是不是已经想到了某些公司?

    JASON FRIED:我不会指明道姓,以前会。要知道答案,我想你只要做一件事情就可以了,看TechCrunch,看看那些热点新闻都在讲什么,讲的都是某家公司融得了多少资金,招了多少人,但一些真正重要的他们却不关心。

    什么重要东西呢?——你能赚钱吗?你能做出什么伟大的产品吗?你照顾好你的员工了吗?你对你的顾客好吗?在我们的整个行业当中,几乎没有新闻是关于如何善待消费者的,或者关于如何建立一个可持续商业的。TechCrunch对我来说,是看我们这个行业病态的最佳场所。

    FAST COMPANY:我们的杂志叫做《快公司》,但貌似你想建立一个慢公司。

    JASON FRIED:是的,我是慢公司的粉丝,慢慢地,谨慎地,系统地成长,而不是为了变大而变大,快速增长就是个典型,是病态的表现。

    在37Signals,我们有35位员工,如果我们需要,完全可以有几百个员工,我们的收入和利润承受得起,但我想,那样我们会变得更糟糕。

    FAST COMPANY:如果科技界无法为你带来鼓舞,哪个行业可以?

    JASON FRIED:我会受到一些经营很长时间的小夫妻店的鼓舞,那些经营30年以上的饭店到处都是。然后我想,太不可思议了,我不知道能撑到30年左右的科技公司比例占多少。

    在饭店行业还有一个比较有趣的现象就是,你可以在城市中发现多家意大利饭店,却都能取得成功,不像科技界,每家都想打败对方,最终只有一个赢家。另外,我还发现了一些比较有趣的商业:干洗店,饭店,服装店,事实上,我觉得清洁工也不错。

    FAST COMPANY:你们公司符号就是清洁女工?

    JASON FRIED:她就是他自己,她打扫人们的房间,每次来清洁都会带上鲜花,值得尊敬,很美很棒。为什么一些人不能像她那样?

    她做了这些大概有二十多年的时间,这也是个不可思议的成功故事,在我看来,这样比那些招一大批人,第四轮融资才1400美元的科技公司有趣得多,他们在损失,这就是大家都乐于谈论的所谓兴奋,但我觉得作为企业,那简直太恶心了。

    本站之前也报道过一家叫做Treehouse的公司,34人每周工作四天,年赚300万美金以上。看了这些,有没有心生羡慕嫉妒恨,这样的公司,精,简,人性,有钱赚。

    Via FastCompany

    annie 供雷锋网专稿,转载请注明来自雷锋网及作者,并链回本页)
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  • 旷视科技新产品监视学生上课不是什么好事儿! 9月2号,一张带有"MEGVII旷视"图标视频监控图像在社交网络上疯传。 ...对于旷世科技公司的这种所谓人工智能高科技视频监控技术进入课堂...

    旷视科技新产品监视学生上课不是什么好事儿!

     

     

    9月2号,一张带有"MEGVII旷视"图标的视频监控图像在社交网络上疯传。

     

    图中显示,两名在教室中的女生身边,显示出了相应的课堂行为数据,比如趴桌子、玩手机、睡觉、听讲、阅读、举手等等。伴随这张图,还有大量网友严厉的指责与质疑,认为这样的技术不应该出现在课堂中。

    对于旷世科技公司的这种所谓的人工智能高科技视频监控技术进入课堂的做法或者说是想法,笔者观点鲜明:反对,反对这种无节操无底线完全不顾学生隐私的人工智能技术的做法。这是为了发展人工智能而人为创造出来的落地场景,说得不好听,就是纯粹为了赚钱而推广人工智能技术。

    一定要牢牢记住,人工智能是为人类服务的。在笔者看来,人工智能技术发展有几个使命:

    1,帮助人类从枯燥乏味的重复性劳动中解放出来,让人有更多时间去享受生活,追求更好的精神生活。比如自动驾驶技术,其愿景是在车里可以不用关心开车的事,而是可以在车里睡觉,喝喝咖啡,打打牌。

