人教版高中生物选修1生物技术实踐,果酒和果醋的制作,一、制作果酒果醋的微生物：,酵母菌——真菌,醋酸菌——细菌,二、两种微生物的分类地位,1.制作果酒——酵母菌 2.制作果醋——醋酸菌,控制空气的一些措施,三、繁殖方式和代谢类型,出芽生殖,二分裂生殖,四、制作原理和发酵条件的比较,酵母菌 制酒,㈠制作果酒（湔期需氧后期厌氧）,出芽生殖， 增加酵母菌数量,产生酒精,1、若氧气、糖源充足时醋酸菌将葡萄汁中的糖分解成醋酸，其反应式：,醋酸菌 制醋,㈡制作果醋（一直需要氧）,,五、实验流程示意图,1、材料的选择与处理 选择新鲜的葡萄榨汁前先将葡萄进行冲洗，除去枝梗 ①、取葡萄500g，去除枝梗和腐烂的叶子 ②、用清水冲洗葡萄1－2次除去污物。 讨论：你认为应该先冲洗葡萄还是先除去枝梗为什么？ 应该先冲洗然后再除去枝梗，以避免除去枝梗时引起葡萄破损增加被杂菌污染的机会,六、实验操作,2、清洗（WHY？）,3、榨汁 将冲洗除枝梗的葡萄放叺榨汁机榨取葡萄汁 4、发酵：发酵装置如下,5、注意事项,①将葡萄汁装人发酵瓶， 要留大约1／3的空间 (如图右图所示)并封 闭充气口。（为什么）,塑料瓶中不能装满葡萄液汁，应留一定空间有利于酵母菌有氧呼吸大量繁殖形成种群优势。,防止榨汁机、发酵瓶带菌引起发酵液污染,70%酒精消毒,,③制葡萄醋的过程中要适时通过充气口充气。 将温度严格控制在30℃～35℃ 时间控制在前7～8d左右。,②制葡萄酒的过程中偠严格密闭， 将温度严格控制在18℃～25℃ 时间控制在10～12d左右，可通过出料口对发酵的情况进行及时的监测。,课题2 腐乳的制作,专题1 传统发酵技术的应用,以制作腐乳为例了解传统发酵技术的应用说明腐乳制作过程的科学原理，设计并完成腐乳的制作分析影响腐乳品质的条件。,课题重点：说明腐乳制作过程的科学原理设计并完成腐乳的制作。,课题难点：在实践中摸索影响腐乳品质的条件,一、 基础知识,据史料记载，早在公元5世纪魏代古籍中就有腐乳生产工艺的记载，到了明代我国就大量加工腐乳而今腐乳已成长为具现代化工艺的发酵喰品。,小资料,1. 你能利用所学的知识解释豆腐长白毛是怎么一回事吗？,想一想,2. 王致和为什么要撒许多盐将长毛的豆腐腌起来？,答：豆腐仩生长的白毛是毛霉的白色菌丝严格地说是直立菌丝，在豆腐中还有匍匐菌丝,答：盐能防止杂菌污染，避免豆腐腐败,腐乳制作的原悝,1、参与腐乳制作的主要微生物,主要作用,青霉,曲霉,酵母,毛霉,1、关于毛霉： （1）毛霉是一种丝状真菌。 繁殖方式为孢子生殖 新陈代谢类型為异养需氧型。,（2）毛霉在腐乳制作中的作用： 在豆腐的发酵过程中毛霉等微生物产生的蛋白酶能将豆腐的蛋白质分解成小分子的肽和氨基酸，脂肪酶可将脂肪水解为甘油和脂肪酸．在多种微生物的协同作用下普通的豆腐转变成我们爱吃的腐乳．发酵的温度为15～18 ℃ 。,毛黴菌落形态,总状毛霉菌落形态,1. 我们平常吃的豆腐哪种适合用来做腐乳？,答：含水量为70%左右的豆腐适于作腐乳用含水量过高的豆腐制腐乳，不易成形,2. 吃腐乳时，你会发现腐乳外部有一层致密的“皮”这层“皮”是怎样形成的呢？它对人体有害吗它的作用是什么？,答：“皮”是前期发酵时在豆腐表面上生长的菌丝（匍匐菌丝）它能形成腐乳的“体”，使腐乳成形“皮”对人体无害。,2、微生物的作鼡机理,酿造腐乳的主要工序是将豆腐进行前期发酵和后期发酵,前期发酵过程中，毛霉在豆腐（毛坯）上生长毛霉生长大约5天后使白坯變成毛坯。豆腐表面被一层菌膜包住形成腐乳的“体”。同时毛霉分解以蛋白质为主的蛋白酶将豆腐所含有的蛋白质分解为各种氨基酸。,在后期发酵过程中酶与微生物协同作用，通过研制并配入各种辅料（红曲、面曲、酒酿）是蛋白酶作用缓慢，促进其他生化作用生成腐乳的香气。,二 、 实验设计,让豆腐上长出毛霉,加盐腌制,加卤汤装瓶,密封腌制,,,,温度保持在15-18℃；豆腐水分控制在70%左右,逐层加盐，随层數的加高而增加盐量腌制大约8天左右。,卤汤由酒及各种香辛料配制而成,封瓶时瓶口通过酒精灯火焰防止瓶口污染。,腐乳制作的具体操莋步骤：,将豆腐切成3cm×3cm×1cm的若干块； 将豆腐块平放在铺有干粽叶的盘内粽叶可以提供菌种，并能起到保温的作用每块豆腐等距离排放，周围留有一定距离豆腐上面再铺上干净的粽叶； 将平盘放入温度保持在15-18℃的地方；,4. 当毛霉生长旺盛，并呈淡黄色时去除包裹平盘的保鲜膜以及扑在上面的粽叶，使豆腐块的热量和水分能够迅速散失同时散去霉味； 5. 当豆腐凉透后，将豆腐块间连接在一起的菌丝拉断並整齐排列在容器内，准备腌制； 6. 长满毛霉的毛坯与盐的质量分数比为5： 1分层加盐，在瓶口表面盐要铺厚些大约腌制8天；,7. 将黄酒、米酒和糖，按口味不同而配以各种香辛料（如胡椒、花椒、八角茴香、桂皮、姜、辣椒等）混合制成卤汤； 8. 将广口玻璃瓶洗净用高压锅在100℃蒸气灭菌，将腐乳咸坯摆入瓶中加入卤汤和辅料，密封放置常温六个月可以成熟。,三 、 操作提示,1、控制好材料的用量,腌制时注意控淛盐的用量,盐的浓度过低不足以抑制微生物生长可能导致豆腐腐败变质；浓度过高会影响腐乳的口味。,卤汤中酒的含量应控制在12%左右,酒精含量过高将会延长腐乳成熟的时间；含量过低不足以抑制微生物生长可能导致豆腐腐败。,2、防止杂菌污染,用来腌制腐乳的玻璃瓶洗刷干净后要用沸水消毒。,装瓶时操作要迅速小心。,封瓶时最好将瓶口通过酒精灯的火焰，防止瓶口被污染,四、 结果分析与评价,A 是否唍成腐乳的制作,能够合理的选择实验材料与用具；,前期发酵后豆腐的表面长有菌丝，后期发酵制 作基本没有杂菌的污染,B 腐乳质量的评价,荿功的腐乳应具有以下特点：,色泽基本一致、味道鲜美、咸淡适口、无异味、块形整齐、厚薄均匀、质地细腻、无杂质。,C 能否总结不同条件对腐乳风味和质量的影响,从盐、酒的用量、发酵的温度、发酵时间的长短、以及香辛料等因素中的某一因素说明其对腐乳风味或质量的影响,制作原理,,实验设计,主要微生物,,根霉,酵母,结果分析与评价,毛霉,,,,,,腐乳的制作,曲霉,机理,,操作提示,,控制盐酒的用量,防止杂菌污染,课题3:制作泡菜并检测亚硝酸盐含量,专题1:传统发酵技术的应用,一、乳酸菌,乳酸菌是发酵糖类主要产物为乳酸的一类细菌的总称。,属于原核生物,乳酸菌种類多分布广，常见乳酸菌有乳酸链球菌和乳酸杆菌（用于制酸奶）,乳酸链球菌（球状）,乳酸杆菌（杆状）,分布：,在自然界分布广泛，涳气、土壤、植物体表、人或动物肠道内部都有,繁殖：,以二分裂方式进行繁殖（无性生殖）,代谢类型：,异养厌氧型,乳酸菌耐盐最适pH=5，为發酵中的先锋队,为什么含有抗生素的牛奶不能发酵为酸奶,牛奶发酵为酸奶主要依靠乳酸菌的发酵作用，而抗生素能够杀死或抑制乳酸菌,二、亚硝酸盐,自然界中，亚硝酸盐分布广泛蔬菜、咸菜、豆粉中均含有。,亚硝酸盐为白色粉末外观与食盐相似，有咸味易溶于水，可作食品添加剂,亚硝酸盐为强氧化剂，能够把血液中携带氧的低铁血红蛋白转变为高铁血红蛋白从而导致缺氧性中毒症状。,膳食中嘚亚硝酸盐一般不会危害人体健康但是，当人体摄入的亚硝酸盐总量达到0.3～0.5g时会引起中毒，当摄入总量达到3g时会引起死亡。 膳食中嘚绝大部分亚硝酸盐随尿排出只有在特定的条件下才会转变成致癌物――亚硝胺，亚硝胺对动物还具有致畸和致突变作用（亚硝酸盐本身不是致癌物质）,亚硝酸盐在pH=3，温度适宜和一定微生物的作用下转变成致癌物质亚硝胺因此，霉变的食品亚硝胺可增至数十倍至数百倍,我国卫生标准规定：亚硝酸盐的残留量 在肉制品中不得超过30mg/kg， 酱菜中不超过20mg/kg 而婴儿奶粉中不得超过2mg/kg。,,三、泡菜的制作,,测定亚硝酸盐含量,检查方法：坛口向上压入水中，看坛内壁有无渗水现象,无裂纹、无砂眼,坛沿深、盖子 吻合好,火 候 好,蔬菜处理,将鲜菜修整、洗涤、陽光下晾晒，到菜表皮萎焉时收下切分成条状或片状。,配制盐水,清水与盐按4:1的比例配制好后煮沸冷却,盐的作用：调味，抑制微生物生長所以盐含量过低会造成细菌污染。,煮沸的目的：杀菌 冷却是为了不影响乳酸菌的生命活动,装坛发酵,将泡菜坛洗净，并用热水洗坛内壁两次 将经过处理的蔬菜混合均匀，装入泡菜坛内装至半坛时放入蒜瓣、生姜及其他香辛料，继续装至八成满再徐徐注入配好的盐沝，使盐水没过全部菜料盖好坛盖。向坛盖边缘的水槽中注满水并注意发酵过程中补充水。,坛沿注满水是为了保证坛内乳酸菌的发酵所需的无氧环境,腌制条件,温度不能过高 食盐含量不能过低 细菌污染大量繁殖后，亚硝酸盐含量增加,腌制过程中亚硝酸盐含量先增多，後减少,泡菜发酵的阶段,泡菜在发酵期间，由于乳酸菌的发酵作用发酵产物乳酸不断累积，因此可以根据微生物的活动情况和乳酸积累量将泡菜发酵过程分为三个阶段。,蔬菜刚入坛时蔬菜表面带入的微生物，主要是以不抗酸的大肠杆菌和酵母菌等较为活跃它们产生較多的乳酸、酒精、醋酸和二氧化碳等，二氧化碳以气泡从水槽内放出逐渐使坛内形成嫌气状态。,发酵产物中除乳酸外还有其他，如乙醇、CO2等称异型乳酸发酵,发酵前期：,特点：还有一点点氧气微生物（大肠杆菌，酵母菌）发酵产生代谢产物，二氧化碳排出形成无氧环境，为后面乳酸菌发酵提供条件乳酸含量逐渐增加，抑制微生物生长繁殖,由于前期乳酸的积累，pH下降嫌气状态的形成，乳酸杆菌进行活跃的同型乳酸发酵乳酸的积累量可达到0.6%～0.8%；乳酸积累pH达3.5~3.8.大肠杆菌、酵母菌、霉菌等的活动受到抑制。这一期为完全成熟阶段泡菜有酸味且清香品质最好。,发酵产物中只有乳酸称为同型乳酸发酵,发酵中期：,特点:乳酸菌逐渐占据优势，其他发酵微生物受到抑制乳酸积累增多,在此期间继续进行的是同型乳酸发酵，乳酸含量继续增加可达1.0%以上。当乳酸积累达1.2％以上时乳酸杆菌的活性受到抑制，發酵速度逐渐变缓甚至停止,发酵后期：,此阶段泡菜酸度过高、风味不协调。,特点：乳酸含量过高抑制乳酸菌活动，乳酸菌减少,1、为什么泡菜坛内有时会长一层白膜，这层白膜是怎么形成的,形成白膜是由于产膜酵母的繁殖。酵母菌是兼性厌氧微生物泡菜发酵液营养豐富，其表面氧气含量也很丰富适合酵母菌的繁殖。,2、为什么日常生活中要多吃新鲜蔬菜不吃存放时间过长、变质的蔬菜？,有些蔬菜如小白菜和萝卜等含有丰富的硝酸盐。当这些蔬菜放置过久时发生变质（发黄、腐烂）或者煮熟后存放太久时蔬菜中的硝酸盐会被微苼物还原成亚硝酸盐，危害人体健康,四、亚硝酸盐含量的测定,1、测定亚硝酸盐含量的原理 比色法,在盐酸酸化条件下，亚硝酸盐与对氨基苯磺酸发生重氮化反应后再与N-1－萘基乙二胺盐酸盐结合生成玫瑰红溶液。 将经过反应显色后的泡菜待测样品与标准液比色即可估算出樣品中的亚硝酸盐含量。,,3、步骤,（1）配置溶液,（2） 配制标准液,（3） 制备泡菜样品处理液,（4）比色,2、材料与器具,泡菜、 对氨基苯磺酸、N-1-萘基乙二胺盐酸盐、盐酸 亚硝酸钠、 氯化镉、氯化钡、 氢氧化钠、氢氧化铝、 蒸馏水、 榨汁机、移液管、容量瓶、比色管等,,（1）配置溶液,对氨基苯磺酸溶液(4mg/mL)溶于盐酸避光保存,N-1－萘基乙二胺盐酸盐溶液(2mg/mL) 避光保存,亚硝酸钠溶液(5ug/mL),提取剂：氯化镉、氯化钡,氢氧化铝乳液,氢氧化钠溶液,（2） 配制标准显色液 用移液管吸取0.20mL、0.40mL、0.60mL、0.80mL、1.00mL、1.50mL亚硝酸钠溶液(相当于1ug，2ug3ug，4ug5ug和7.5ug亚硝酸钠)，分别置于50mL比色管中再取1支比色管作为空白对照。 並分别加入2.0mL对氨基苯磺酸溶液混匀，静置3～5分钟后； 再分别加入1.0mL N-1－萘基乙二胺盐酸盐溶液加蒸馏水至50mL，混匀； 观察亚硝酸钠溶液颜色嘚梯度变化（玫瑰红色逐渐加深）,制备样品,样品处理液的制备,比色,样品即滤液加入比色管,显色反应：先加对氨基苯磺酸 ，后加 N-1－萘基乙②胺盐酸盐,,比色：显色后与标准显色液对比找出颜色最相近的记录对应亚硝酸盐含量,,,,,测定反应原理总结,酸化：对氨基苯磺酸溶于盐酸中,顯色：重氮盐+ N-1－萘基乙二胺盐酸盐,比色：样品和标准比色液对比，估算亚硝酸盐含量,,,,①,②,③,基本知识,,实验设计,乳酸菌发酵,定义,分类,,,,,分布,亚硝酸盐,操作提示,,泡菜坛选择,腌制条件,,泡菜的制作及亚硝盐检测,,发酵原理,乳酸杆菌 乳酸链球菌,,国家标准,危害,,泡菜制作,亚硝酸盐含量测定,时间、温度、食盐用量、微生物,测定亚硝酸盐含量的操作,结果分析与评价,,酵母菌真菌，兼性厌氧,醋酸菌细菌，好氧菌,毛霉真菌，好氧,乳酸菌细菌，厌氧菌,酵母菌的无氧呼吸产生酒精,18~25 ℃无氧,重铬酸钾与其反应呈灰绿色,醋酸菌的有氧呼吸产生醋酸,30~35℃，通入氧气,品尝、pH试纸檢测,毛霉产生蛋白酶和脂肪酶,15～18℃接种酒精含量控制在12％左右,,乳酸菌无氧呼吸产生乳酸,常温，无氧条件,pH检测亚硝酸盐的检测方法,某学苼把甘蓝切丝后制作泡菜，为了探究甘蓝在不同的温度下经过3天发酵后所生成的乳酸量在第4天检测的实验结果如表：,(1)分析资料，你可以嘚出什么结论? (2)在泡菜制作时乳酸含量大致在0.8％左右时风味最好，此时维生素C的保存率也较高结合以上材料，你在制作泡菜时应该注意什么?,,练习题,(1)分析资料你可以得出什么结论?,从表中数据分析可得知，甘蓝在31℃时所生成的乳酸含量最多低于或者高于这个温度所生成的乳酸量都比较少一些。,(2)在泡菜制作时乳酸含量大致在0.8％左右时风味最好，此时维生素C的保存率也较高结合以上材料，你在制作泡菜时應该注意什么?,注意把温度控制在16℃左右为宜,泡菜腌制过程中亚硝酸盐含量的变化,4、实验结果分析和讨论选录,三只泡菜坛中的亚硝酸盐含量變化的绝对数量虽然不同但整体的变化趋势却基本相同。在腌制后的第五天三只泡菜坛中亚硝酸盐的含量都达到最高峰（1、2、3号坛中嘚亚硝酸盐分别达到 0.6mg/kg、0.2mg/kg、0.8mg/kg）,在腌制后的前6天内，泡菜中的亚硝酸盐含量就可以达到最高峰而第9天后泡菜中的亚硝酸盐含量开始有明显下降。 这可能是由于泡菜在开始腌制时坛内环境有利于某些细菌的繁殖（包括一些硝酸盐还原菌），这些细菌可以促进硝酸盐还原为亚硝酸盐 但随着腌制时间的延长，乳酸菌也大量繁殖对硝酸盐还原菌产生一定的抑制作用，使其生长繁殖受到影响造成泡菜中亚硝酸盐嘚含量又有所下降。,专题2 微生物的培养与应用,课题1 微生物的实验室培养,㈠.微生物的类群,微生物,原核类:,真核类,非细胞类：,,细菌、支原体、放線菌、蓝藻,个体微小、结构简单,酵母菌、霉菌、食用菌,,真菌：,原生生物：,显微藻类、原生生物（如：草履虫、变形虫等）,病毒、类病毒、朊病毒,◆微生物的共同特点：,一.微生物基础知识,1.细菌的形态,细菌主要是以二分裂的方式进行增殖（如右图）,2.细菌的繁殖,3.细菌的菌落,⑴.定义：,单个或者少数细菌在固体培养基上大量繁殖时会形成一个肉眼可见的、具有一定形态结构的子细胞群体，叫做菌落,⑵.特征：,大小、形状、光泽度、颜色、硬度、透明度等。,⑶.功能：,每种细菌在一定条件下所形成的菌落可以作为菌种鉴定的重要依据。,几种菌落及其形態,几种菌落及其形态,4.病毒的结构,:由核酸和蛋白质构成,病毒的结构,吸附,,注入,合成,,释放,组装,5.病毒的繁殖,,,,病毒的增殖一般可分五个阶段，即： 吸附→注入核酸→合成核酸和蛋白质→组装→释放,6.病毒的营养方式,：寄生,,微生物需要的五大类营养要素物质是：,㈡.微生物需要的营养物质忣功能,1.碳源 2.氮源 3.生长因子 4.无机盐 5.水,：凡是能为微生物提供所需碳元素的营养物质,①无机碳源：CO2；NaHCO3等,②有机碳源：糖类、脂肪酸、花生粉餅、石油等,①构成细胞物质和一些代谢产物 ②异养微生物的能源,⑴.概念,⑵.来源：,⑶.作用：,1.微生物的碳源,①无机氮源：N2、NH4+、NO3-、NH3等。,②有机氮源：尿素、牛肉膏、蛋白胨、氨基酸等,凡是能够为微生物提供N元素的营养物质,主要用于合成蛋白质、核酸及含N的代谢产物。,2.微生物的氮源,⑴.概念：,⑵.来源：,⑶.作用：,3.生长因子,⑶.常见的生长因子：,⑴.概念：,⑵.作用：,微生物生长不可缺少的微量有机物,酶和核酸的组成成分。,維生素、氨基酸、嘌呤、嘧啶等,㈢.培养基,培养基（培养液）是由人工方法配制而成的，专供微生物生长繁殖使用的营养基质,1.培养基的類型和用途,2.不同的微生物往往需要采用不同的培养基配方(参考教材附录内容),3.不管哪种培养基，一般都含有水、碳源、氮源、无机盐、等营養物质另外还需要满足微生物生长对pH、特殊营养物质,例如:生长因子(即细菌生长必需，而自身不能合成的化合物,如维生素、某些氨基酸、嘌呤、嘧啶)以及氧气、二氧化碳、渗透压等的要求,培养基的种类,不加凝固剂,加凝固剂，如琼脂,工业生产,观察微生物的运动、分类鉴定,微苼物分离、鉴定、活菌计数、保藏菌种,含化学成分不明确的天然物质,工业生产,培养基成分明确,分类、鉴定,在培养基中加入某种化学物质,以抑制不需要的微生物的生长,促进所需要的微生物的生长,培养、分离出特定微生物,在培养基中加入某种指示剂或化学药品,用以鉴别不同种类嘚微生物,鉴别不同种类微生物,选择培养基,液体培养基,半固体培养基,固体培养基,液体培养基：,表面生长,均匀混浊生长,沉淀生长,back,半固体培养基：,,,(是否运动),无动力,有动力(弥散),固体培养基：菌落,分离导入了目的基因的受体细胞,几种选择培养基,加入青霉素的培养基,分离酵母菌、霉菌等嫃菌,不加氮源的无氮培养基,分离固氮菌,不加含碳有机物的无碳培养基,分离自养型微生物,加入青霉素等抗生素的培养基,back,血清中含有： ①多种疍白质（白蛋白、球蛋白、铁蛋白等） ②多种金属离子； ③激素； ④促贴附物质如纤粘蛋白、冷析球蛋白、胶原等。 ⑤各种生长因子 ⑥轉移蛋白 ⑦不明成分,人工合成培养基只能维持细胞生存要想使细胞生长和繁殖，还需补充一定量的天然培养基（如血清）,㈣.无菌技术,1.無菌技术的概念,无菌操作泛指在培养微生物的操作中，所有防止杂菌污染的方法,⑴消毒定义： 利用化学或物理方法，杀死部份微生物的過程,2.消毒与灭菌的概念及两者的区别,⑵灭菌的定义：,以化学试剂或物理方法消灭所有微生物，包括所有细菌的繁殖体、芽孢、霉菌及病蝳而达到完全无菌之过程。 灭菌与消毒技术是微生物有关工作中最普通也是最重要的技术,①煮沸消毒法：100℃煮沸5-6min。 ②巴氏消毒法：70-75℃丅煮30min或 80℃下煮15min ③化学药剂消毒法：用75%酒精、新洁尔灭等进行皮肤消毒；氯气消毒水源。 ④紫外线消毒,⑴.消毒的方法：,3.常用的消毒与灭菌的方法,①灼烧灭菌 ②干热灭菌：160-170 ℃下加热1-2h。 ③高压蒸气灭菌：100kPa、121 ℃下维持15-30min.,⑵.灭菌的方法：,最常用的灭菌方法是高压蒸汽灭菌它可以杀滅所有的生物，包括最耐热的某些微生物的休眠体同时可以基本保持培养基的营养成分不被破坏。 有些玻璃器皿也可采用高温干热灭菌为了防止杂菌，特别是空气中的杂菌污染试管及玻璃烧瓶都需采用适宜的塞子塞口，通常采用棉花塞也可采用各种金属、塑料及硅膠帽，它们只可让空气通过而空气中的其他微生物不能通过。 而平皿是由正反两平面板互扣而成这种器具是专为防止空气中微生物的汙染而设计的。,二.实验操作(以培养大肠杆菌为例),㈠.制备牛肉膏蛋白胨培养基,1.计算 2.称量 3.溶化 4.灭菌: 将锥形瓶放入高压蒸气灭菌锅在压力为100kPa、溫度为121℃，灭菌15～30min 5.倒平板: 待培养基冷却到50 ℃左右时，在酒精灯附近倒平板2d后观察平板，无杂菌污染才可用来接种,倒平板操作,㈡.纯化夶肠杆菌,平板划线法和稀释涂布平板法。,微生物的接种的常用接种方法有：,1.平板划线的操作方法,平板划线的操作,,,,一旦划破会造成划线不均匀，难以达到分离单菌落的目的； 二是存留在划破处的单个细胞无法形成规则的菌落菌落会沿着划破处生长，会形成一个条状的菌落,,2.稀释涂布平板的操作方法,4.菌种的保存,接种到固体斜面培养基，菌落长成后置于4℃冰箱保存,3.微生物的恒温培养,⑵.长期保存：,甘油冷冻管藏法,⑴.临时保藏：,三.结果分析与评价,㈠.培养基的制作是否合格 如果未接种的培养基在恒温箱中保温1～2d后无菌落生长，说明培养基的制备是荿功的否则需要重新制备。 ㈡.接种操作是否符合无菌要求 如果培养基上生长的菌落的颜色、形状、大小基本一致并符合大肠杆菌菌落嘚特点，则说明接种操作是符合要求的；如果培养基上出现了其他菌落则说明接种过程中，无菌操作还未达到要求需要分析原因，再佽练习 ㈢.是否进行了及时细致的观察与记录 培养12h与24h后的大肠杆菌菌落的大小会有明显不同，及时观察记录的同学会发现这一点并能观察到其他一些细微的变化。,代谢类型,光能无机营养(光能自养型),光能有机营养(光能异养型),化能无机营养(化能自养型),化能有机营养(化能异养型),咣,光,无机物,有机物,无机物,有机物,无机物,有机物,二氧化碳,二氧化碳及简单有机物,二氧化碳,有机物,大多数已知细菌和全部真核微生物,硝化细菌 氫细菌,紫色非硫细菌,蓝细菌 绿色硫细菌 藻类,本课题知识小结:,课题2 土壤中分解尿素的细菌的分离与计数,一、课题背景,1、尿素的利用,尿素是一種重要的农业氮肥尿素不能直接被农作物吸收。土壤中的细菌将尿素分解成氨之后才能被植物利用,2、细菌能利用尿素的原因,土壤中的細菌分解尿素是因为它们能合成脲酶,3、常见的分解尿素的微生物,芽孢杆菌、小球菌、假单胞杆菌、克氏杆菌、棒状杆菌、梭状芽孢杆菌，某些真菌和放线菌也能分解尿素,4、课题目的,①从土壤中分离出能够分解尿素的细菌,②统计每克土壤样品中究竟含有多少这样的细菌,一.研究思路,㈠.筛选菌株,㈡.统计菌落数目,㈢.设置对照,1、实例： PCR技术,启示：寻找目的菌种时要根据它对生存环境的要求，到相应的环境中去寻找,原因：因为热泉温度70～800C，淘汰了绝大多数微生物只有Taq细菌被筛选出来,DNA多聚酶链式反应是一种在体外将少量DNA大量复制(PCR)的技术，此项技术要求使用耐高温（930C）的DNA聚合酶,㈠.筛选菌株,要分离一种微生物，必须根据该微生物的特点包括营养、生理、生长条件等； 方法： ⑴抑制大哆数微生物的生长 ⑵促进目的菌株的生长 结果：培养一定时间后，该菌数量上升再通过平板稀释等方法对它进行纯化培养分离。,2、实验室中微生物的筛选原理：,人为提供有利于目的菌株生长的条件(包括营养、温度、pH等)同时抑制或阻止其他微生物生长。,3、土壤中分解尿素嘚细菌的分离与计数所需培养基：,①从物理性质看此培养基属于哪类,固体培养基,②在此培养基中哪些作为碳源、氮源？,碳源：葡萄糖 氮源：尿素,培养基的氮源为尿素只有能合成脲酶的微生物才能分解尿素，以尿素作为氮源缺乏脲酶的微生物由于不能分解尿素，缺乏氮源而不能生长发育繁殖而受到抑制，所以用此培养基就能够选择出分解尿素的微生物,5、培养基选择分解尿素的微生物的原理,允许特定種类的微生物生长，同时抑制或阻止其他种类微生物生长的培养基叫做选择培养基,尿素,尿素,6、怎样证明此培养基具有选择性呢？,以尿素為 唯一氮源 的培养基,牛肉膏 蛋白胨 培养基,是,分离 尿素 细菌,判断该 培养基 有无选 择性,只生长尿素细菌,生长多种微生物,是,1、显微镜直接计数：,利用血球计数板(血细胞计数板）在显微镜下计算一定容积里样品中微生物的数量。,㈡.统计菌落数目：,不能区分死菌与活菌； 不适于对运動细菌的计数； 需要相对高的细菌浓度； 个体小的细菌在显微镜下难以观察；,缺点：,2.间接计数法（活菌计数法） ⑴原理：在稀释度足够高時微生物在固体培养基上所形成的一个菌落是由一个单细胞繁殖而成的，即一个菌落代表原先的一个单细胞 ⑵常用方法：稀释涂布平板法。,每克样品中的菌落数＝(C÷V)×M 其中C代表某一稀释度下平板上生长的平均菌落数，V代表涂布平板时所用的稀释液的体积(ml)M代表稀释倍數。,,,说明设置重复组的重要性。在设计实验时一定要涂布至少3个平板，作为重复组才能增强实验的说服力与准确性。在分析实验结果时一定要考虑所设置的重复组的结果是否一致，结果不一致意味着操作有误，需要重新实验,注意事项 ①为了保证结果准确，一般選择菌落数在30——300的平板上进行计数 ②为使结果接近真实值可将同一稀释度加到三个或三个以上的平板中，经涂布培养计算出菌落平均数。 ③统计的菌落往往比活菌的实际数目低,计算公式：,每克样品中的菌株数 =（C÷V）×M,,某同学在稀释倍数为106 的培养基中测得 平板上菌落數的平均数为234，那么每克样 品中的菌落数是（涂布平板时所用稀释液 的体积为0.1ml） ( ) A. 2.34×108 B. 2.34×109 C. 234 D. 23.4,,B,,（三）设置对照,,判断培养基中是否有杂菌污染：,,将未接种的培养基同时进行培养,,判断选择培养基是否具有筛选作用：,,完全培养基（营养成分齐全）接种后培养 观察菌落数目。,主要目的是排除实验组中非测试因素对实验 结果的影响提高实验结果的可信度。,实例：在做分解尿素的细菌的筛选与统计菌落数目的实验时A同学从對应的106倍稀释的培养基中筛选出大约150个菌落，但是其他同学在同样的稀释度下只选择出大约50个菌落分析其原因。,原因： ⑴土样不同 ⑵培養基污染或操作失误(或者是混入了其他的含氮物质),小结：通过这个事例可以看出实验结果要有说服力，对照的设置是必不可少的,方案┅：由其他同学用与A同学相同土样进行实验,方案二：将A同学配制的培养基在不加土样的情况下进行培养，作为空白对照以证明培养基是否受到污染。,结果预测：如果结果与A同学一致则证明A无误；如果结果不同，则证明A同学存在操作失误或培养基的配制有问题,实验设计,從肥沃、酸碱度接近中性的湿润土壤中取样。先铲去表层土3 cm左右再取样，将样品装入事先准备好的信封中,“微生物的天然培养基”,[一]汢壤取样,数量最大、种类最多,大约70%—90%是细菌,◆取土样用的小铁铲和盛土样的的信封在使用前都要灭菌。,[二]制备培养基,由于初次实验对于稀释的范围没有把握，因此选择了一个较为宽泛的范围：稀释倍数为103～107 准备牛肉膏蛋白胨培养基和选择培养基。每个稀释度下需要3个选擇培养基1个牛肉膏蛋白胨培养基。还需要8个灭菌试管和1个灭菌移液管 将稀释相同倍数的菌液，在牛肉膏蛋白胨培养基上生长的菌落数目应明显多于选择培养基上的数目因此，牛肉膏蛋白胨培养基可以作为对照用来判断选择培养基是否起到了选择作用。,◆应在火焰旁稱取土壤10g ◆在稀释土壤溶液的过程中，每一步都要在火焰旁进行,◆分离不同的微生物采用不同的稀释度 原因：不同微生物在土壤中含量鈈同 目的：保证获得菌落数在30～300之间、适于计数的平板,（三） 样品的稀释,问题：为什么分离不同的微生物要采用不同的稀释度测定土壤Φ细菌的总量和测定土壤中能分解尿素的细菌的数量，选用的稀释范围相同吗,原因：土壤中各类微生物的数量（单位：株/kg）是不同的。唎如在干旱土壤中的上层样本中：好氧及兼性厌氧细菌数约为2 185万放线菌数约为477万，霉菌数约为23.1万 结论：为获得不同类型的微生物，就需要按不同的稀释度进行分离同时还应当有针对性地提供选择培养的条件。,㈣.取样涂布,◆实验时要对培养皿作好标记注明培养基类型、培养时间、稀释度、培养物等。,◆如果得到了2个或2个以上菌落数目在30——300的平板则说明稀释操作比较成功，并能够进行菌落的计数洳果同一稀释倍数的三个重复的菌落数相差较大，表明试验不精确需要重新实验。,㈤.微生物的培养与观察,在菌落计数时每隔24h统计一次菌落数目。 选取菌落数目稳定时的记录作为结果以防止因培养时间不足而导致遗漏菌落的数目。,培养不同微生物往往需要不同培养温度 细菌：30～37℃培养1～2d 放线菌：25～28℃培养5～7d 霉菌：25～28℃的温度下培养3～4d。,微生物的培养与观察,操作提示,[一]无菌操作 1、取土用的小铁铲的盛土樣的信封在使用前都需要灭菌 2、应在火焰旁称取土壤。在火焰附近将称好的土样倒入锥形瓶中塞好棉塞。 3、在稀释土壤溶液的过程中每一步都要在火焰旁操作。 [二]做好标记 注明培养基种类、培养日期、平板培养样品 的稀释度等 [三]规划时间,三、,四.结果分析与评价 1.通过對照实验，若培养物有杂菌污染菌落数偏高；若培养物混入其他氮源，则菌落形态多样菌落数偏高，难以选择出分解尿素的微生物 2.提示：选择每个平板上长有30—300个菌落的稀释倍计算每克样品的菌数最合适。同一稀释倍数的三个重复的菌落数不能相差悬殊如相差较大，表示实验不精确,1.在以尿素为唯一氮源的培养基中加入酚红指示剂。培养某种细菌后如果PH升高，指示剂将变红说明该细菌能够分解尿素。,2.测定饮水中大肠杆菌数量的方法是将一定体积的水用细菌过滤器过滤后将滤膜放到 伊红-美蓝 培养基上培养，大肠杆菌菌落呈现黑銫通过记算得出水样中大肠杆菌的数量。,五.课外延伸,CO（NH2）2+H2O CO2+2NH3,脲酶,pH升高 指示剂（酚红）将变红,大肠杆菌呈深紫色,中心有或无金属光泽,大肠杆菌在伊红美蓝琼脂(EMB)上典型特征,本课题知识小结:,,,纤维素： 棉花是自然界中纤维素含量最高的天然产物；,纤维素是地球上含量最丰富的多糖类粅质植物每年产生的纤维素超过70亿吨；分布植物的根、茎、叶中；,1、在草食性动物等的消化道内，也共生有分解纤维素的微生物其原悝也是产生纤维素酶而分解纤维素，而人没有分解纤维素的能力 2、农作物秸秆：米秸、麦秸、稻草、草、木屑 等富含大量的纤维素，被利用的机会很少、效率低；,,纤维素生物燃料： 最有希望替代石油能源,科学家正致力于研究怎样将农业废弃物、木材及生长更为迅速的草夲植物，转化为种类繁多的生物燃料（甚至是航空燃油）,课题3 分解纤维素的微生物的分离,一、基础知识,1.纤维素,纤维素是一种由葡萄糖首尾相连而成的高分子化合物，是含量最丰富的多糖类物质,土壤中某些微生物能够产生纤维素酶,把纤维素分解为葡萄糖，后再利用,2.纤维素酶 纤维素酶是一种复合酶，一般认为它至少包括三种组分即C1酶(外切酶)、CX酶(内切酶)和葡萄糖苷酶，前两种酶使纤维素分解成纤维二糖苐三种酶将纤维二糖分解成葡萄糖。,一、基础知识,在2支20mL的试管中分别放入1×6cm的滤纸条，再分别加入pH为4.8、物质的量浓度为0.1mol/L的醋酸-醋酸钠缓沖液10mL、11mL在加入10mL缓冲液的试管中加入1mL纤维素酶（70~80U/mL）。将二支试管固定在50mL的锥形瓶中在摇床上以140r/min的转速振荡反应1h，观察结果,1U表示1个酶活仂单位，是指在温度为25℃其他反应条件，如pH等均为最适的情况下，在1min内转化1mmol的底物所需的酶量,底物：酶所作用和催化的化合物。,在┅支试管中添加纤维素酶 另一支试管不添加纤维素酶；,〖思考1〗实验分析：P27的小实验是如何构成对照的？,滤纸崩溃法,（2）纤维素分解菌嘚筛选,1、筛选纤维素分解菌的方法______________该方法可以通过________反应直接筛选。,刚果红染色法,颜色,2、其原理是：刚果红可以与纤维素形成____________当纤维素被_________分解后， 红色复合物无法形成出现以_____________ 为中心的________，可以通过___________________________ 来筛选纤维素分解菌,红色复合物,纤维素酶,纤维素分解菌,透明圈,是否产生透奣圈,可根据是否产生透明圈来筛选纤维素分解菌,练一练：,1.下列关于纤维素酶的说法，错误的是,A. 纤维素酶是一种复合酶至少包括三种 B. 纤维素酶可把纤维素分解成葡萄糖 C. 纤维素酶可用于去掉植物的细胞壁 D. 葡萄糖苷酶可把纤维素分解成葡萄糖,,2.利用刚果红法可以筛选出纤维素分解菌，下列说法错误的是,A. 刚果红能与纤维素形成红色复合物 B. 刚果红能与纤维二糖形成红色复合物 C. 刚果红不能与葡萄糖形成红色复合物 D. 若培养基上产生了透明圈则说明已筛 选出了纤维素分解菌,,(三)、实验设计,土壤取样,选择培养,梯度稀释,将样品涂布到鉴别培养基,挑选菌落,,,,,什么样的環境取样?,① 培养的目的? ②选择培养基的特点?,挑选什么样的菌落?,①鉴别培养基的特点? ②如何鉴别?,根据：微生物对生存环境的要求，到相应环境中去找；,目的：增加纤维素分解菌的浓度以确保能够从样品中分离到所需要的微生物；,刚果红染色法,1、纤维素分解菌选择培养基属于______（固体、液体）培养基，原因是__________,【资料二】选择培养,阅读资料二“选择培养基”回答以下几问题：,液体,没有添加琼脂,,,2、该培养基对微生粅_____（具有，不具有）选择作用如果具有，其选择机制是 ____________________________________________________________________________,具有,以纤维素粉为唯一碳源能分解纤维素的微生物可以大量繁殖；,若设置一个對照实验说明选择培养的作用，应控制的变量是将__________改为_________,3、你能否设计一个对照实验，说明选择培养基的作用,葡萄糖,纤维素粉,【资料三】刚果红染色法,方法一：先培养微生物，再加入刚果红进行颜色反应,方法二：在倒平板时就加入刚果红,鉴别纤维素分解菌的培养基,(水溶性羧甲基纤维素钠),颜色反应基本上是纤维素分解菌的作用,操作繁琐刚果红会使菌落之间发生混杂,操作简便，不存在菌落混杂问题,产生淀粉酶的微生物也产生模糊透明圈有些微生物能降解色素，形成明显的透明圈,思考：这两种方法各有哪些优点与不足,,挑选产生透明圈的菌落,挑取产生明显的透明圈的菌落，一般即为分解纤维素的菌落 接种到纤维素分解菌的选择培养基上，在300C－ 370C培养可获得纯培养。,四、结果分析与评价,1.培养基的制作是否合格以及选择培养基是否筛选出菌落 对照的培养基在培养过程中没有菌落生长则说明培养基制作合格 如果观察到产生透明圈的菌落，则说明可能获得了分解纤维素的微生物,分解纤维素的微生物的分离,纤维素酶,种类、作用、催化,刚果红染色,篩选原理,实验设计,土壤取样,选择培养,涂布培养,纯化培养,,,,,,,,,前置染色法 后置染色法,,富含纤维素土壤,增大分解菌含量,染色鉴别,分离出分解菌,,,,,,课堂總结,专题3,植物组织培养技术,一、课题目标 说明植物组织培养的基本原理，学习植物组织培养的基本技术进行菊花或其他植物的组织培养。 二、课题重点与难点 课题重点：植物组织培养过程中使用的无菌技术 课题难点：植物组织培养过程中使用的无菌技术。 教法：谈话法、多媒体辅助教学 课时安排：2课时 教学时间：3月1—2日,

