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| 本文作者： 跃斌 | 2017-11-16 08:13 |
小蓝单车员工携私人物品离开 物业称欠100多万物管费
被视为“最好骑”的共享单车小蓝却被曝出公司已人去楼空。有小蓝单车员工在某职场社交平台发布消息称，小蓝单车宣布解散，继续拖欠员工工资至2018年2月10日。
当日下午，记者来到北京朝阳区金辉大厦8楼的小蓝单车北京办公区，物业告知8楼整层目前已被封闭，记者辗转上楼看到8楼已经人去楼空，仅一名大厦工作人员巡视。一名物业工作人员表示，小蓝单车欠下100多万元的物业费没有解决。
另外，前来找小蓝单车退押金的用户和追款的供应商络绎不绝。而小蓝单车押金退款难的消息从10月份就开始出现。
随着用户投诉愈演愈烈，10月20日，小蓝单车官方曾发布公告称公司已加大人手采取多种措施解决用户问题，并附有退押金流程及反馈渠道，还公布了两个退款专线和一个退款微信号。小蓝单车当时承诺，2017年10月30日之前，用户申请退款的款项，将于2017年11月10日前退还完毕。
然而用户等到的，却是公司人去楼空的消息。15日下午，记者多次尝试拨打小蓝单车官方公布的客服电话，均无法接通。
腾讯前三季度营收超过2016全年近200亿元，马化腾说游戏等业务增长强劲
11月15日下午，腾讯公司（HK:00700）公布了截至2017年9月30日未经审核的第三季度综合业绩。财报显示，总收入为人民币652.10亿元，比去年同期增长61%；净利润为人民币171.74亿元，比去年同期增长44%，但净利润率由去年同期的30%下降至26%。
腾讯董事会主席兼CEO马化腾说：“我们的多项业务在第三季度均取得强劲的业务及收入增长，包括游戏、数字内容、网络广告以及支付相关服务。”他还特别提到了腾讯视频和阅文集团，总体上体现了腾讯在内容上的大力投入。
阿里大文娱将轮值总裁制 杨伟东担任第一任轮值总裁
11月15日下午消息， 阿里巴巴 集团首席执行官张勇宣布，俞永福卸任阿里巴巴集团大文娱董事长后，阿里巴巴大文娱将实行班委基础上的轮值总裁制，班委由杨伟东、朱顺炎、樊路远（木华黎）、张宇（语嫣）、常扬（刘墉）、黎直前（宇乾）组成。杨伟东担任第一任轮值总裁，向张勇汇报。
张勇表示，阿里大文娱业务在永福和大文娱管理班子的领导下已经取得了出色的成绩，顺利完成了与阿里大体系的全面融合，集团将坚持对大文娱长期投资的承诺，面向未来构建阿里繁荣的数字娱乐生态。
小米收购其韩国总代 在三星“后花园”落地
近日小米公司就收购其韩国地区总代之一的佑米公司股权，与佑米公司签署谅解备忘录（MOU）。
根据这份备忘录，双方将尽快完成具体投资条件的细节商讨，并就佑米公司的部分股权正式签署股权转让协议（SPA）；而佑米公司也将正式成为小米公司的子公司，并成为韩国境内首家被纳入小米生态圈的企业。
记者查阅中韩两国公开信息显示，佑米公司为境外投资法人，其前身为在韩国境内销售小米品牌移动电源的LK公司，成立于2015年3月，并在中国同时设立南京佑米电子科技有限公司，其韩国总部位于距离首尔市区20Km的京畿道富川市，并在韩国7个城市开设实体店与一个售后服务中心。
而根据其在韩国的公司公示显示，佑米公司资本金为5.1亿韩元，2016年销售额为175亿韩元；该司主要人员此前曾从事中韩、美韩间网购物流及代配送服务，并在此期间曾开发实时反映电商平台产品数据的WizExpress系统，此后于2014年获得小米公司韩国地区代理权，进口销售移动电源。
贾跃亭在美融资暂无果 FF否认获塔塔9亿美元投资
昨晚，有媒体报道称，由贾跃亭控股的Faraday Future（简称FF）获得了印度塔塔集团9亿美元的融资，占股10%，极大缓解了FF的资金压力。
今日，FF相关负责人否认了此事，并表示目前FF的A轮融资正在进行，有消息会第一时间宣布，一切融资情况以官方公告为准。
截至发稿之时，记者未联系上塔塔集团，尚无法确定其是否对FF有投资意向。
据了解，FF正在推进一项融资10亿美金的新计划，但对投资人的身份一直讳莫如深，唯一公开的就是乐视控股的创始人贾跃亭。在卸任乐视网的总经理、董事长职位的同时，贾跃亭对外宣布，将主要精力放在汽车业务上。
值得一提的是，FF融资的结果，将直接关系到其已经发布并且预售的首款量产车FF 91，能否按计划实现明年的交付。在日前接受媒体采访时，贾跃亭也透露其正在为FF的融资而奔波，目前没有回国的计划。
高通创投扩大在中国投资组合，宣布对摩拜等9家中国公司进行投资
昨日，高通（Qualcomm Incorporated）通过其风险投资部门高通创投（ Qualcomm创投 ；Qualcomm Ventures）宣布对9家中国公司进行风险投资，其中包括：人工智能公司商汤科技 、智能共享单车公司摩拜单车 、无线连接市场供应商创通电子、面向终端侧的人工智能解决方案供应商耐能、无人值守便利店运营商零号元素、创新教育解决方案供应商美科科技 、结合AI和VR/AR技术的内容提供商奇幻科技、“全沉浸式”英语学习环境供应商爱乐奇、以及农业大数据和智能化服务公司奥科美。所有注资款项来自Qualcomm于2014年宣布的1.5亿美元中国战略投资基金。
