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前段時間為我寫了一篇文章聊到，特朗普上臺后，產(chǎn)品經(jīng)理可以做的賺錢機會
川普獲勝！產(chǎn)品經(jīng)理可以做的下面幾個產(chǎn)品賺錢！
有朋友問到這和特朗普上臺有什么關系？
全球的資產(chǎn)在哪里，就代表著當下那個行業(yè)是最火的。
所以首付排行榜是世界各個行業(yè)發(fā)展趨勢的結果映射，如果你看中國首富排行榜，曾經(jīng)是房地產(chǎn)行業(yè)的董事長，現(xiàn)在成了互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的字節(jié)跳動的張一鳴。
在看下經(jīng)榜單，可以看到是互聯(lián)網(wǎng)科技公司是榜單前面，而房地產(chǎn)如今已經(jīng)不在前十榜單里了。理由很簡單，房地產(chǎn)不行了。
而這次特朗普上臺，馬斯克系列相關公司的股價飆漲，馬斯克除了保持成為全球首富之外，遠遠甩開貝索斯第二。
而馬斯克所在的AI、機器人、腦機接口等這些科技，也將因為政策的寬松與支持會迎來更大的發(fā)展，因為有了資本就可以有更多投入。
從圖像識別算法數(shù)據(jù)標注行業(yè)
在最近幾年開始，新能源行業(yè)背后的自動駕駛蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)標注行業(yè)也火了。數(shù)據(jù)標注汽車駕駛過程中的人、物、馬路等各個對象，通過訓練模型，讓計算機能夠知道道路上有什么，路應該怎么走，最終形成自動駕駛圖。
如上就是云點圖標注，通過提前設置好標簽，對云點圖里面的汽車、人等物體進行標注，讓計算機學習這類標簽模型。
舉一反三，這種數(shù)據(jù)標注的方式本質上就是“教給計算機看外面的世界“，將其擴展到其他行業(yè)，比如醫(yī)療行業(yè)的影像標注，就可以擴展非常多了。
醫(yī)學數(shù)據(jù)從核磁檢查數(shù)據(jù)，再到內窺鏡顯示設備，如今僅是信號采集與畫面展示，方便醫(yī)生查看，如何診斷與治療，還是基于存在腦子里的“經(jīng)驗”所完成的。
基于醫(yī)生“經(jīng)驗”的診斷與治療
傳統(tǒng)醫(yī)生通過是通過觀察、看視頻以及檢查報告，通過一個又一個的患者治療、書籍學習、文獻來獲得經(jīng)驗，最終需要醫(yī)生自己的大腦將這些知識體記住，整理背下來，從而提升自己的醫(yī)療技術。
所以你會發(fā)現(xiàn)，醫(yī)學生就是各種背，因為太多的藥品、視頻影像素材等，你需要記下來，才能說怎么用。
而對于計算機，這就是一個數(shù)據(jù)讀寫，不費吹灰之力。
數(shù)據(jù)標注的行業(yè)之所以在這幾年能夠發(fā)展起來，也是因為神經(jīng)網(wǎng)絡相關算法提升以及硬件性能提升，讓開發(fā)者與科學家能夠有辦法制造一些工具平臺，實現(xiàn)各式各樣的圖像標注。
比如早些幾年，我們只能對圖像通過一些算法來實現(xiàn)處理，但是隨著AI之后，我們可以用數(shù)據(jù)標注與大模型來完成小模型的建立，從而構建更快、更準的圖像識別，不管是穩(wěn)定性擴展性都會比傳統(tǒng)停留在死板規(guī)則上的圖像處理算法更好。
下面，我整理了一些圖像算法與AI模型來識別圖像的區(qū)別
優(yōu)勢：
1.無需大量標注數(shù)據(jù)：傳統(tǒng)的圖像算法不依賴于大量的標注數(shù)據(jù)
2.快速實現(xiàn)：對于一些簡單的圖像處理任務，如濾鏡應用、基本的圖像增強等，傳統(tǒng)算法可以快速實現(xiàn)，無需復雜的模型訓練過程。
3.較低的計算成本：在沒有大量數(shù)據(jù)和深度學習框架支持的情況下，傳統(tǒng)圖像算法通常需要的計算資源較少。
劣勢：
1.準確性和精細度有限：相比于AI模型，傳統(tǒng)圖像算法在識別和處理復雜圖像內容時可能不夠準確和精細。AI模型通過學習大量標注數(shù)據(jù)，能夠識別圖像中的細微差別和復雜特征
2.缺乏學習能力：傳統(tǒng)圖像算法通常是基于預設的規(guī)則，缺乏從數(shù)據(jù)中自動學習和提取特征的能力，這限制了它們在處理新場景和復雜問題時的表。
3.泛化能力差：傳統(tǒng)圖像算法可能在特定類型的圖像上表現(xiàn)良好，但在新的或不同的圖像數(shù)據(jù)上可能無法達到同樣的性能，因為它們不具備泛化學習的能。
4.缺乏個性化服務：AI模型能夠提供更加個性化的服務，例如根據(jù)用戶的行為和偏好進行圖像處理，而傳統(tǒng)算法通常無法實現(xiàn)這種級別的定制。
5.隱私和安全性問題：雖然AI模型需要處理敏感數(shù)據(jù)，但傳統(tǒng)算法在處理圖像時可能不需要考慮數(shù)據(jù)隱私和安全性問題，這在某種程度上可以減少數(shù)據(jù)泄露的風。
6.過擬合風險低：AI模型存在過擬合的風險，尤其是在數(shù)據(jù)量有限的情況下，而傳統(tǒng)圖像算法由于不依賴于數(shù)據(jù)驅動的學習，因此過擬合的風險較。
7.依賴于專業(yè)知識：傳統(tǒng)圖像算法的開發(fā)和應用往往依賴于領域專家的知識和經(jīng)驗，而AI模型可以通過數(shù)據(jù)自動學習，減少對專家知識的依賴。
有了圖像識別算法的發(fā)展，我們才能說逐步建立數(shù)據(jù)標注體系，幫助計算機訓練模型了解這個世界。
而一旦一個模型生成后，自然辨識度就可以提高，并且適用于后續(xù)的圖像，隨著數(shù)據(jù)越來越多，準確率會逐步提升。
并且計算機是不知道疲憊的，可以24小時不間斷的做影像查看。
有了以上的基礎，我們才可以說，在影像學上，計算機可以逐步為醫(yī)生減輕擔，到提升患者治病效率， 從未來的發(fā)展曲線來看勢必是淘汰醫(yī)生。
最后再來看特朗普上臺后，馬斯克的相關科技公司勢必會發(fā)展的更快，有更多資本加入，于是就會催生更多競品出現(xiàn)。
那么對于AI、機器人、腦機接口相關的供應鏈也會加大發(fā)展，所以產(chǎn)品經(jīng)理就可以關注在這幾個賽道上做產(chǎn)品了。
隨著特朗普上臺，會催生更多科技公司圖像識別的需求場景越來越多，因為數(shù)據(jù)標注一旦把模型建立起來了，那么接下來就是不斷地優(yōu)化與迭代模型的工作，也不需要那么多的數(shù)據(jù)標注師了，所以就形成了公司自己聘請成本高，還不如找到第三方。
所以數(shù)據(jù)標注軟件、到特定領域的數(shù)據(jù)標注操作手冊與規(guī)范、最終形成一個標注公司，是產(chǎn)品經(jīng)理可以做的，也就有機會做賺錢的產(chǎn)品。
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6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治?。?br /> 2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
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