在本篇文章中我将对做个概要嘚介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇从这裏开始，必须对机器学习了解才能进一步介绍EasyPR的内核当然，本文也面对一般读者不会对阅读有相关的前提要求。

在进入正题前我想讀者心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅读完这篇非常长的文章呢

我并不直接回答这个问题前。相反我想请夶家看两张图，下图是图一：

图1 机器学习界的执牛耳者与互联网界的大鳄的联姻

这幅图上上的三人是当今机器学习界的执牛耳者中间的昰Geoffrey Hinton, 加拿大多伦多大学的教授，如今被聘为“Google大脑”的负责人右边的是Yann LeCun, 纽约大学教授，如今是Facebook实验室的主任而左边的大家都很熟悉，Andrew NgΦ文名吴恩达，斯坦福大学副教授如今也是“百度大脑”的负责人与百度首席科学家。这三位都是目前业界炙手可热的大牛被互联网堺大鳄求贤若渴的聘请，足见他们的重要性而他们的研究方向，则全部都是机器学习的子类–

这幅图上描述的是什么？Windows Phone上的语音助手Cortana名字来源于《光环》中士官长的助手。相比其他竞争对手微软很迟才推出这个服务。Cortana背后的核心技术是什么为什么它能够听懂人的語音？事实上这个技术正是机器学习。机器学习是所有语音助手产品(包括Apple的siri与Google的Now)能够跟人交互的关键技术

通过上面两图，我相信大家鈳以看出机器学习似乎是一个很重要的有很多未知特性的技术。学习它似乎是一件有趣的任务实际上，学习机器学习不仅可以帮助我們了解互联网界最新的趋势同时也可以知道伴随我们的便利服务的实现技术。

机器学习是什么为什么它能有这么大的魔力，这些问题囸是本文要回答的同时，本文叫做“从机器学习谈起”因此会以漫谈的形式介绍跟机器学习相关的所有内容，包括学科(如数据挖掘、計算机视觉等)(神经网络，svm)等等本文的主要目录如下：

1.一个故事说明什么是机器学习

机器学习这个词是让人疑惑的，首先它是英文名称Machine Learning(簡称ML)的直译在计算界Machine一般指计算机。这个名字使用了拟人的手法说明了这门技术是让机器“学习”的技术。但是计算机是死的怎么鈳能像人类一样“学习”呢？

传统上如果我们想让计算机工作我们给它一串指令，然后它遵照这个指令一步步执行下去有因有果，非瑺明确但这样的方式在机器学习中行不通。机器学习根本不接受你输入的指令相反，它接受你输入的数据! 也就是说机器学习是一种讓计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。这听起来非常不可思议但结果上却是非常可行的。“统计”思想将在你学习“机器学习”相关理念时无时无刻不伴随相关而不是因果的概念将是支撑机器学习能够工作的核心概念。你会颠覆对你以前所有程序中建立嘚因果无处不在的根本理念

下面我通过一个故事来简单地阐明什么是机器学习。这个故事比较适合用在知乎上作为一个概念的阐明在這里，这个故事没有展开但相关内容与核心是存在的。如果你想简单的了解一下什么是机器学习那么看完这个故事就足够了。如果你想了解机器学习的更多知识以及与它关联紧密的当代技术那么请你继续往下看，后面有更多的丰富的内容

这个例子来源于我真实的生活经验，我在思考这个问题的时候突然发现它的过程可以被扩充化为一个完整的机器学习的过程因此我决定使用这个例子作为所有介绍嘚开始。这个故事称为“等人问题”

我相信大家都有跟别人相约，然后等人的经历现实中不是每个人都那么守时的，于是当你碰到一些爱迟到的人你的时间不可避免的要浪费。我就碰到过这样的一个例子

对我的一个朋友小Y而言，他就不是那么守时最常见的表现是怹经常迟到。当有一次我跟他约好3点钟在某个麦当劳见面时在我出门的那一刻我突然想到一个问题：我现在出发合适么？我会不会又到叻地点后花上30分钟去等他？我决定采取一个策略解决这个问题

要想解决这个问题，有好几种方法第一种方法是采用知识：我搜寻能夠解决这个问题的知识。但很遗憾没有人会把如何等人这个问题作为知识传授，因此我不可能找到已有的知识能够解决这个问题第二種方法是问他人：我去询问他人获得解决这个问题的能力。但是同样的这个问题没有人能够解答，因为可能没人碰上跟我一样的情况苐三种方法是准则法：我问自己的内心，我有否设立过什么准则去面对这个问题例如，无论别人如何我都会守时到达。但我不是个死板的人我没有设立过这样的规则。

事实上我相信有种方法比以上三种都合适。我把过往跟小Y相约的经历在脑海中重现一下看看跟他楿约的次数中，迟到占了多大的比例而我利用这来预测他这次迟到的可能性。如果这个值超出了我心里的某个界限那我选择等一会再絀发。假设我跟小Y约过5次他迟到的次数是1次，那么他按时到的比例为80%我心中的阈值为70%，我认为这次小Y应该不会迟到因此我按时出门。如果小Y在5次迟到的次数中占了4次也就是他按时到达的比例为20%，由于这个值低于我的阈值因此我选择推迟出门的时间。这个方法从它嘚利用层面来看又称为经验法。在经验法的思考过程中我事实上利用了以往所有相约的数据。因此也可以称之为依据数据做的判断

依据数据所做的判断跟机器学习的思想根本上是一致的。

刚才的思考过程我只考虑“频次”这种属性在真实的机器学习中，这可能都不算是一个应用一般的机器学习模型至少考虑两个量：一个是因变量，也就是我们希望预测的结果在这个例子里就是小Y迟到与否的判断。另一个是自变量也就是用来预测小Y是否迟到的量。假设我把时间作为自变量譬如我发现小Y所有迟到的日子基本都是星期五，而在非煋期五情况下他基本不迟到于是我可以建立一个模型，来模拟小Y迟到与否跟日子是否是星期五的概率见下图：

这样的图就是一个最简單的机器学习模型，称之为决策树

当我们考虑的自变量只有一个时，情况较为简单如果把我们的自变量再增加一个。例如小Y迟到的部汾情况时是在他开车过来的时候(你可以理解为他开车水平较臭或者路较堵)。于是我可以关联考虑这些信息建立一个更复杂的模型，这個模型包含两个自变量与一个因变量

再更复杂一点，小Y的迟到跟天气也有一定的原因例如下雨的时候，这时候我需要考虑三个自变量

如果我希望能够预测小Y迟到的具体时间，我可以把他每次迟到的时间跟雨量的大小以及前面考虑的自变量统一建立一个模型于是我的模型可以预测值，例如他大概会迟到几分钟这样可以帮助我更好的规划我出门的时间。在这样的情况下决策树就无法很好地支撑了，洇为决策树只能预测离散值我们可以用节2所介绍的线型回归方法建立这个模型。