Qualcomm创投自2003年开始积极在中国进行投资，目前在中国管理近40家投资组合公司。自2015年开始，Qualcomm 创投将其投资重点扩展至前沿科技，专注于在人工智能、物联网、VR/AR、机器人等领域的投资。向上述9家富有潜力的中国公司注资，是Qualcomm创投为中国充满活力的前沿科技生态系统提供支持的又一例证。Qualcomm创投此次选择投资的公司，均为前沿科技领域从事创新的公司。
支付宝上线能赚钱的红包 有人已经赚了5万元
昨日，支付宝在官方微博上宣布上线首款免费发还能赚钱的红包。这款“赚钱红包”主要面向小商家推出。用户在线下付款时，商家可推荐用户扫码领红包，用户使用后商家则获得相应的赏金。
蚂蚁金服副总裁袁雷鸣表示， 赚钱红包中，用户领到的红包钱以及商家获得的赏金全部由支付宝承担，此举是为了进一步在小商家中普及移动支付。
支付宝方面介绍，赚钱红包没有任何门槛，任何用户都可以在支付宝首页搜索“发红包”，进入“免费发红包，推荐有赏金”的页面，将红包通过吱口令、二维码等方式分享给其他人。
申请了收钱码的小商家，也可以在支付宝“商家服务”功能中免费领取红包码海报，张贴在自己的门店。
UC 浏览器遭 Google Play 下架，被指存在隐私问题
据印度媒体The Economic Times报道，来自中国的著名手机浏览器UC Browser（UC 浏览器）被Google Play商店下架，这款浏览器上个月的下载量已经超过5亿，在印度也拥有超过1亿用户。目前用户已经无法通过Google Play商店搜索到 UC Browser，不过UC Browser Mini和UC News仍然可以下载。
针对这一消息， Twitter上一位自称是UC员工的用户表示，他们收到邮件称UC Browser将被下架30天，原因是他们使用了“误导”和“不健康”的方式来提升安装量。
这篇报道提到了UC Browser的开发商UCWeb在今年早些时候被指将用户的详细信息发送到他们自己的服务器上，当时还有印度官员呼吁用户卸载。不过UCWeb否认了这些指控，并发表声明，称他们十分重视用户隐私和安全。
比特币挖矿用电被禁？国网四川分公司：系误读
近日，一份落款为国网四川甘孜州电力有限责任公司丹巴县供电分公司（以下简称国网四川丹巴公司）下发的《关于禁止比特币生产的紧急通知》的文件，在国内比特币行业内流传，引发媒体报道和广泛关注。
对此，记者11月15日联系到国家电网四川省电力公司相关工作人员，其表示没有发布过禁止比特币挖矿的文件，从管辖范围来说，电网公司也无权管辖，此前的一系列传闻是外界误读。
马斯克炮轰做空者：都是些想看特斯拉灭亡的“傻瓜”
最新公布的季报显示，由于被寄予厚望的量产车型Model 3遭遇生产瓶颈，特斯拉录得史上最大季度亏损。公司股价应声回落，让做空者笑开了花，全美最大市值汽车公司的名号也因此易主。特斯拉CEO 马斯克很“看不惯”这些人，似乎是厌倦了不时出现的负面传闻，这一次他终于选择向做空者“宣战”。
马斯克在接受媒体采访时表示，做空者一直在编造并扩大有关不利公司的传闻，“他们就是想看特斯拉灭亡的‘傻瓜’。”自特斯拉2010年上市以来，公司市值已经增长数倍，但在马斯克眼里，原来私有化的状态也许更好。“这些谎言伤害了我，侮辱了我的尊严。”
阿里AI时尚助手进驻全国13家门店
雷锋网消息 阿里已向全国13家门店免费提供AI时尚助手技术，以此激励消费者走向实体店。阿里希望人工智能可以提升顾客在线下零售店的体验。
一家上海购物中心引进了AI时尚助手，助手不仅可以识别顾客手上所持的衣服，还能为顾客提供穿搭指南，变身私人购物顾问。使用过AI时尚助手的顾客表示“有时，走进商店我并不知道要买哪件，但有了她，我的选择更加专业迅速。”
阿里的新零售研究团队开发此项技术，深信AI将会改变塑造未来的零售业格局。该技术能够产生巨大作用是因为它可以进行深度学习，事先记忆储存了数以万计的服装以及设计师的喜好。此外，针对不同的门店，AI时尚助手会据其库存选择穿搭。
微软研发神经模糊技术，发现软件漏洞的效率大大提高
为了减少漏洞和提高软件质量，微软开发了神经模糊技术。这种新的自动化测试方法，采用一种称为模糊（fuzzing）的技术，将大量的数据输入到程序中，以尝试强制发生崩溃或意外行为，从而发现漏洞。微软新的神经网络模糊测试项目采用灰箱模糊器，并将深度神经网络应用于反馈回路。随着时间的推移，神经反馈有助于发现更多可识别程序缺陷的独特代码路径。
在一个用于解析.png文件的库测试中，与传统的模糊技术相比，微软使用神经网络所获得的代码路径数量翻倍。不过，与所有处于研发阶段的技术一样，还有一些问题需要解决。当试图通过神经网络运行PDF文件时，传统的方法仍然胜过神经网络。造成神经网络响应缓慢的大文件被认为是罪魁祸首。
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