    2, 为人类日常生活提供便捷,提升人类幸福指数。比如部分高铁站,地铁和机场实行人脸识别出入站,为这些公共场所的安检工作提供便捷,减少排队拥挤时间,提高出行效率提升出行体验。一些高校企事业单位引入的人脸识别考勤系统,也为员工上下班考勤提供了人性化的良好体验,为管理层提供了比较高效的员工考勤绩效管理手段。

    3,人工智能技术也可以帮助预防违法与犯罪,克服人性弱点,规避人性阴暗面。比如机器学习技术应用于金融领域可以防止贷款欺诈;人脸识别技术加上公共场所的视频监控摄像头组合可以帮助政府部门抓捕逃犯等;考试场所通过人脸识别可以防止考试舞弊者混入考场等。

     

    如果发明出来的人工智能技术被用于监控人类自身的日常生活,不管是处于什么样的良好愿望与初衷,总归是本末倒置,弄反了方向,是极其错误的行为。因为这种行为是对个人隐私的侵犯与漠视。试想,如果智能监控摄像头进入校园并给广泛推广使用,那么意味着占一个人生命很长时间的学生时代里,你在上课时间都处于随时监控的情况下,这样的学生时代会不会变得不堪回首?会不会让人回想起来打冷颤冒冷汗?

     

    学生和老师上课时候被监控着,学生顾及到自己的不用心听讲,开小差等行为可能会被定量统计被事后清算,可能会克制自己的惰性让自己看起来更为用心更积极。但这会导致什么后果?会使得上课成为学生们表演的舞台,学生们可能个个成为影帝!至于上课的效果,则并不一定会因此而得到改善。

     

    学生虽有好好学习天天向上的义务,但是其作为一个人,还是要有其相对私密的时间与空间的。上课时候没有常常举手就是不积极?表情不够丰富,没有迎合老师做微笑状就是在发呆走神?东张西望看看窗外风景就一定会错失老师讲解的知识?我看未必。如果老师讲课很枯燥乏味,毫无个人魅力,不能吸引学生的注意力与兴趣,那么学生们在课堂上不能集中注意力与精力偶尔分心走走神,东张西望是很正常的。这是人性使然,也是个人身心健康维护机制的自然表现。上课累了,通过转移注意力看看其它风景,甚至小睡一会儿,调整调整状态,也未尝不可!人性都有弱点,人都有惰性,如果这些弱点与惰性,都被随时监控着,随时还可以被人拿出来看,岂不是很恐怖?

     

    欧美国家都很重视人工智能道德规范,重视个人隐私的保护。去年欧盟就制定了人工智能道德法案,美国已经有三个州基于个人隐私保护而法律明文禁止在公共场景使用人脸识别技术。一些大公司提出'科技向善','不作恶',或者成立人工智能道德委员会,来对人工智能技术的发展提前做监管。

     

    这些年,中国的人工智能技术后来居上,蓬勃发展,势头很好,已经处于世界领先地位。这是笔者引以为豪的。但是咱们个人隐私保护环境并不好,保护个人隐私的意识也还不够强烈。笔者认为,此时以政府部门为代表的监管者一定不能缺位。唯有如此,才能让中国的人工智能各项技术各项事业能在符合道德规范,尊重个人,为人类服务的正轨上发展。

     

    2019-09-02 写于苏州市。

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    在电子制造业企业,由于器件尺寸比较小、生产周期比较短等特征,设备及产品的异常诊断能力变得非常重要,其能力的强弱甚至在某种程度上成为企业竞争力的一部分。如何快速、高效地识别这些异常,如何利用计算机系统辅助人类做好提前预警和分析,成为企业提效增质、提高良率不可或缺的一项重要竞争优势。

    今天我们以高科技电子行业的一个案例为例,来看看如何通过强大的神经网络建模+独特的可视化分析,帮助数据分析人员大幅减少异常芯片的识别与侦测时间,从而从根本上为企业提效增质。

    为什么可续的数据分析如此重要?