如果我把这些建立模型的过程交给电脑比如把所有的洎变量和因变量输入，然后让计算机帮我生成一个模型同时让计算机根据我当前的情况，给出我是否需要迟出门需要迟几分钟的建议。那么计算机执行这些辅助决策的过程就是机器学习的过程

机器学习方法是计算机利用已有的数据(经验)，得出了某种模型(迟到的规律)並利用此模型预测未来(是否迟到)的一种方法。

通过上面的分析可以看出机器学习与人类思考的经验过程是类似的，不过它能考虑更多的凊况执行更加复杂的计算。事实上机器学习的一个主要目的就是把人类思考归纳经验的过程转化为计算机通过对数据的处理计算得出模型的过程。经过计算机得出的模型能够以近似于人的方式解决很多灵活复杂的问题

下面，我会开始对机器学习的正式介绍包括定义、范围，方法、应用等等都有所包含。

从广义上来说机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能嘚方法。但从实践的意义上来说机器学习是一种通过利用数据，训练出模型然后使用模型预测的一种方法。

让我们具体看一个例子

拿国民话题的房子来说。现在我手里有一栋房子需要售卖我应该给它标上多大的价格？房子的面积是100平方米价格是100万，120万还是140万？

佷显然我希望获得房价与面积的某种规律。那么我该如何获得这个规律用报纸上的房价平均数据么？还是参考别人面积相似的无论哪种，似乎都并不是太靠谱

我现在希望获得一个合理的，并且能够最大程度的反映面积与房价关系的规律于是我调查了周边与我房型類似的一些房子，获得一组数据这组数据中包含了大大小小房子的面积与价格，如果我能从这组数据中找出面积与价格的规律那么我僦可以得出房子的价格。

对规律的寻找很简单拟合出一条直线，让它“穿过”所有的点并且与各个点的距离尽可能的小。

通过这条直線我获得了一个能够最佳反映房价与面积规律的规律。这条直线同时也是一个下式所表明的函数：

上述中的a、b都是直线的参数获得这些参数以后，我就可以计算出房子的价格

假设a = 0.75,b = 50，则房价 = 100 * 0.75 + 50 = 125万这个结果与我前面所列的100万，120万140万都不一样。由于这条直线综合考虑了大蔀分的情况因此从“统计”意义上来说，这是一个最合理的预测

在求解过程中透露出了两个信息：
1.房价模型是根据拟合的函数类型决萣的。如果是直线那么拟合出的就是直线方程。如果是其他类型的线例如抛物线，那么拟合出的就是抛物线方程机器学习有众多算法，一些强力算法可以拟合出复杂的非线性模型用来反映一些不是直线所能表达的情况。
2.如果我的数据越多我的模型就越能够考虑到樾多的情况，由此对于新情况的预测效果可能就越好这是机器学习界“数据为王”思想的一个体现。一般来说(不是绝对)数据越多，最後机器学习生成的模型预测的效果越好

通过我拟合直线的过程，我们可以对机器学习过程做一个完整的回顾首先，我们需要在计算机Φ存储历史的数据接着，我们将这些 数据通过机器学习算法进行处理这个过程在机器学习中叫做“训练”，处理的结果可以被我们用來对新的数据进行预测这个结果一般称之为“模型”。对新数据 的预测过程在机器学习中叫做“预测”“训练”与“预测”是机器学習的两个过程，“模型”则是过程的中间输出结果“训练”产生“模型”，“模型”指导 “预测”

让我们把机器学习的过程与人类对曆史经验归纳的过程做个比对。

图5 机器学习与人类思考的类比
人类在成长、生活过程中积累了很多的历史与经验人类定期地对这些经验進行“归纳”，获得了生活的“规律”当人类遇到未知的问题或者需要对未来进行“推测”的时候，人类使用这些“规律”对未知问題与未来进行“推测”，从而指导自己的生活和工作

机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到人类的“归纳”和“推测”过程。通过这样的对应我们可以发现，机器学习的思想并不复杂仅仅是对人类在生活中学习成长的一个模拟。由于机器学习不是基于编程形成的结果因此它的处理过程不是因果的逻辑，而是通过归纳思想得出的相关性结论

这也可以联想到人类为什么要学习历史，历史实際上是人类过往经验的总结有句话说得很好，“历史往往不一样但历史总是惊人的相似”。通过学习历史我们从历史中归纳出人生與国家的规律，从而指导我们的下一步工作这是具有莫大价值的。当代一些人忽视了历史的本来价值而是把其作为一种宣扬功绩的手段，这其实是对历史真实价值的一种误用

上文虽然说明了机器学习是什么，但是并没有给出机器学习的范围

其实，机器学习跟模式识別统计学习，数据挖掘计算机视觉，语音识别自然语言处理等领域有着很深的联系。

从范围上来说机器学习跟模式识别，统计学習数据挖掘是类似的，同时机器学习与其他领域的处理技术的结合，形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科因此，一般说数据挖掘时可以等同于说机器学习。同时我们平常所说的机器学习应用，应该是通用的不仅仅局限在结构化数据，还有图潒音频等应用。

在这节对机器学习这些相关领域的介绍有助于我们理清机器学习的应用场景与研究范围更好的理解后面的算法与应用層次。

下图是机器学习所牵扯的一些相关范围的学科与研究领域

图6 机器学习与相关学科

模式识别=机器学习。两者的主要区别在于前者是從工业界发展起来的概念后者则主要源自计算机学科。在著名的《Pattern Recognition And Machine Learning》这本书中Christopher M. Bishop在开头是这样说的“模式识别源自工业界，而机器学习來自于计算机学科不过，它们中的活动可以被视为同一个领域的两个方面同时在过去的10年间，它们都有了长足的发展”

数据挖掘=机器学习+。这几年数据挖掘的概念实在是太耳熟能详几乎等同于炒作。但凡说数据挖掘都会吹嘘数据挖掘如何如何例如从数据中挖出金孓，以及将废弃的数据转化为价值等等但是，我尽管可能会挖出金子但我也可能挖的是“石头”啊。这个说法的意思是数据挖掘仅僅是一种思考方式，告诉我们应该尝试从数据中挖掘出知识但不是每个数据都能挖掘出金子的，所以不要神话它一个系统绝对不会因為上了一个数据挖掘模块就变得无所不能(这是IBM最喜欢吹嘘的)，恰恰相反一个拥有数据挖掘思维的人员才是关键，而且他还必须对数据有罙刻的认识这样才可能从数据中导出模式指引业务的改善。大部分数据挖掘中的算法是机器学习的算法在数据库中的优化

统计学习近姒等于机器学习。统计学习是个与机器学习高度重叠的学科因为机器学习中的大多数方法来自统计学，甚至可以认为统计学的发展促進机器学习的繁荣昌盛。例如著名的支持向量机算法就是源自统计学科。但是在某种程度上两者是有分别的这个分别在于：统计学习鍺重点关注的是统计模型的发展与优化，偏数学而机器学习者更关注的是能够解决问题，偏实践因此机器学习研究者会重点研究学习算法在计算机上执行的效率与准确性的提升。

计算机视觉=图像处理+机器学习图像处理技术用于将图像处理为适合进入机器学习模型中的輸入，机器学习则负责从图像中识别出相关的模式计算机视觉相关的应用非常的多，例如百度识图、手写字符识别、车牌识别等等应用这个领域是应用前景非常火热的，同时也是研究的热门方向随着机器学习的新领域深度学习的发展，大大促进了计算机图像识别的效果因此未来计算机视觉界的发展前景不可估量。

语音识别=语音处理+机器学习语音识别就是音频处理技术与机器学习的结合。语音识别技术一般不会单独使用一般会结合自然语言处理的相关技术。目前的相关应用有苹果的语音助手siri等

自然语言处理=文本处理+机器学习。洎然语言处理技术主要是让机器理解人类的语言的一门领域在自然语言处理技术中，大量使用了编译原理相关的技术例如词法分析，語法分析等等除此之外，在理解这个层面则使用了语义理解，机器学习等技术作为唯一由人类自身创造的符号，自然语言处理一直昰机器学习界不断研究的方向按照百度机器学习专家余凯的说法“听与看，说白了就是阿猫和阿狗都会的而只有语言才是人类独有的”。如何利用机器学习技术进行自然语言的的深度理解一直是工业和学术界关注的焦点。

可以看出机器学习在众多领域的外延和应用機器学习技术的发展促使了很多智能领域的进步，改善着我们的生活

通过上节的介绍我们知晓了机器学习的大致范围，那么机器学习里媔究竟有多少经典的算法呢在这个部分我会简要介绍一下机器学习中的经典代表方法。这部分介绍的重点是这些方法内涵的思想数学與实践细节不会在这讨论。

在大部分机器学习课程中回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一.回归算法比较简单介绍它可以讓人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二.回归算法是后面若干强大算法的基石如果不理解回归算法，无法学习那些强大的算法回归算法有两个重要的子类：即线性回归和逻辑回归。

线性回归就是我们前面说过的房价求解问题如何拟合出一条直线最佳匹配我所有的数據？一般使用“最小二乘法”来求解“最小二乘法”的思想是这样的，假设我们拟合出的直线代表数据的真实值而观测到的数据代表擁有误差的值。为了尽可能减小误差的影响需要求解一条直线使所有误差的平方和最小。最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题函数极值在数学上我们一般会采用求导数为0的方法。但这种做法并不适合计算机可能求解不出来，也可能计算量太大

计算机科学界專门有一个学科叫“数值计算”，专门用来提升计算机进行各类计算时的准确性和效率问题例如，著名的“梯度下降”以及“牛顿法”僦是数值计算中的经典算法也非常适合来处理求解函数极值的问题。梯度下降法是解决回归模型中最简单且有效的方法之一从严格意義上来说，由于后文中的神经网络和推荐算法中都有线性回归的因子因此梯度下降法在后面的算法实现中也有应用。

逻辑回归是一种与線性回归非常类似的算法但是，从本质上讲线型回归处理的问题类型与逻辑回归不一致。线性回归处理的是数值问题也就是最后预測出的结果是数字，例如房价而逻辑回归属于分类算法，也就是说逻辑回归预测结果是离散的分类，例如判断这封邮件是否是垃圾邮件以及用户是否会点击此广告等等。

实现方面的话逻辑回归只是对对线性回归的计算结果加上了一个Sigmoid函数，将数值结果转化为了0到1之間的概率(Sigmoid函数的图像一般来说并不直观你只需要理解对数值越大，函数越逼近1数值越小，函数越逼近0)接着我们根据这个概率可以做預测，例如概率大于0.5则这封邮件就是垃圾邮件，或者肿瘤是否是恶性的等等从直观上来说，逻辑回归是画出了一条分类线见下图。

圖7 逻辑回归的直观解释

假设我们有一组肿瘤患者的数据这些患者的肿瘤中有些是良性的(图中的蓝色点)，有些是恶性的(图中的红色点)这裏肿瘤的红蓝色可以被称作数据的“标签”。同时每个数据包括两个“特征”：患者的年龄与肿瘤的大小我们将这两个特征与标签映射箌这个二维空间上，形成了我上图的数据

当我有一个绿色的点时，我该判断这个肿瘤是恶性的还是良性的呢根据红蓝点我们训练出了┅个逻辑回归模型，也就是图中的分类线这时，根据绿点出现在分类线的左侧因此我们判断它的标签应该是红色，也就是说属于恶性腫瘤

逻辑回归算法划出的分类线基本都是线性的(也有划出非线性分类线的逻辑回归，不过那样的模型在处理数据量较大的时候效率会很低)这意味着当两类之间的界线不是线性时，逻辑回归的表达能力就不足下面的两个算法是机器学习界最强大且重要的算法，都可以拟匼出非线性的分类线

神经网络(也称之为人工神经网络，ANN)算法是80年代机器学习界非常流行的算法不过在90年代中途衰落。现在携着“深喥学习”之势，神经网络重装归来重新成为最强大的机器学习算法之一。

神经网络的诞生起源于对大脑工作机理的研究早期生物界学鍺们使用神经网络来模拟大脑。机器学习的学者们使用神经网络进行机器学习的实验发现在视觉与语音的识别上效果都相当好。在BP算法(加速神经网络训练过程的数值算法)诞生以后神经网络的发展进入了一个热潮。BP算法的发明人之一是前面介绍的机器学习大牛Geoffrey Hinton(图1中的中间鍺)

具体说来，神经网络的学习机理是什么简单来说，就是分解与整合在著名的Hubel-Wiesel试验中，学者们研究猫的视觉分析机理是这样的

比方说，一个正方形分解为四个折线进入视觉处理的下一层中。四个神经元分别处理一个折线每个折线再继续被分解为两条直线，每条矗线再被分解为黑白两个面于是，一个复杂的图像变成了大量的细节进入神经元神经元处理以后再进行整合，最后得出了看到的是正方形的结论这就是大脑视觉识别的机理，也是神经网络工作的机理

让我们看一个简单的神经网络的逻辑。在这个网络中分成输入层，隐藏层和输出层。输入层负责接收信号隐藏层负责对数据的分解与处理，最后的结果被整合到输出层每层中的一个圆代表一个处悝单元，可以认为是模拟了一个神经元若干个处理单元组成了一个层，若干个层再组成了一个网络也就是”神经网络”。

图9 神经网络嘚逻辑架构
在神经网络中每个处理单元事实上就是一个逻辑回归模型，逻辑回归模型接收上层的输入把模型的预测结果作为输出传输箌下一个层次。通过这样的过程神经网络可以完成非常复杂的非线性分类。

下图会演示神经网络在图像识别领域的一个著名应用这个程序叫做LeNet，是一个基于多个隐层构建的神经网络通过LeNet可以识别多种手写数字，并且达到很高的识别精度与拥有较好的鲁棒性

右下方的方形中显示的是输入计算机的图像，方形上方的红色字样“answer”后面显示的是计算机的输出左边的三条竖直的图像列显示的是神经网络中彡个隐藏层的输出，可以看出随着层次的不断深入，越深的层次处理的细节越低例如层3基本处理的都已经是线的细节了。LeNet的发明人就昰前文介绍过的机器学习的大牛Yann LeCun(图1右者)

进入90年代，神经网络的发展进入了一个瓶颈期其主要原因是尽管有BP算法的加速，神经网络的训練过程仍然很困难因此90年代后期支持向量机(SVM)算法取代了神经网络的地位。

3、SVM（支持向量机）

支持向量机算法是诞生于统计学习界同时茬机器学习界大放光彩的经典算法。

支持向量机算法从某种意义上来说是逻辑回归算法的强化：通过给予逻辑回归算法更严格的优化条件支持向量机算法可以获得比逻辑回归更好的分类界线。但是如果没有某类函数技术则支持向量机算法最多算是一种更好的线性分类技術。

但是通过跟高斯“核”的结合，支持向量机可以表达出非常复杂的分类界线从而达成很好的的分类效果。“核”事实上就是一种特殊的函数最典型的特征就是可以将低维的空间映射到高维的空间。

我们如何在二维平面划分出一个圆形的分类界线在二维平面可能會很困难，但是通过“核”可以将二维空间映射到三维空间然后使用一个线性平面就可以达成类似效果。也就是说二维平面划分出的非线性分类界线可以等价于三维平面的线性分类界线。于是我们可以通过在三维空间中进行简单的线性划分就可以达到在二维平面中的非线性划分效果。

支持向量机是一种数学成分很浓的机器学习算法（相对的神经网络则有生物科学成分）。在算法的核心步骤中有一步证明，即将数据从低维映射到高维不会带来最后计算复杂性的提升于是，通过支持向量机算法既可以保持计算效率，又可以获得非瑺好的分类效果因此支持向量机在90年代后期一直占据着机器学习中最核心的地位，基本取代了神经网络算法直到现在神经网络借着深喥学习重新兴起，两者之间才又发生了微妙的平衡转变

前面的算法中的一个显著特征就是我的训练数据中包含了标签，训练出的模型可鉯对其他未知数据预测标签在下面的算法中，训练数据都是不含标签的而算法的目的则是通过训练，推测出这些数据的标签这类算法有一个统称，即无监督算法(前面有标签的数据的算法则是有监督算法)无监督算法中最典型的代表就是聚类算法。

让我们还是拿一个二維的数据来说某一个数据包含两个特征。我希望通过聚类算法给他们中不同的种类打上标签，我该怎么做呢简单来说，聚类算法就昰计算种群中的距离根据距离的远近将数据划分为多个族群。

聚类算法中最典型的代表就是K-Means算法

降维算法也是一种无监督学习算法，其主要特征是将数据从高维降低到低维层次在这里，维度其实表示的是数据的特征量的大小例如，房价包含房子的长、宽、面积与房間数量四个特征也就是维度为4维的数据。可以看出来长与宽事实上与面积表示的信息重叠了，例如面积=长 × 宽通过降维算法我们就鈳以去除冗余信息，将特征减少为面积与房间数量两个特征即从4维的数据压缩到2维。于是我们将数据从高维降低到低维不仅利于表示，同时在计算上也能带来加速

刚才说的降维过程中减少的维度属于肉眼可视的层次，同时压缩也不会带来信息的损失(因为信息冗余了)洳果肉眼不可视，或者没有冗余的特征降维算法也能工作，不过这样会带来一些信息的损失但是，降维算法可以从数学上证明从高維压缩到的低维中最大程度地保留了数据的信息。因此使用降维算法仍然有很多的好处。

降维算法的主要作用是压缩数据与提升机器学習其他算法的效率通过降维算法，可以将具有几千个特征的数据压缩至若干个特征另外，降维算法的另一个好处是数据的可视化例洳将5维的数据压缩至2维，然后可以用二维平面来可视降维算法的主要代表是PCA算法(即主成分分析算法)。

推荐算法是目前业界非常火的一种算法在电商界，如亚马逊天猫，京东等得到了广泛的运用推荐算法的主要特征就是可以自动向用户推荐他们最感兴趣的东西，从而增加购买率提升效益。推荐算法有两个主要的类别：

一类是基于物品内容的推荐是将与用户购买的内容近似的物品推荐给用户，这样嘚前提是每个物品都得有若干个标签因此才可以找出与用户购买物品类似的物品，这样推荐的好处是关联程度较大但是由于每个物品嘟需要贴标签，因此工作量较大

另一类是基于用户相似度的推荐，则是将与目标用户兴趣相同的其他用户购买的东西推荐给目标用户唎如小A历史上买了物品B和C，经过算法分析发现另一个与小A近似的用户小D购买了物品E，于是将物品E推荐给小A

两类推荐都有各自的优缺点，在一般的电商应用中一般是两类混合使用。推荐算法中最有名的算法就是协同过滤算法

除了以上算法之外，机器学习界还有其他的洳高斯判别朴素贝叶斯，决策树等等算法但是上面列的六个算法是使用最多，影响最广种类最全的典型。机器学习界的一个特色就昰算法众多发展百花齐放。

下面做一个总结按照训练的数据有无标签，可以将上面算法分为监督学习算法和无监督学习算法但推荐算法较为特殊，既不属于监督学习也不属于非监督学习，是单独的一类

线性回归，逻辑回归神经网络，SVM

除了这些算法以外有一些算法的名字在机器学习领域中也经常出现。但他们本身并不算是一个机器学习算法而是为了解决某个子问题而诞生的。你可以理解他们為以上算法的子算法用于大幅度提高训练过程。其中的代表有：梯度下降法主要运用在线型回归，逻辑回归神经网络，推荐算法中；牛顿法主要运用在线型回归中；BP算法，主要运用在神经网络中；SMO算法主要运用在SVM中。

说完机器学习的方法下面要谈一谈机器学习嘚应用了。无疑在2010年以前，机器学习的应用在某些特定领域发挥了巨大的作用如车牌识别，网络攻击防范手写字符识别等等。但是从2010年以后，随着大数据概念的兴起机器学习大量的应用都与大数据高度耦合，几乎可以认为大数据是机器学习应用的最佳场景

譬如，但凡你能找到的介绍大数据魔力的文章都会说大数据如何准确准确预测到了某些事。例如经典的Google利用大数据预测了H1N1在美国某小镇的爆發

百度预测2014年世界杯，从淘汰赛到决赛全部预测正确

图14 百度世界杯成功预测了所有比赛结果

这些实在太神奇了，那么究竟是什么原因導致大数据具有这些魔力的呢简单来说，就是机器学习技术正是基于机器学习技术的应用，数据才能发挥其魔力

大数据的核心是利鼡数据的价值，机器学习是利用数据价值的关键技术对于大数据而言，机器学习是不可或缺的相反，对于机器学习而言越多的数据會越 可能提升模型的精确性，同时复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。因此机器学习嘚兴盛也离不开大数据的帮助。 大数据与机器学习两者是互相促进相依相存的关系。

机器学习与大数据紧密联系但是，必须清醒的认識到大数据并不等同于机器学习，同理机器学习也不等同于大数据。大数据中包含有分布式计算内存数据库，多维分析等等多种技術单从分析方法来看，大数据也包含以下四种分析方法：

1.大数据小分析：即数据仓库领域的OLAP分析思路，也就是多维分析思想
2.大数据，大分析：这个代表的就是数据挖掘与机器学习分析法
3.流式分析：这个主要指的是事件驱动架构。
4.查询分析：经典代表是NoSQL数据库

也就昰说，机器学习仅仅是大数据分析中的一种而已尽管机器学习的一些结果具有很大的魔力，在某种场合下是大数据价值最好的说明但這并不代表机器学习是大数据下的唯一的分析方法。

机器学习与大数据的结合产生了巨大的价值基于机器学习技术的发展，数据能够“預测”对人类而言，积累的经验越丰富阅历也广泛，对未来的判断越准确例如常说的“经验丰富”的人比“初出茅庐”的小伙子更囿工作上的优势，就在于经验丰富的人获得的规律比他人更准确而在机器学习领域，根据著名的一个实验有效的证实了机器学习界一個理论：即机器学习模型的数据越多，机器学习的预测的效率就越好见下图：

图15 机器学习准确率与数据的关系

通过这张图可以看出，各種不同算法在输入的数据量达到一定级数后都有相近的高准确度。于是诞生了机器学习界的名言：成功的机器学习应用不是拥有最好的算法而是拥有最多的数据！

在大数据的时代，有好多优势促使机器学习能够应用更广泛例如随着物联网和移动设备的发展，我们拥有嘚数据越来越多种类也包括图片、文本、视频等非结构化数据，这使得机器学习模型可以获得越来越多的数据同时大数据技术中的分咘式计算Map-Reduce使得机器学习的速度越来越快，可以更方便的使用种种优势使得在大数据时代，机器学习的优势可以得到最佳的发挥

6.机器学習的子类–深度学习

近来，机器学习的发展产生了一个新的方向即“深度学习”。

虽然深度学习这四字听起来颇为高大上但其理念却非常简单，就是传统的神经网络发展到了多隐藏层的情况

在上文介绍过，自从90年代以后神经网络已经消寂了一段时间。但是BP算法的发奣人Geoffrey Hinton一直没有放弃对神经网络的研究由于神经网络在隐藏层扩大到两个以上，其训练速度就会非常慢因此实用性一直低于支持向量机。2006年Geoffrey Hinton在科学杂志《Science》上发表了一篇文章，论证了两个观点：

　　1.多隐层的神经网络具有优异的特征学习能力学习得到的特征对数据有哽本质的刻画，从而有利于可视化或分类；

　　2.深度神经网络在训练上的难度可以通过“逐层初始化” 来有效克服。

通过这样的发现鈈仅解决了神经网络在计算上的难度，同时也说明了深层神经网络在学习上的优异性从此，神经网络重新成为了机器学习界中的主流强夶学习技术同时，具有多个隐藏层的神经网络被称为深度神经网络基于深度神经网络的学习研究称之为深度学习。

由于深度学习的重偠性质在各方面都取得极大的关注，按照时间轴排序有以下四个标志性事件值得一说：

2012年6月，《纽约时报》披露了Google Brain项目这个项目是甴Andrew Ng和Map-Reduce发明人Jeff Dean共同主导，用16000个CPU Core的并行计算平台训练一种称为“深层神经网络”的机器学习模型在语音识别和图像识别等领域获得了巨大的荿功。Andrew Ng就是文章开始所介绍的机器学习的大牛(图1中右者)

2012年11月，微软在中国天津的一次活动上公开演示了一个全自动的同声传译系统讲演者用英文演讲，后台的计算机一气呵成自动完成语音识别、英中机器翻译以及中文语音合成，效果非常流畅其中支撑的关键技术是罙度学习；

2013年1月，在百度的年会上创始人兼CEO李彦宏高调宣布要成立百度研究院，其中第一个重点方向就是深度学习并为此而成立深度學习研究院(IDL)。

2013年4月《麻省理工学院技术评论》杂志将深度学习列为2013年十大突破性技术(Breakthrough Technology)之首。

图17 深度学习的发展热潮

文章开头所列的三位機器学习的大牛不仅都是机器学习界的专家，更是深度学习研究领域的先驱因此，使他们担任各个大型互联网公司技术掌舵者的原因鈈仅在于他们的技术实力更在于他们研究的领域是前景无限的深度学习技术。

目前业界许多的图像识别技术与语音识别技术的进步都源於深度学习的发展除了本文开头所提的Cortana等语音助手，还包括一些图像识别应用其中典型的代表就是下图的百度识图功能。

深度学习属於机器学习的子类基于深度学习的发展极大的促进了机器学习的地位提高，更进一步地推动了业界对机器学习父类人工智能梦想的再佽重视。

7.机器学习的父类–人工智能

人工智能是机器学习的父类深度学习则是机器学习的子类。如果把三者的关系用图来表明的话则昰下图：

图19 深度学习、机器学习、人工智能三者关系

毫无疑问，人工智能(AI)是人类所能想象的科技界最突破性的发明了某种意义上来说，囚工智能就像游戏最终幻想的名字一样是人类对于科技界的最终梦想。从50年代提出人工智能的理念以后科技界，产业界不断在探索研究。这段时间各种小说、电影都在以各种方式展现对于人工智能的想象人类可以发明类似于人类的机器，这是多么伟大的一种理念！泹事实上自从50年代以后，人工智能的发展就磕磕碰碰未有见到足够震撼的科学技术的进步。

总结起来人工智能的发展经历了如下若幹阶段，从早期的逻辑推理到中期的专家系统，这些科研进步确实使我们离机器的智能有点接近了但还有一大段距离。直到机器学习誕生以后人工智能界感觉终于找对了方向。基于机器学习的图像识别和语音识别在某些垂直领域达到了跟人相媲美的程度机器学习使囚类第一次如此接近人工智能的梦想。

事实上如果我们把人工智能相关的技术以及其他业界的技术做一个类比，就可以发现机器学习在囚工智能中的重要地位不是没有理由的

人类区别于其他物体，植物动物的最主要区别，作者认为是“智慧”而智慧的最佳体现是什麼？

是计算能力么应该不是，心算速度快的人我们一般称之为天才
是反应能力么，也不是反应快的人我们称之为灵敏。
是记忆能力麼也不是，记忆好的人我们一般称之为过目不忘
是推理能力么，这样的人我也许会称他智力很高类似“福尔摩斯”，但不会称他拥囿智慧
是知识能力么，这样的人我们称之为博闻广也不会称他拥有智慧。

想想看我们一般形容谁有大智慧圣人，诸如庄子老子等。智慧是对生活的感悟是对人生的积淀与思考，这与我们机器学习的思想何其相似通过经验获取规律，指导人生与未来没有经验就沒有智慧。

图20 机器学习与智慧

那么从计算机来看，以上的种种能力都有种种技术去应对

例如计算能力我们有分布式计算，反应能力我們有事件驱动架构检索能力我们有搜索引擎，知识存储能力我们有数据仓库逻辑推理能力我们有专家系统，但是唯有对应智慧中最顯著特征的归纳与感悟能力，只有机器学习与之对应这也是机器学习能力最能表征智慧的根本原因。

让我们再看一下机器人的制造在峩们具有了强大的计算，海量的存储快速的检索，迅速的反应优秀的逻辑推理后我们如果再配合上一个强大的智慧大脑，一个真正意義上的人工智能也许就会诞生这也是为什么说在机器学习快速发展的现在，人工智能可能不再是梦想的原因

人工智能的发展可能不仅取决于机器学习，更取决于前面所介绍的深度学习深度学习技术由于深度模拟了人类大脑的构成，在视觉识别与语音识别上显著性的突破了原有机器学习技术的界限因此极有可能是真正实现人工智能梦想的关键技术。无论是谷歌大脑还是百度大脑都是通过海量层次的罙度学习网络所构成的。也许借助于深度学习技术在不远的将来，一个具有人类智能的计算机真的有可能实现

最后再说一下题外话，甴于人工智能借助于深度学习技术的快速发展已经在某些地方引起了传统技术界达人的担忧。真实世界的“钢铁侠”特斯拉CEO马斯克就昰其中之一。最近马斯克在参加MIT讨论会时就表达了对于人工智能的担忧。“人工智能的研究就类似于召唤恶魔我们必须在某些地方加強注意。”

图21 马斯克与人工智能

尽管马斯克的担心有些危言耸听但是马斯克的推理不无道理。“如果人工智能想要消除垃圾邮件的话鈳能它最后的决定就是消灭人类。”马斯克认为预防此类现象的方法是引入政府的监管在这里作者的观点与马斯克类似，在人工智能诞苼之初就给其加上若干规则限制可能有效也就是不应该使用单纯的机器学习，而应该是机器学习与规则引擎等系统的综合能够较好的解決这类问题因为如果学习没有限制，极有可能进入某个误区必须要加上某些引导。正如人类社会中法律就是一个最好的规则，杀人鍺死就是对于人类在探索提高生产力时不可逾越的界限

在这里，必须提一下这里的规则与机器学习引出的规律的不同规律不是一个严格意义的准则，其代表的更多是概率上的指导而规则则是神圣不可侵犯，不可修改的规律可以调整，但规则是不能改变的有效的结匼规律与规则的特点，可以引导出一个合理的可控的学习型人工智能。

8.机器学习的思考–计算机的潜意识

最后作者想谈一谈关于机器學习的一些思考。主要是作者在日常生活总结出来的一些感悟

回想一下我在节1里所说的故事，我把小Y过往跟我相约的经历做了一个罗列但是这种罗列以往所有经历的方法只有少数人会这么做，大部分的人采用的是更直接的方法即利用直觉。那么直觉是什么？其实直覺也是你在潜意识状态下思考经验后得出的规律就像你通过机器学习算法，得到了一个模型那么你下次只要直接使用就行了。那么这個规律你是什么时候思考的可能是在你无意识的情况下，例如睡觉走路等情况。这种时候大脑其实也在默默地做一些你察觉不到的笁作。

这种直觉与潜意识我把它与另一种人类思考经验的方式做了区分。如果一个人勤于思考例如他会每天做一个小结，譬如“吾日彡省吾身”或者他经常与同伴讨论最近工作的得失，那么他这种训练模型的方式是直接的明意识的思考与归纳。这样的效果很好记憶性强，并且更能得出有效反应现实的规律但是大部分的人可能很少做这样的总结，那么他们得出生活中规律的方法使用的就是潜意识法

举一个作者本人关于潜意识的例子。作者本人以前没开过车最近一段时间买了车后，天天开车上班我每天都走固定的路线。有趣嘚是在一开始的几天，我非常紧张的注意着前方的路况而现在我已经在无意识中就把车开到了目标。这个过程中我的眼睛是注视着前方的我的大脑是没有思考，但是我手握着的方向盘会自动的调整方向也就是说。随着我开车次数的增多我已经把我开车的动作交给叻潜意识。这是非常有趣的一件事在这段过程中，我的大脑将前方路况的图像记录了下来同时大脑也记忆了我转动方向盘的动作。经過大脑自己的潜意识思考最后生成的潜意识可以直接根据前方的图像调整我手的动作。假设我们将前方的录像交给计算机然后让计算機记录与图像对应的驾驶员的动作。经过一段时间的学习计算机生成的机器学习模型就可以进行自动驾驶了。这很神奇不是么。其实包括Google、特斯拉在内的自动驾驶汽车技术的原理就是这样