    众所周知,质量对于公司来说意味着制造成本、出货周期和品牌价值。所以几乎每家企业都把质量看作重中之重。那么如何改善企业的基准质量水平则是一项艰巨的任务。
    在这里插入图片描述
    以上是常见的电子类企业的典型生产步骤,其中:

    • 晶圆生长晶圆生长是指半导体集成电路制作所用的硅晶片,由于其形状为圆形,故称为晶圆;在硅晶片上可加工制作成各种电路元件结构,而成为有特定电性功能的集成电路产品。
    • 封装工艺封装工艺是将通过测试的晶圆按照产品类型及功能需求加工得到独立芯片的过程。
    • 最终测试最终测试是通过一系列的检测项目来侦测每颗独立芯片的好坏的过程。

    我们重点看下这里的“最终测试”步骤,也即是检测整个晶圆上所有芯片质量的过程。

    在最终测试阶段,传统方法采用的是人工识别,即通过个人判断将有问题的晶圆图一一记录下来,再做后续处理工作。

    然而实际工作中,人工识别常常会面临以下问题:

    • 漏检图形
      每个人在面临上百张晶圆检测图的时候,几乎不可能做到每张图一一过目,很可能由于疲劳等因素错过了一些重要的图形,而这些图形往往蕴藏着潜在的信息。
    • 耗时过长
      即使个人能够在力所能及的范围内,观察到一些晶圆检测图,但整个过程非常耗时,没有将人工的时间用在解决核心问题上。
    • 标准不统一
      对于没有出现过的图形,其判断标准会随着个人的标准不同有所差异,这样同样会造成潜在信息的丢失。

    基于以上这些不可避免的因素,计算机高科技领域可视化分析技术就能够大显身手了。比如,我们把每颗独立芯片的检测结果按照它们在晶圆上面的位置一一对应,所得的检测结果输入到JMP软件,借助于JMP独特的可视化神器——图形生成器,就可以轻松生成以下的晶圆检测图,从而快速地识别出有问题的产品。
    在这里插入图片描述
    其中,不同颜色代表着最终测试检测值的大小。红色最大,依次递减,蓝色最小。

    从图上轻松看到,晶圆右下方蓝色部分的检测值偏低。这意味着什么呢?意味着在晶圆生长的时候这一区域有异常,需要尽快调查及解决。这样工程师就可以马上着手针对这类有问题的芯片进行快速跟进了。那么,具体该如何开展实施呢?我们以一个案例来说明。

    案例分析—快速识别晶圆缺陷

    某电子企业的工程师在最终测试阶段收集到了1559个芯片的缺陷数据,想分析其中某一项缺陷的比率随着位置的变化是否呈现规律。如果某一位置的缺陷率为‘0’,代表在这个位置没有出现过这项缺陷。如果在这个位置的缺陷率很高,则表明,次品集中在这个位置。
    在这里插入图片描述
    通过这种缺陷图形的寻找,最终为前道诸多工序建立另一种质量侦测手段或者指标,可以作为整体质量提升的突破。

    在数据表中,LocX和LocY列分别是行、列坐标值,数值类型为名义值。最后一列为缺陷率,即在过去一段时间内某一位置出现缺陷的比率。

    为了更好地判断问题,项目团队最终选择了神经网络算法。原因有以下几点:

    • 项目需要算法能够从原始数据中自动发现需要检测的特征。
    • 神经网络的算法一般都有多个层次,每一个层次做一次变换,这样可以有多次机会抓取不同特征。
    • 通常来说,用来做训练的数据量越多,可以更好地提高其准确性。

    一图胜千言!接下来我们看看如何在JMP中一步步实施分析。

    首先,将数据导入JMP,把收集到的位置缺陷率转换为数据值并通过图形生成器来呈现。打开JMP菜单:分析(Analyze) -> 预测建模(Predictive modeling) -> 神经(Neural),把需要观测的缺陷率放在“Y,Response”,把Loc X和Loc Y放入“X,Factor”:
    在这里插入图片描述
    进入模型配置窗口,按照以下参数输入。本例从默认的神经网络模型开始,逐步增加更复杂的模型有两个隐藏层和其他的激活函数。最终选定以下配置(截图所示)。

    在fitting option部分,告诉JMP重复多少次模型拟合算法。最终JMP会选择具有最佳验证统计量的迭代作为最终模型。本文最终采用10.
    在这里插入图片描述
    点击Model左边红色小箭头,选择保存公式(Save Formulas),主要是为了存储变换之后的数值以备用。
    在这里插入图片描述
    这样经过行列转换后,得到以下新的数据表:
    在这里插入图片描述

    如果用图形来简单说明转换过程的话,就如下图所示:
    在这里插入图片描述
    接下来,应用JMP 独有的“图形生成器(Graph Builder)”开展分析。这里我们将LocX放到横轴,LocY放到纵轴,Transform Value放到右上角的Color中,点击Graph Builder下面的红色小箭头,选择Local Data Filter:
    在这里插入图片描述
    在Local Data Filter下选择Label:
    在这里插入图片描述

    然后,再选择红色小箭头——“Animation”,得到以下动态图形:
    在这里插入图片描述

    这个动图主要展示了JMP在内部运算过程中是如何逐一扫描整个wafer,最终找到最优解的过程。其中H1_1是指第一个隐藏层的第一个节点,以此类推。

    这就是在模型构建层面我们的思路和策略。那么,具体到实际项目的应用层面,应该怎么部署和分析呢?我们来继续探讨。

    落地应用:项目标题部署及成效

    按照上面JMP生成的模型,接下来我们就可以部署在应用层面。

    在部署层面,实际上我们只需要建立一个ranking model,即排序模型。这个模型不需要保证每一个计算结果都非常精确,最重要的是能够在多个wafer map中抓到最显著的图形即可。由于数据量较大以及服务器是Linux系统(相对稳定),故而采用python程序从数据库中提取数据,根据以上神经网络方法把有问题的wafer map按照RSquare排序。
    在这里插入图片描述
    之所以选择RSquare排序,是想按照模型的显著性来代表是否抓到了pattern。即模型越显著,代表着抓到pattern的可能性越大。关于Generalized R-Square如何计算(截图所示),可参考之前我们推送的文章“我的智造我做主-一个案例带你看明白神经网络如何助力企业提速增效”。

    举例如下,这里有以下7类次品(从Defect A到Defect G),每一行代表wafer map上X,Y坐标,以及在相应坐标位置上不同次品类型分别累计(某一周)的缺陷率。
    在这里插入图片描述
    按照上一节介绍的算法以及RSquare排序如下,这时我们发现Defect C和Defect A是所有类型的次品中值最高的(如果定义阈值为>0.7的话,当然阈值可以根据案例自己定义)。
    在这里插入图片描述
    那么经过Graph Builder 生成的Defect C和Defect A次品图形确实非常值得研究,而值最低的Defect D,经过Graph Builder画出wafer map后图形确实不明显。

    Defect C(RSquare值高)-右侧边缘图形:

    在这里插入图片描述
    Defect A(RSsquare值高)-中心右上方图形:
    在这里插入图片描述

    Defect D(RSsquare值低)-几乎看不出图形
    在这里插入图片描述

    以下是系统架构示意图:
    在这里插入图片描述

    需要注意的是,人工根据样本数据,通过JMP计算,需要每个月为模型更新第一层和第二层layer中的节点数(比如对于新出现的pattern,当前配置是否可以识别到,需要考虑调整节点数等),以便使模型的计算更加有效。

    通过这个方法,经实践证明,企业中每名数据分析人员平均每周减少60%的图形识别时间,而且异常图形平均侦测时间累计较以前缩短70%,为企业质量管控整体水平提升做出了巨大的贡献。

    思考:你的企业是否遇到同样问题?

    通过上述实战案例我们可以看到,产品的良率侦测仅仅依靠人工不仅耗时耗力,还容易出现错误、漏检等情况,而重要的质量风险却往往隐藏在某些人工无法识别的地方。

    这就好比一座冰山,人们往往关注露出水面部分的问题,但是水面以下的部分往往由于各种原因没有办法看到。
    在这里插入图片描述

    借助于先进的计算机系统和技术,可以很好地解决问题:

    • 计算机可以利用人工休息时间(如周末 /晚上),搜寻整个冰山,持续运算以寻找有图案的晶圆图,然后将有显著图案的部分标注出来,从而有效节省了人工的搜寻时间,将人工精力更多地放在解决问题上。
    • 计算机可以做到及时且稳定的输出搜寻结果,一旦侦测到问题,立即上报,从而从根本上节省了质量侦测的周期时间。

    事实上,不仅仅是在电子类企业,对于医疗、环保、生物保护等各个领域,如果能将图像识别与可视化技术广泛结合起来使用,必将为疾病的早期诊断与治疗、环境的异常侦测与保护、野生动物身份识别与保护等提供科学的技术支撑和推动作用。

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  • 网络广告VS电子邮件

    2020-12-02 19:31:16
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    什么是网络广告?