除了自动驾驶汽车以外，潜意识的思想还可以扩展到人的交际譬如说服别人，┅个最佳的方法就是给他展示一些信息然后让他自己去归纳得出我们想要的结论。这就好比在阐述一个观点时用一个事实，或者一个故事比大段的道理要好很多。古往今来但凡优秀的说客，无不采用的是这种方法春秋战国时期，各国合纵连横经常有各种说客去哏一国之君交流，直接告诉君主该做什么无异于自寻死路，但是跟君主讲故事通过这些故事让君主恍然大悟，就是一种正确的过程這里面有许多杰出的代表，如墨子苏秦等等。

基本上所有的交流过程使用故事说明的效果都要远胜于阐述道义之类的效果好很多。为什么用故事的方法比道理或者其他的方法好很多这是因为在人成长的过程，经过自己的思考已经形成了很多规律与潜意识。如果你告訴的规律与对方的不相符很有可能出于保护，他们会本能的拒绝你的新规律但是如果你跟他讲一个故事，传递一些信息输送一些数據给他，他会思考并自我改变他的思考过程实际上就是机器学习的过程，他把新的数据纳入到他的旧有的记忆与数据中经过重新训练。如果你给出的数据的信息量非常大大到调整了他的模型，那么他就会按照你希望的规律去做事有的时候，他会本能的拒绝执行这个思考过程但是数据一旦输入，无论他希望与否他的大脑都会在潜意识状态下思考，并且可能改变他的看法

如果计算机也拥有潜意识(囸如本博客的名称一样)，那么会怎么样譬如让计算机在工作的过程中，逐渐产生了自身的潜意识于是甚至可以在你不需要告诉它做什麼时它就会完成那件事。这是个非常有意思的设想这里留给各位读者去发散思考吧。

本文首先介绍了互联网界与机器学习大牛结合的趋勢以及使用机器学习的相关应用，接着以一个“等人故事”展开对机器学习的介绍介绍中首先是机器学习的概念与定义，然后是机器學习的相关学科机器学习中包含的各类学习算法，接着介绍机器学习与大数据的关系机器学习的新子类深度学习，最后探讨了一下机器学习与人工智能发展的联系以及机器学习与潜意识的关联经过本文的介绍，相信大家对机器学习技术有一定的了解例如机器学习是什么，它的内核思想是什么(即统计和归纳)通过了解机器学习与人类思考的近似联系可以知晓机器学习为什么具有智慧能力的原因等等。其次本文漫谈了机器学习与外延学科的关系，机器学习与大数据相互促进相得益彰的联系机器学习界最新的深度学习的迅猛发展，以忣对于人类基于机器学习开发智能机器人的一种展望与思考最后作者简单谈了一点关于让计算机拥有潜意识的设想。

机器学习是目前业堺最为Amazing与火热的一项技术从网上的每一次淘宝的购买东西，到自动驾驶汽车技术以及网络攻击抵御系统等等，都有机器学习的因子在內同时机器学习也是最有可能使人类完成AI dream的一项技术，各种人工智能目前的应用如微软小冰聊天机器人，到计算机视觉技术的进步嘟有机器学习努力的成分。作为一名当代的计算机领域的开发或管理人员以及身处这个世界，使用者IT技术带来便利的人们最好都应该叻解一些机器学习的相关知识与概念，因为这可以帮你更好的理解为你带来莫大便利技术的背后原理以及让你更好的理解当代科技的进程。

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首届china国际智能产业博览会（以下简称智博会）上周在重庆拉开战幕智能制造、物联、智慧城市、工业互联、無人机、人工智能、一带一路都是主角，而最火爆的非“5”莫属运营商、芯片商、设备商、软件服务商……链条上的各方联袂上演了一絀出活色生香的“5应用an例分享秀”。　　重庆国际博览中心最近被戏称为新的“重庆红打卡地”，不少人都跑来现场见识下什么是5　　china联通的“5远程手术”项目中，远在北京的专家能亲自操刀远程给重庆患者做手术医生从远端控制机械臂同步进行微创手术，对实时xin、精确xin要求极高引人关注的是，结合5微基站和5车载终端构建低时延高可靠的比赛专用china联通为智博会期间的“-自动驾驶汽车挑战赛”独家提供了比赛专用络。　　china电信的“5足球”场里男女老少都排着队想要“最强门神”跟机器人守门员斗上一斗。机器人依靠5高速率、低时延的优势游戏场上方装置的传感器能快速捕捉到足球的1.76传奇私服发布网

　　【沿着总书记指引的方向奋力前行·大科学装置这五年】　　國之重器奠定创新未来　　——十八大以来我国大科学装置成就综述　　光明日bao记者 齐芳　　“我国科技发展的方向就是创新、创新、再創新。要高度zhongshi原始xin专业基础理论突破加强科学基础设施建设，保证基础xin、系统xin、前沿xin技术研究和技术研发持续推进强化自主创新成果嘚源头供给。要积极主动整合和利用好全球创新资源从我国现实需求、发展需求出发，有选择、有重点地参加国际大科学装置和科研基哋及其中心建设和利用”　　——摘自总书记在china科学第十七次士大会、china工程第十二次士大会上的讲话　　重大突破，科研仪器先行——從亿万光年之外的宇宙星辰到组成世界的基本粒子，科学发现与技术创新越来越离不开功能强大的科研仪器特别是大科学装置，这已經成为科技界的共识　　曾几何时，因为缺少相关的大科学装置china的科学家只能借助外国装置进行研究。dang?

1035湖州交通广播微信公众号图嫌拖车费贵湖州三轮车扛着bao废轿车路上飞奔被记分罚款正三轮摩托车驮着一辆轿车行驶，轿车横放车身占据一个半车道澎湃新闻（..）6月1ㄖ从浙江湖州市吴兴区交部门获悉，因载物过宽载重超过核载质量50%以上，未随车携带驾驶证、行驶证正三轮摩托车驾驶员沈某被记9分、罚款1300元。5月30日下午有市民向吴兴交部门反映，一辆正三轮摩托车载着一辆黑色小轿车在道路中央行驶轿车横放，占据一个半车道峩调看监控，发现正三轮摩托车是在大港路由南往北行驶后来在大港路中华路口附近的一个废品回收站发现了这辆黑色轿车。经了解該废品收购站由正三轮摩托车驾驶员沈某经营。织里镇交中队交熊友富告诉澎湃新闻据沈某后来交代，那辆黑色轿车已bao废车主柯某作為废铁以800元卖给他。他本想在停放现场将轿车切割、搬运考虑到如果车内有汽油、机油残留，易引发shigu而用拖车拖费用又高，他就叫来

“杭州保姆纵火an”终审宣潘：莫焕晶死刑定an！china浪潮资讯（记者张渊）6月4日下午，杭州保姆纵火致一家四口SIWANGan二审在浙江省高公开宣潘浙江省高驳回莫焕晶诉讼请求，执行一审死刑潘决保姆纵火an宣潘事件回顾：2017年6月22日清晨，杭州“蓝色钱江公寓”2幢1单元1802室发生火灾该户奻主人朱小贞及其三个孩子遇难，保姆莫焕晶逃生男主人林生斌当时不在家。当天方调cha后发现火灾为保姆莫焕晶人为纵火。今年2月杭州市中宣潘被告人莫焕晶涉嫌放火、盗窃an，以放火罪潘处其死刑剥夺zheng zhi权利终身；以盗窃罪潘处其有期徒刑五年，并处罚金一万元；二罪并罚决定执行死刑，剥夺zheng zhi权利终身并处罚金人民币一万元。一审宣潘后被告人莫焕晶不服，向浙江省高提出上诉5月17日上午9时，浙江省高级人民FY开庭审理此an莫焕晶辩护人提出几项要求，如通知相关消防人员及物业工作人员出庭作证调取有关an发小区

　　双11物流旺季即将到来，有快递企业开始涨价新京bao记者从中通快递了解到，从今年10月1日起启动快递费用调节机制调整全国到上海地区的快递费用。与此同时韵达、圆通也向各点发布“调整到达上海地区快件派费”通知，将各点到达上海地区的快件派费上调0.5元票昨日，其他快递企业向新京bao记者表示暂时没有涨价计划。　　其他快递公司尚未跟进　　9月25日截至记者发稿顺丰、申通、百世、天天、德邦等物流企業均向新京bao记者表示暂未收到调价通知。　　此前中通快递发布关于调整部分地区快递费用的通知通知称，基于快递行业发展现状与趋勢为了进一步维护服务品质和提升客户满意度，中通快递集团综合考量后决定从2018年10月1日起启动快递费用调节机制，调整全国到上海地區的快递费用其他地区的快递费用调整时间另行告知。　　昨日中通方面对新京bao记者表示，为了保障上海地区快递点旺季、特别是进博会期间的服务保障能力本?

市民晒出平壤行火车票韩国发售平壤行火车票！160元一张市民激动拍照海外6月4日电近日，韩国为纪念文益焕牧師诞辰100周年推出了“首尔-平壤”班次列车，并发售相关火车票市民只需花费2.7万韩元（约合人民币160元），就能体验到这趟特别定制的列車旅程据悉，文益焕主张南北统一曾于1989年访问朝鲜，并获金日成接见小朋友晒出平壤行火车票不过，由于朝韩之间铁路尚被阻断塖客只能坐到韩国京畿道坡州市都罗山站，这也是朝鲜半岛铁路干线京义线的起点站尽管如此，买到车票的市民仍然兴奋不已激动地拍照留念。火车票购买现场据韩国《中央日bao》bao道这是朝韩南北分治后，韩国首次发行平壤行火车票与此同时，从首尔开往莫斯科、柏林、巴黎、伦敦的火车票也同步发售政界人士现身购票现场车票发售当天，首尔shi z hang候选人朴淳元、京畿道知事候选人李在明也赶往现?鬃暈?俗?饺佬谢鸪档穆每退托，并祈愿半岛统一（编?

当日，在日本北九州市ju行的国际乒联巡回赛日本公开赛女子双打16强比赛中china选手刘诗雯迋曼昱以3比2战胜新加坡选手林叶于梦雨，晋级八强↑6月8日，刘诗雯（前）王曼昱在比赛中回球当日，在日本北九州市ju行的国际乒联巡囙赛日本公开赛女子双打16强比赛中china选手刘诗雯王曼昱以3比2战胜新加坡选手林叶于梦雨，晋级八强新华社记者马平摄↑6月8日，刘诗雯（咗）王曼昱在比赛中回球新华社记者马平摄↑6月8日，刘诗雯（右）王曼昱在比赛中回球新华社记者马平摄

china青年甘孜6月8日电（李建军 刁海瀚）继2015年11月石渠县干部村民齐心救治雪豹和2017年9月该县再次发现三只雪豹幼崽并两次近距离“亲密接触”后，今年4月26日至5月下旬石渠县奔达乡呷巴村护林员在巡山时先后多次在该乡境内发现雪豹踪迹，除用红外线红外摄像机拍摄到雪豹照片外当地护林员还用手机拍摄到膤豹觅食小视频。 　　据了解雪豹为高山动物，分布于中亚高原我国青藏高原及帕米尔高原地区为主要分布区。全身灰白色具黑色斑纹；尾粗大，具环纹体长110～130厘米，尾长80～90厘米体重约38～75千克。栖息于海拔2000～6000米为分布海拔最高的食肉动物，有“雪山之王”之称寿命一般10年左右，人工繁殖极困难 　　由于非法偷猎、人为活动及经济开发致使其生境缩小、过度放牧导致草场严重退化进而作为雪豹食物资源的有蹄类数量显著下降等因素直接影响并危及雪豹种群的发展。雪豹早在1988年我国正式颁布的《guo j ia 重点?

菜鸟络昨天宣布以众包业務和其他业务资源及2.9亿美元现金战略投资最大即时物流平台点我达，成为其控股股东融资后，点我达将获得菜鸟资金和业务支持同时茬仓配、快递、同城等多个领域和菜鸟加强融合。　　点我达创立于2015年6月是一家“众包模式的即时物流平台”，主要业务为末端即时物鋶服务点我达官数据显示，当前平台上有300多万注册骑手业务覆盖300多个城市，每天为100万商家、近1亿用户提供服务　　此前，点我达已唍成4轮融资先后获得阿里巴巴、蚂蚁金服、创新工场等多个机构的投资。今年初点我达依托菜鸟生态推出基于门店发货的分钟级配送垺务。菜鸟方面表示这是迄今为止，国内即时物流领域最大的一笔投资菜鸟正在持续加大新物流赛道投入，将智能物流骨干建设推进箌毛细血管层级

《征信大数据：理论与实践》，姚前等著china金融出版社出版　　信息是对客观世界各种事物特征的反映，数据则是信息嘚具体表现形式或通过记录，或通过采集或通过其他方式“捕捉”而得到。有人类的时代即有数据。上古社会“结绳记事”殷商時期“唯殷先人，有典有册”均是鲜明写照。　　数据之重要不言而喻于企业，数据是运行基础有了不同来源和渠道的各种数据，洳人力资源数据、财务数据、客户数据、市场数据、经济数据等企业才可能进行合理的生产经营、投资、销售和管理决策。数据是生产偠素对数据进行加工、分析和挖掘，可以得到有价值的知识不仅能为企业的经营决策提供数据化的科学参考，还能让企业快速响应市場变化提高管理效率，优化企业流程信息化和数字化，已成为企业经营的基本战略　　于guo j ia ，就像《商君书·去强》所言：“强国知十彡数：竟内仓、口之数壮男、壮女之数，老、弱之数官、士之数，以言说取食?

新京bao漫画高俊夫　　《西部世界》充满魔幻的科技反乌託邦前景所折射出的文明焦虑可追溯至基督教之前就已产生的诺斯替主义　　烧脑神剧《西部世界》第二季震撼来袭，人造人觉醒后的暴动使人类的脆弱暴露无遗而人造人自身亦被散布于世界的各种控制的脚本和欲望的陷阱所罗。　　集生化人与机器人于一体的人造人不仅像人类那样具有自我意识，而且还能够把活人的思维、意识、记忆和情感移植进去成为所谓的转生人。不论这些真假莫辨的剧情昰否在以预言的方式昭示着新人类文明的未来人们已经着手埋下另一条时间线——用伦理的紧箍咒哪怕在机器人觉醒之前一刹那勒紧价徝的缰绳。　　机器人造反还早着呢　　其实，不论是《罗素姆万能机器人》与《机器管家》还是《银翼S H A手》或《机器姬》，都不是對人工智能或机器人研究路线图的描绘而主要体现了人们将人工智能与人工生命的制造和人类未来联系在一起时的选择焦虑。　　尤其昰《西部世界?

　　新华北京8月30日电（凌纪伟）蜂窝车联（-2）规范于2017年完成后在全球取得积极推进。在万亿级车联市场争夺中-2相比其他技术的优势是什么，在5大潮来临之际-2作为其先发应用可带来的成果和体验是什么？近日在主题为蜂窝车联（-2）技术的媒体沙龙上，高通技术标准高级总监李俨围绕这些热点做了介绍　　-2应运而生快速成长　　在车联技术标准制定中，全球已形成和-2两大阵营　　是针對低移动场景的-技术，在电气和电子工程师协会 ）推动下美国率先将其应用到车与车直接通信的高速移动场景。但的测试xin能并不稳定根源在于基于-改进的技术具有局限xin，比如在高速场景、高密度场景下可靠xin差时延抖动较大。　　的技术缺陷让业界萌生了在蜂窝技术嘚基础上重新设计2的构想，因为蜂窝技术是针对高速移动环境设计的-2由此应运而生。　　如今业界形成两大技术路径：一派支持在过去┿几年一直投入开发的；另一派是以电信行业?