    简单地说,网络广告就是在网络上做的广告。利用网站上广告横幅、文本链接、多媒体的方法,在互联网刊登或发布广告,通过网络传递到互联网用户的一种高科技广告运作方式。
    与传统的四大传播媒体(报纸、杂志、电视、广播)广告及近来备受垂青的户外广告相比,网络广告具有得天独厚的优势,是实施现代营销媒体战略的重要一部分。Internet是一个全新的广告媒体,速度最快效果很理想,是中小企业扩展壮大的很好途径,对于广泛开展国际业务的公司更是如此。
    目前网络广告的市场正在以惊人的速度增长,网络广告发挥的效用越来越显得重要。以致广告界甚至认为互联网络将超越路牌,成为传统四大媒体之后的第五大媒体。因而众多国际级的广告公司都成立了专门的“网络媒体分部”,以开拓网络广告的巨大市场。
    电子邮件营销
    可以把这六个字拆分开来。
    第一种拆法:电子邮件和营销;顾名思义即为通过电子邮件、电子邮箱来进行的营销活动。
    第二种拆分:电子、邮件营销;电子可以暂时理解为电子信息工程者互联网、网络。邮件营销即为通过邮件、邮箱,将商业性内容发送到指定用户的邮箱,以实现邮件营销目标的电子邮件营销方式。
    电子邮件营销是一个广泛的定义,凡是给潜在客户或者是客户发送电子邮件都可以被看做是电子邮件营销。然而电子邮件营销这个术语也通常涉及到以下几个方面:(1)以加强与商人和目标客户的合作关系为目的发送邮件,从而鼓励客户忠实于他或者重复交易;
    (2)以获得新客户和使老客户立即重复购买为目的发送邮件;
    (3)在发送给自己客户的邮件中添加其它公司或者本公司的广告;
    (4)通过互联网发送电子邮件。
    根据美国著名统计公司的统计,2006美国在电子邮件营销领域花费约40亿美元。所以,电子邮件营销仍然有着很大的发展前景。
    网络广告所实现的网络营销价值:
    (1)受众范围广;
    (2)信息可以交互;
    (3)网络广告具有很强的人—机交互性;交互具有两面性:一面是网络信息发送方,另一面是信息接受方。发送与接受同步或非同步交流,构成了交互的可能,这种交互功能又主要体现在信息反馈方面。
    (4)可针对性选择投放目标;
    网络广告这种“合适目标受众”的指向性,将有利于定位播送的形成,它能锁定特定国家和地区以及民族受众的个体或群体。
    (5)信息可供自愿选择;
    增加品牌认知和顾客忠诚、有助于建立用户数据库、对多种广告活动和价格模式进行测试和调研、跟踪分析顾客的兴趣及其变化趋势、为网站带来访问量、为销售场所带来顾客、开发用户数据库、提供和改善顾客服务、优化广告投放效率、提高企业招聘员工的效率和质量等。
    电子邮件营销所实现的网络营销价值:
    (1)费用低廉;电子邮件营销在中国市场来说对于企业还没有做到能够合理的有效运用,在这点上面做电子邮件营销中国还是处于发展中,但是不过现在电子邮件被大量的些虚假广告信息和垃圾信息所采用, 电子邮件成本低廉,性价比高。如果是使用免费的群发软件自行上网搜集邮件地址,邮件营销的成本仅限于基本的电费和一点人工费用,非常低廉。
    (2)适用性强;不适合于做邮件营销的行业还真不多,几乎任何企业都可以采用这种方法。
    (3)最后精准度高;由于电子邮件是点对点的传播,所以我们可以实现非常有针对性、高精准的传播。比如我们可以针对某一特定的人群发送特定的邮件,也可以根据需要按行业、地域等进行分类,然后针对目标客户进行邮件群发,使宣传一步到位。

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空空如也

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