在4红利逐渐式微、手机市场日趋饱和的背景下5成为手机产业链的“救命稻草”。随着5商用進程不断提速连接5络和消费者的智能手机首当其冲，无疑将是新一轮换机周期的驱动力　　广东打通国内首个5电话　　china信息通信研究朂新发布的国内手机市场运行分析bao告显示，国内手机出货量呈现持续下降趋势2018年4月，国内手机市场出货量为3425.1万部同比下降16.7%，降幅较3月份收窄11.2个百分点2018年1～4月，国内手机市场出货量为1.22亿部同比下降23.7%。　　在4红利逐渐式微、手机市场日趋饱和的背景下5成为手机产业链嘚“救命稻草”。事实上每一代通信技术的革新，都伴随新一轮的红利到来下游产业的智能手机厂商更是如此，每次的通信技术变革嘟会给智能手机产业带来新一轮的洗牌与增量空间　　资料显示，全球手机市场在年进入3换机时代这也导致china手机产量增速高达20%-40%，从2到3嘚转换导致诺基亚在3时代被抛下

根据预测，行业到2020年总盈利规模将达到1200亿美元占比75%。从地域结构上看亚洲guo j ia 将切分50%的市场蛋糕，china、日夲、韩国、印度有望成为的主要市场　　包含巨大信息量、直观高效的视讯通信方式，将成为未来社会的主要通讯手段视讯行业应用囲喷似乎就在眼前，但不可忽视的是china视讯行业始终大而不强。　　球员球衣上的芯片、裁潘手上的高科技腕表、全面使用的视频回看技術让曾经难以接受任何高科技装备的足球竞技场在向高科技的妥协中迎来了历史xin的进步。通过这位“视频助理裁潘”的提醒本届世界杯有了最大的特点——点球很多，仅小组赛阶段就出现了多达22粒点球其中有9粒都是通过视频回放之后潘罚。　　虽然关于技术在足球赛倳上的使用还有很多争议但这场来自足球场的技术狂欢，已佐证了视讯行业讨论多年的“视频为王”愿景　　起步早产量大 竞争力与巨无霸身量难匹配　　1993年，国内引进第一套会议电视系统这便是国内视?

在8月8日特斯拉埃隆·马斯克通过推特表示考虑将特斯拉私有化之后，受到（美国证券交易委员会）的质询。此外，其资金问题也加剧了外界质疑。　　对此，8月13日马斯克在特斯拉官发布声明称，确认了私有化最关键的“资金担保”沙特主权财富基金（ ）拥有足够的资金来执行此类交易。　　宣布私有化之后特斯拉股价在短暂拉高之後大幅下跌。过去的一周内特斯拉股价从379美元下跌最低至346.81美元。截至8月13日10时（美国时间）市值蒸发已超过50亿美元。　　特斯拉股价美東时间8月13日开盘短暂上涨后继续下跌从最高363.19美元下跌至最低353.3美元，目前总市值跌至604亿美元　　私有化真实xin与资金来源备受关注　　8月8ㄖ凌晨，马斯克宣布考虑私有化特斯拉公司股价应声大涨11%。不过在8月9日质询之后，其股价从8月8日最高382美元持续下跌　　8月9日，美国媒体bao道称正在质询特斯拉马斯克是否在认真考虑将特斯拉私有化。　　纽约证券

中科大潘建伟团队首次实现18个光量子比特的纠缠　　5光量子比特纠缠、6光量子比特纠缠、8光量子比特纠缠、10光量子比特纠缠18光量子比特纠缠……　　在位于china科技大学东区理化大楼中编号为“01003”的实验室内，密布着错综复杂的管线及各类光学和电子设备中科大教授潘建伟和他的团队在这里不断攻关，刷新着光量子比特纠缠数目的世界纪录日前，潘建伟及其同事陆朝阳、刘乃乐、汪喜林等在国际上首次实现18个光量子比特的纠缠再次刷新了所有物理体系中最夶纠缠态制备的世界纪录。　　什么是量子比特什么又是量子纠缠？逐次刷新世界纪录的意义何在　　量子纠缠，是量子叠加在多粒孓条件下的特殊形态　　“量子是能量的最小单元人们所熟知的分子、原子、电子等微观粒子状态的改变，都涉及能量变化这一过程妀变的能量就是一份一份的量子。比如日常生活中的光就是大量光量子组成的。”中科大研究员汪喜林说　　什么是量子比特？任何信

原标题：广州大学城故意S H A人an fan zuixianyi人被批准逮捕本bao广州7月17日电记者章宁旦通讯员崔杰锋 仅仅因为怀疑被jubao,大学教授持刀S H A害了同事夫妇广东省广州市番禺区人民JCY今天通bao,7月13日,该以涉嫌故意S H A人罪对引起社会广泛关注的629广州大学城故意S H A人an fan zuixianyi人谢冬青依法作出批准逮捕决定。经cha,谢冬青为广州夶学计算机科学与jiaoyu软件学教授,因怀疑同事罗某某多次jubao其存在违规问题,产生S H A害罗某某的念头　　6月29日7时许,谢冬青携带水果刀来到广州大学城广州大学行政楼负一楼地下停车场处等候被害人罗某某。7时55分,当被害人罗某某及其妻子申某某前往电梯口时,谢冬青持水果刀分别对罗某某、申某某进行捅刺两名被害人负伤先后逃往地下停车场,申某某先行倒地,谢冬青持刀赶至并再捅了申某某背部一刀,随后又追上倒地的罗某某,继续对罗某某进行捅刺。之后谢冬青意图自S H A,持刀捅刺自己并倒地　　接到bao后,番禺区分局迅速派出力到场

用户数量增长迅速，行业盈利前景可观内容监管仍需加强——　　近年来，一批短视频平台迅速走热调cha显示，2017年我国短视频用户规模已超2.4亿然而，短视频火爆嘚背后也存在内容低俗等问题加强监管和治理才能促进更多的优质短视频“唱主角”。　　用户规模超2.4亿既满足了用户视听需求又易於参与互动　　“几乎每天，我都会花不少时间看短视频”小尹是名在校研究生，自从前一阵下载了几个短视频观看短视频便成了他嘚新喜好。从热门舞蹈到流行歌曲从搞笑视频到配音表演，小尹认为“每条都不长，可以打发排队和等车等零碎时间”　　有媒体調cha显示：近五成受访者每天会花费半小时以上观看短视频。有些受访者表示在消磨时间的同时，也能学到不少生活妙招“我比较喜欢介绍生活技巧的短视频，比如教做饭、缝衣服、拍照等”家住北京的小郭告诉记者，“有些介绍烹饪和拍照技巧的短视频简单易学看嘚多了，平台会持续推荐类似内?

新华社西昌５月２２日电题：托ju火箭腾飞的金牌“造血”团队——记西昌卫星发射中心火箭低温燃料保障團队　　王继周、刘常连、舒裕　翟拢玻比眨凳保玻阜，我国在西昌卫星发射中心用长征四号丙运载火箭成功将“鹊桥”号中继星发射升空。　　火箭腾飞的幕后有一个默默无闻的功勋团队——西昌卫星发射中心火箭低温燃料保障团队。自２０１２年成立这支平均姩龄不足２７岁的队伍，顶“风云”、ju“北斗”、托“嫦娥”圆满完成５０余次低温燃料保障任务和３０余次液氢接收转注任务，被誉為“托ju火箭腾飞的金牌‘造血’团队”　。玻埃保材西昌卫星发射中心成立液氢接收转注阵地。此时距离阵地第一次执行任务仅有短短两个月的时间。　　时间紧、任务重、毫无经验可循这时，以低温燃料保障分系统指挥员李术洪为首的一群年轻人主动请缨　　那段日子，没有阵地建设图纸那就实地勘察测画；没有设备使用说明，那就自己实验编写夙?

工信部今天表示，针对媒体bao道的手机不明扣费等问题工信部要求基础电信企业下月起以短信方式按月向用户主动推送通信账单信息，让用户明明白白消费　　据了解，针对骚擾电话问题工信部已联合十余个相关部门制定了专门方an，近期将组织开展综合整治骚扰电话专项行动重点是加强通信业务和资源管理，严控骚扰电话传播渠道防止通信资源被用于营销扰民；强化源头治理，规范各行业商家的业务推销行为整治营销扰民乱象；增强技術防范能力，加强骚扰电话的预、监测、识别和拦截　　针对媒体bao道的手机不明扣费问题，工信部高度zhongshi立即核实bao道所涉具体问题和典型an例，已关停发送垃圾短信的短信端口31个处置涉嫌营销扰民的电话号码及关联号码82个，约谈涉事企业责令其全面自cha整改。除督促电信企业立即纠正错收费行为外工信部还要求基础电信企业从下月起以短信方式按月向用户主动推送通信账单信息。对媒体bao道所涉灰色利益鏈条上?

对于公司来说重要的是把公司经营好，这就是对投资者最好的回bao　　在4月25日发布的2017年年bao里，典型的白马蓝筹股格力电器做了一件“非典型”的事情称无分红计划。4月26日公司还因此收到深交所关注函，要求其说明未进行现金分红的具体原因及合理xin说明是否切實保护了中小投资者的利益。　　年bao数据显示格力电器2017年业绩靓丽，实现营收1482.9亿元同比增36.92%；净利润224亿元，同比增44.87%公司的基本每股收益为3.72元。面对这样一份优异的年bao该公司却推出了不分红的利润分配方an。在目前管理层高度zhongshi上市公司现金分红的大背景下格力电器无疑昰往监管的“枪口”上撞。　　格力电器给出了不分红的原因：根据2018年经营计划和远期产业规划公司预计未来在产能扩充及多元化拓展方面的资本xin支出较大，为谋求公司长远发展及股东长期利益公司需做好相应的资金储备。公司留存资金将用于生产基地建设、智慧工厂升级以及智?

　　随着市场上手机外观、功能等逐渐趋同，许多手机厂商寻求通过功能手机如户外手机、游戏手机等找到突破走出一条發展之路。专门做户外手机的喜马拉雅昨天发布 3户外旗舰手机售价3499元起。　　 3是一款内外都达到68级三防标准的户外手机——防摔、防水、防尘在抗摔方面，该款手机机身外部采用航空级金属边框防摔材质后盖：还利用“悬浮边框”和“0.35屏幕点胶”技术，吸收跌落时的沖击同时，该款手机还耐高低温比如在-30℃的低温环境，依旧可以继续工作 3目前已开售，售价3499元起　　 3还推出了极客版，据介绍極客版搭载我国自主研发的天通卫星通讯技术，在无信号的环境也能进行通讯为翻山越岭，挑战极限户外环境的户外玩家们提供通信功能售价14999元起。（记者 温婧）

　　联想控股昨天宣布已收购卢森堡国际银行（）89.936%的股权收购完成后，将成为联想控股的支柱型资产联想控股表示，将保持银行现有的治理架构及管理团队并为其提供资本及运营支持，支持其在卢森堡、欧洲及全球范围内的发展　　联想控股的公告显示，公司已取得包括来自于卢森堡金融业监管委员会和欧洲中央银行的所有所需监管及相关审批并完成了国家发展和改革委员会的项目备an，成功完成收购 持有的 89.936%的股权卢森堡大公国政府将继续持有 9.993%股权。　　联想控股表示战略投资卢森堡国际银行，是聯想控股于金融服务聚焦领域购建支柱型资产的重要战略落地，同时也是公司海外投资的又一突破联想控股表示，将保持银行现有的治理架构及管理团队董事长和首席执行官保持不变；为提供资本及运营支持，巩固及提升品牌在卢森堡本地的领先地位继续向客户提供涵盖零售、财富管理以及对公同业等领域的综合全面的银行产品及服务。（记者

　　17日第二架919大型客机在上海浦东国际机场完成首次飛行，这是继首架机11月转场西安后919取得的又一重要进展，意味着两架919飞机进入试飞状态项目迈入了全面试验试飞的新征程。 　　10时34分919飞机从浦东国际机场第四跑道起飞，飞行两个小时完成预定试飞科目后安全返航着陆。本次飞行初步了飞机起飞、着陆xin能与各主要系統、设备的工作情况飞行过程中了飞机襟翼收放、起落架系统、导航通信系统的工作状态以及飞机加减速特xin等。　　2017年5月5日我国的第┅架919飞机成功首飞。试飞总工程师王伟介绍根据计划，将有6架919飞机投入试飞且试飞任务各有侧重。王伟介绍这次第二架试飞的919飞机編号为10102，未来主要将对919的重要系统xin能进行测试特别是以发动机为代表的飞机动力系统。　　“在上海主要22个系统大概要飞120多个试验点，目前我们安排了4到6个架次来完成这些任务”王伟说，除了今天的试飞102架机?

5月8日凌晨，今日头条创始人兼张一鸣在朋友圈庆祝抖音获嘚苹果商店一季度下载量全球第一并与腾讯公司董事会主席兼马化腾就“微信封S H A，微视抄袭”展开交锋张一鸣在其微信朋友圈评论称：“微信的借口封S H A，微视的抄袭搬运挡不住抖音的步伐。”马化腾看了以后仅用7字回复，“可以理解为诽谤”张一鸣称，今日头条針对微视抄袭一直在公证马化腾则回击，“要公证你们的太多了”　　点评：字节跳动（今日头条产品的研发公司）与腾讯的恩怨情仇由来已久，双方之间摩擦接连不断屏蔽与反屏蔽层出不穷。作为在夹缝中生长的“独角兽”今日头条与腾讯在多个领域均存在业务競争。在如日中天的短视频领域两者之间更是剑拔弩张。两位大佬在朋友圈的隔空互怼也正是因此而起移动互联时代，流量为王短視频正在改变人们的社交和获取信息的方式，风口已至大战一触即发。

新华社上海７月２３日电（记者周蕊）上海市消保委２３日公布嘚２０１８年上半年投诉处理情况通bao显示共享交通、移动购物成为消费者投诉的“新型重灾区”。　玻埃保改晟习肽，上海各级消保委共受理消费者投诉８１４４２件同比上升８．８％。在服务类投诉中交通运输服务、旅游、文化娱乐健身居投诉前３位。　　共享單车和共享汽车等共享交通领域的投诉高企今年上半年，上海市消保委受理共享单车投诉３６２５件问题主要集中在押金退还延迟、無法解锁、无法还车、异常扣费等ＡＰＰ软件系统故障；共享汽车投诉５２７件，问题主要集中在车辆行驶过程中突然发生故障续航里程与实际行驶里程不符，无法还车、异常扣费车损责任潘定难等。　　与此同时购带来的投诉呈现向移动端发展的趋势。上半年上海市消保委共受理购渠道投诉３９２８８件，同比上升１７．９％随着移动购物在购中占比的加大，社交拼团等新移动购物方式引发的?

原标题：滴滴回应专车饮用水是尿：司机用矿泉水瓶方便致乘客误饮针对专车乘客喝到尿的说法国内约车平台滴滴作出回应。据触电新聞10月10日bao道上海的孙先生在乘坐滴滴专车时，喝到了带有尿液的水孙先生表示，礼橙专车有专门提供给乘客的饮用水当时口渴的他拿起扶手杯座上的水，喝了一口却发现是尿专车司机称不清楚是怎么回事。孙先生打算投诉时司机说这会让他失业，希望能拿钱私了對此，滴滴方面回应称经核实，司机因内急找不到厕所使用矿泉水瓶方便并将瓶子放置在驾驶室中控台，导致乘客误饮“对于乘客遭遇，我们感到万分抱歉”滴滴方面表示，“10日下午我们工作人员已陪同乘客前往医进行身体。同时我们也将尽快安排司机进行体檢，通过医学手段明确乘客是否遭受健康损害我们将持续跟进，为乘客提供力所能及的帮助以及健康保障”据悉，目前司机因违背滴滴服务规则，已被平台封禁

郫都区FY知识产权庭法官正在线审理一起购纠纷。新鲜购纠纷在线审理 原告被告足不出户打官司　　8月7日上午11点在郫都区FY，一场淘宝购物纠纷在上开庭了5月9日，赵某花了6758元在淘宝成都某科技有限公司的点下单购买了手机一台。赵某称他購买时该商品店上宝贝详情页面描述为“原封国行”。　　收到货的第二天赵某在使用过程中发现，手机配件耳机、充电线等出现多处問题在与卖家沟通后，双方都确认该商品为“水货”赵某要求卖家退款退货，卖家以“水货手机配件容易出问题”为由拒绝退货退款　　赵某向郫都区FY提出诉讼请求，要求卖家退款退货并支付赔偿商品价款的三倍费用共计20274元。随后双方在平台上提交了证据材料。　　8月7日上午11点35分庭审在进行35分钟后结束，原告被告下线郫都区FY知识产权庭庭长冉垠介绍：“接下来，我们将根据双方提供的证据材料进行潘决，潘决结果择日宣布届时也无需双方?

创办特斯拉14年，亏损超过60亿美元即将裁员达3000人；马斯克称华尔街做空者盼着公司死掉特斯拉创办人马斯克。图视觉china　　今年初搭载红色特斯拉跑车的重型火箭一飞冲天之际，被誉为现实版“钢铁侠”的特斯拉创始人埃隆·马斯克迎来高光时刻，他上了全球媒体的头条。但随着业界爆出特斯拉债务高企、巨亏不止特斯拉股价迅速下滑，马斯克随即跌入饱受质疑的谷底　　爱他的人认为他用梦想改变了世界，华尔街却打算做空特斯拉在6月6日的股东大会上，身着黑色西装面色憔悴的马斯克两度哽咽，称特斯拉用爱生产汽车　　从2016年开始，关于特斯拉是不是庞氏骗局的质疑就不绝于耳产能低迷、股东逼宫、连续亏损14姩超过60亿美元……特斯拉正逐步陷入负面消息漩涡。尤其马斯克在6月12日宣布将大规模裁员9%，以保证盈利这意味着有3000人将失去工作，引起业界广泛关注6月17日晚间，马斯克给全体员工发了一封内部信称公司有一名内鬼。?

内马尔归来！被骂诈伤又如何他不想再为世界杯鋶泪了内马尔复出：内马尔和菲尔米诺庆祝进球。6月4日晚巴西队在热身赛2比0击败克罗地亚。让巴西球迷高兴的不只是比分还有他们的領袖——内马尔的归来。虽然只是替补上??患瞧?恋耐黄票?浣?，已经证明巴西王牌从伤病中走出即将开始的俄罗斯世界杯，他会再一次扛著球队前进为了在俄罗斯圆梦，内马尔的身边曾围绕着不少批评甚至有人指责他为了逃避俱乐部比赛“诈伤”。但为了世界杯他甘願如此。内马尔复出：内马尔庆祝进球王者归来，他还是猛兽或许因为只是热身赛在和克罗地亚队的比赛一开始，这支巴西队并没有踢出最好的状态上半场比赛波澜不惊，也没有进球出现而在下半场刚开始，内马尔便披挂上阵——事实上相比比赛的结果，球迷所哽关心的也正是内马尔会不会在此役重回赛场他没有辜负人们的期待，上场25分钟内马尔便用一粒进球宣告了自己的王者归来。

5月22日┅名员工低头走进位于后厂村的百度办公楼。新京bao记者 杨砺 摄　　5月22日的海口百度创始人兼李彦宏没有到场。　　这是他一周前做出的決定在此之前，已经连续ju办10年的百度联盟峰会他从未缺席过　　多位知情人士表示，李彦宏缺席本次峰会的重要原因就是百度需要他唑镇北京稳定大局因为百度刚刚经历了一场人事变动，百度二号人物百度公司总裁兼陆奇即将卸任军心尚未稳定。　　5月18日李彦宏宣布陆奇即将卸任的消息，5月21日在百度大厦进行了内部交流会，陆奇现身10分钟对离职原因做了说明　　陆奇称，因身体和家庭原因离開公司,与其他高管无关但据多位与会人士透露，陆奇也坦承在与其他高管通力合作的时候也会有分歧，但分歧都在正常范围内　　洏5月22日的海口，深陷陆奇离职“内斗门”的主角百度公司高级副总裁、百度搜索公司总裁向海龙主持了本次峰会并接受了媒体采访，谈忣陆奇的离开是否与他有关时他回应?

中怡康、奥维云等市场研究机构数据显示，今年一季度厨电市场出现“倒春寒”不过，高端产品、新兴城市表现却更为“亮眼”老板等头部企业猛力拓展，充满竞争的厨电市场正加速调整　　一季度厨电市场量额齐跌　　近日，奧维云（）发布全渠道推总数据显示今年第一季度厨房大家电市场零售额规模为128亿元，同比下滑6.1%；零售量为1366.9万台同比下滑3.3%，整体量额齊跌整个厨电行业遇冷。　　与此同时中怡康发布的数据则显示，今年1-12周传统厨电吸油烟机、燃气灶、消毒柜的线下零售额同比分別为-16.7%、-7.5%、-11.9%，线下市场遭遇极寒环境尤其是期待中的春季家装季连同3·15促销，并没有给市场看到回暖迹象同时，线上市场增速进一步放緩以烟灶为例，线上市场零售额增速为20.0%、25.9%增速下降到30%以内，从第7周到11周烟灶产品均出现了连续5周的市场负增长线上市场发展遇到了鋶量红利减弱及产品价格相对偏低等因素造?

农村地区发展不充分的现状，恰好让农村电商有了可施展拳脚的空间近日，在第五届京交会嘚“精准帮扶与社区电商论坛”上商务部china国际电子商务中心研究长李鸣涛提出，农村电商的发展成为新农村建设的重要推动力推动农村地区社会经济生活条件改善，促使农民增收开拓县域及农村市场是当前电商企业的重要战略布局，农村电商成为县域及农村资源的发掘器　　阿里、京东、苏宁等企业不断布局农村市场。据电子商务研究中心发布的《2017china农村电商发展bao告》显示2017年农村络零售额达到12448.8亿元，同比增长39.1%预计2018年农村络零售额将突破1.5万亿元，增幅或超过20%农村络零售市场已初具规模。　　农村电商也存在着发展不均衡、不充分嘚问题李鸣涛强调，农村电商发展可持续已成为电商企业面临的突出挑战近几年，农村电商交易额呈现快速发展态势从2014年的1800亿元增長到2017年的1.25万亿元，增幅达85.6%但值得关注

新华社北京５月２４日电一项最新研究显示，在木星轨道附近的一颗“逆行”小行星不是太阳系“汢著”而是来自星际空间的“移民”，它在太阳系形成初期就来此定居这是人们首次在太阳系中发现永久驻留的外来天体。　　这颗尛行星编号为（５１４１０７）２０１５拢冢担埃，它绕太阳公转的轨道与木星轨道非常接近但运动方向与太阳系绝大多数行星和小荇星相反，就像在大卡车车道里逆行的一辆小车　　根据目前的太阳系形成理论，行星和小行星由早期太阳周围的尘埃盘凝聚而成因此它们的轨道位于同一平面附近，并且运动方向应该一致在实际观测中，“逆行”的小行星非：奔　　法国蔚蓝海岸天文台和巴西圣保罗州立大学研究人员bao告说，模拟分析显示这颗小行星已在当前轨道上稳定运行很久，在太阳系内诞生的天体不可能拥有这样的轨道咜应该是约４５亿年前被太阳引力捕获的星际“移民”，当时太阳系诞生约１亿年处于行星形成过程的末?

china电信成为了首家为云上贵州运營的苹果china内地业务提供云存储服务的提供商。据悉china电信天翼云与云上贵州已于6月底正式签署《基础设施协议》，这标志着自今年2月28日china内哋的业务正式由云上贵州负责运营后云上贵州将牵手china电信天翼云为提供云存储服务。　　业内分析指出虽然双方未透露具体的合作规模，但所有china用户的数据都迁移到天翼云平台的话数据存储体量和规模都将非常大。双方这一合作或将是截至目前业内最大的云计算存储類项目之一　　去年7月，苹果公司与云上贵州签订合作协议今年初，双方正式宣布从2月28日起china内地的服务将转由云上贵州负责运营。莋为苹果在china大陆业务的唯一合作伙伴云上贵州还将负责运营支撑china服务的全国数据中心。此前由于服务在china没有数据中心，用户访问需連接到苹果位于美国北卡罗来纳州的数据中心之后，再跳转回china　　云上贵州方面透露信息显示，苹果china数据中心投资金?

新体验惊喜频频　　“618”大促折射出我国电商市场蓬勃发展的活力我国络零售市场快速发展，实物商品上零售对消费增长形成强有力的拉动作用在当前峩国消费转型升级中扮演着引领者和加速器角色——　　曾经单纯是京东店庆日的“618”，如今成了电商行业上半年最大的促销节日从综匼xin电商平台京东、天猫，到跨境电商易考拉、洋码头再到拼多多、云集这样的社交电商，狂欢舞台上“你方唱罢我登场”　　“618”大促显示出了我国电商市场蓬勃发展的活力。来自guo j ia 统计局的最新数字显示今年前5个月，全国上零售额32691亿元同比增速高达30.7%。　　盘点“618”无论在消费端、商家端还是支撑环境上出现的新趋势，都显露出消费互联未来的发展轨迹　　消费升级交出“漂亮答卷”　　5000瓶六神婲露水味鸡尾酒，上线17秒被“秒S H A”一空6月18日零点10分，联想旗舰店超过去年“618”全天销售额；零点40分天猫精灵?

陈东与记者的聊天记录，其称电话信息1毛钱一条购买的话1000条起。　　“本人手机因意外因素导致信息泄露请大家不要相信任何关于借款事宜。”5月20日张寒（囮名）在朋友圈发出这条信息后，长舒了口气　　前不久，张寒将自己的旧手机在二手市场卖掉“没想到手机里的电话簿、微信、照爿等隐私信息会被泄露出去。”张寒不清楚的是自己明明已将电话恢复为出厂设置，为何信息还是被窃克?衷诘Ｐ牡氖，不知道现在有哆少人手中握有自己的信息　　据媒体bao道，工信部数据显示我国从2014年至今的废旧手机存量累计约18.3亿台，且预测2018年和2019年手机淘汰量将分別达到4.61亿台和4.99亿台而随着2020年5逐步商用，这一数字将增至5.24亿台调研机构赛诺预估数据显示，2017年2（不包括个体回收、用户私下交易）端回收的手机约为3000万台　　二手手机交易是否会导致个人信息泄露？近日新京bao记者调cha多家手机维修商户发现，多数二手?

7月18日“爱jiaoyu，未来”——2018好未来人工智能大会在京ju办会上，好未来推出“”智慧课堂解决方an并升级“魔镜”为基于课堂过程的教学效果智能评测系统。哃时好未来脑科学实验室与七大高校专家联合发布“儿童青少年脑发育发展动态信息组学图谱”项目、推出“ ”品牌并发布脑科学知识課程体系，旨在帮助教师、家长、学生理解并应用脑科学jiaoyu理念　　好未来创始人兼张邦鑫发表演讲　　“互联正在重构学习，人工智能將会融合jiaoyu我们希望通过研究学习的科学，让孩子更科学地学习”好未来创始人兼张邦鑫表示，“好未来的使命是‘用科技推动jiaoyu进步’希望通过科技提供大规模、低价格、高品质的教学服务，做真正符合学生身心健康发展的jiaoyu并与广大同行携手，推动jiaoyu资源的均衡和普惠”　　“脑科学”引发新的科技产业革命　　与会嘉宾表示，人工智能与脑科学的交叉融合正引发新的科技产业革命，成为高校、jiaoyu企業的重点?

　　新华社北京8月5日电（记者高亢）记者5日从工业和信息化部获悉电信zhapian治理已取得阶段xin成果，工信部将持续加强电信zhapian源头和综匼治理进一步加大电信zhapian整治力度。　　据了解近年来，工信部在国务打击治理电信络新型wei fa fan zui工作部际联席会议指导下,强化行业源头治理、综合治理截至目前，防范打击工作已取得阶段xin明显成效：　　一是重点业务整治得以加强关停违规语音专线6.1万条，“400”涉an号码从2016年朤均700余个下降至目前的个位数用户jubao和gong a n 通bao封：怕胱芰坑?017年同比分别下降55%、66%。　　二是技术防范得以强化全面建设完成覆盖国际口和省口嘚zhapian电话技术防范系统，日均处置zhapian电话400多万次累计3.39亿次。　　三是持续从严落实电话用户实名登记指导和督促电信企业通过配备二代身份证识别设备、现场拍摄留存办理用户照片、开展在线视频实人认证以及强化“一证五卡”限制等措施，提升电话用户登记信息准?

昨天china鐵路总公司宣布，今年7月1日0时起全国铁路将实行新的列车运行图, 16辆长编组“复兴号”动车组首次投入运营。调图后全国铁路“复兴号”动车组日开行数量将由现在的114.5对增加到170.5对，可通达23个直辖市、省会城市和自治区首府　　据china铁路总公司有关负责人介绍，“复兴号”動车组2017年6月26日投入运营以来以其良好的乘车体验广受旅客欢迎，但因每列编组仅为8辆运力为576人，车票供不应求春运等高峰期，铁路蔀门将2列8辆编组“复兴号”重联运行以增加运力。根据旅客需求铁路部门研制生产了每列16辆的长编组“复兴号”动车组，每列定员达箌1193人是8辆编组“复兴号”的2倍，也可方便旅客在全列车内通行　　昨天，一组加长版“复兴号”内部坐席和装饰曝光据了解，现有8輛编组“复兴号”列车在两侧车头设有“一等商务座车”车厢同时包含一等座与商务座，而16辆编组“复兴号”在1号车设有单独的“商务座车”车?

4月25日工信部信息通信发展司司长闻库在回答记者提问时表示，7月1日确保取消流量“漫游费”他透露，部分企业在新推出的套餐当中已经将本地流量升级为全国流量同时，企业还根据用户使用需求推出流量月包、假日流量包、流量日包等产品，降低流量消费門槛　　工信部总工程师、新闻发言人陈因表示，今年第一季度基础电信运营商加快制定降低流量资费方an，确保完成既定降费目标┅季度4用户总数达10.5亿户，4用户总数占移动电话用户总数的72.2%　　“加大不限流量或大流量资费方an的推出力度。”闻库表示部分企业在新嶊出的套餐当中已经将本地流量升级为全国流量。同时对主流套餐推出优惠销售，赠送用户一定的通信费对套餐里面所含的一些流量洅进行加大扩容。　　在家庭宽带方面闻库表示企业将推出宽带优惠的资费方an，开展一些提速不提价加大固定融合套餐的推广力度，茬中小企业宽带专线方面“企业将进一步降低专线的价格，

近日知名市场研究机构 日前发布了一季度全球电视出货量状况的bao告，bao告显礻今年第一季全球电视出货量比增7.9％至5060万台，其中电视出货量比增115.8％至47万台，在高端市场上电视正占据更多市场份额，但china企业仍不具备主导权没有太多优势。　　电视异军突起　　而在上个月的五一促销期（4.9-5.6）期间中怡康市场调研数据显示，彩电市场零售量394万台销售额125亿元，同比下降分别为12.4%和26.1%呈现出量价齐跌的不良局面，但就在这种情况下消费升级浪潮却让产品异军突起。　　中怡康数据顯现五一期间的销售上，量子点电视、曲面电视的表现均不容乐观量子点电视在线下渠道渗透率下降了约20%，曲面电视在线下渠道的渗透率降幅则达到了46%与此相对比，电视表现则较为抢眼在宏观环境低迷的背景下，全渠道均出现渗透率攀升的态势在线上渠道线下渠噵的渗透率分别上涨了83%和100%，创历史最高增幅成为增长最快的电视品类

苏宁易购近日宣布将通过自身的渠道优势联手国内外制造商共同深挖china的洗碗机市场。　　苏宁易购总裁侯恩龙表示目前china洗碗机的普及率尚不足3%，远低于欧美市场70%的高普及率这一方面显示洗碗机厂商应該更多地开发适合china饮食习惯的产品，另一方面也需要渠道的推动截至去年底，苏宁渠道已累计销售洗碗机50万台行业占比达到25%。而今年蘇宁不仅将继续巩固国内最大洗碗机销售渠道的地位而且还要进一步将市场份额提升至30%。侯恩龙表示要实现这一目标，今年苏宁要销售出50万台洗碗机销售额将达25亿元。（记者