每周分享-第3期

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为什么你(可能)已经买了你的最后一辆车

为什么你(可能)已经买了你的最后一辆车

近期英国国家广播公司BBC发布了一篇名为为什么你(可能)已经买了你的最后一辆车的文章,文章中所有的基础都是建立在无人驾驶,这里的无人驾驶可不是现目前的无人驾驶,现目前的无人驾驶可以理解为辅助驾驶系统。

文章中提到很多分析预测在20年内我们都将停止拥有汽车,而内燃机也会成为历史,文章中提到的以1900年的纽约第五大道的照片,当时的图片中的车都是以马车为动力
纽约第五大道的照片,当时广场中的车都是马车

而到了1913年同样是纽约第五大道,而图片中的车全部是以内燃机为动力
1913年同样是纽约第五大道,图片中的车全部是以内燃机为动力

随后文章从经济的角度来分析了为什么真正的无人驾驶会取缔私人汽车,首先比如你从A到B打车需要10英镑,而我们都知道在所有的国家内人工费是一个不小的成本,几乎可以达到费用的50%左右,所以无人驾驶将取出司机将节省费用的50%,此时,你的打车费用从10英镑降至5英镑。

汽车取出司机后,开销最大的就是燃油费以及内燃机的维护成本,典型的电动车大约有20个运动部件,而内燃机大约有2000个运动部件,光从内燃机的维护成本、生产成本、零件成本就已经高出了电动车。并且放弃燃料车将会大幅度的降低污染。

内燃机

然后其次的是燃油费,电动车的动力是靠电能,现目前在电动车的充电费用已经远远低于燃油车,文章中提到,可以将10英镑的费用降低为1英镑。

它带来了另一个显着减少。完全自主的电动出租车网络可以提供低至当前费率的10%的乘坐。

虽然目前电动车售价高于燃油车,但是随着电动车的各项生产、技术的成熟,成本会持续下降,并成为主流,这就是特斯拉耗资50亿美元(38亿英镑)电池厂的逻辑。

随后文章提出了一个更为大胆的想法“人类司机将被禁止”:

合乎逻辑的下一步将是禁止人类驾驶汽车,因为它们对其他道路使用者构成了这样的风险。
花一点时间思考一下这场革命将产生的广泛影响,除了改变我们的变化方式。将会有不利因素:数百万汽车行业工人和出租车司机将首先寻找新工作。
如果真正的实现了无人驾驶技术,那么抛弃人类司机是一个非常不错的想法,那时候的道路上将都是无人驾驶的汽车,而人们在汽车内可以放松休息,堵车也是不复存在。

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每周分享-第2期

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房闹真的是有效的,万科退款了

房闹真的是有效的,万科退款了

房闹,注定是一个会载入房地产史册的词汇,买的房子只能涨不能跌,只要跌了就去闹事让开发商退房或者赔钱。

我以前曾经认为,房闹是违法的,严重有违契约精神,而且如果容忍这种现象的存在,会严重助长投机之风。只要买得起房子就要买,因为只要房价跌了,不仅政府会出手,房地产商也会赔钱,所以买房会成为万无一失的投机工具。

当所有人都这么想的时候,人们会把家中的每一分钱都拿来买房,让房价一飞冲天直到再也无法承受为止,最后一波接盘侠耗尽了力量,然后泡沫炸裂。

但是今天万科却上演了一出房闹的好戏,打响今年楼市降价第一枪的厦门万科白鹭郡楼盘,要给房闹业主们退款退房。。。

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每周分享-第1期

我会将我每周看到的文章、文档分享在这里,该周分享一共会包含六个部分:

  1. 前言:也就是你看到的这部分,这部分会对周分享进行解释大概周分享是什么?
  2. 一篇带思考性的文章:这篇文章是我在这一周内看到的比较认同并具有可思考性的文章,可能有些时候我会给出我的理解、见解。
  3. 互联网新闻:该部分会分享与计算机相关的文章,这部分可能包含新发布的文档、语言、事件、硬件、新奇等
  4. 生活趣闻:该部分会包含我这一周看到的不限范围有趣的文章、事情
  5. 软件分享:该部分会包含我这一周发现的一些新奇、实用、高设计的软件,该部分分享的软件有可能不是实用性的,但分享的软件一般会包含上面其中一点。
  6. 每周金句:该部分会包含我这一周内看到的一些金句,这句话可能不是某个伟人说的,并且也不一定是很有哲学的,或者该话可能会很糙,但是我觉得很有道理很有思考性的话都会在这里分享出来。

该前言部分以后说不定会可能增加内容,在这里也会进行更新,在其中分享的内容,我会尽可能的去找到原文链接并附上,如果在其中有任何冒犯原作者的地方,请与我及时的联系(邮件),我会第一时间回复你,并与你共同处理该事情。

对于内容部分,因为该部分属于我一个人编写,所以在内容中很有可能会带有自我的主观意识,如果其中有任何不正确的理解、见解,我也很希望你能与我交流。

MAGNA:人类 vs. 机器

MAGNA:人类 vs. 机器

文字部分来自:199IT

MAGNA和IPG Mediabrands发布了新报告“人类 vs. 机器”。机器学习技术使广告商在识别和定位最容易接受的消费者方面更加有效,显著提高了购买意愿以及其他关键绩效指标(KPI)。

这项研究分析了三个实时广告活动,并利用UP // LIFT测量技术以确定机器学习在一个月内产生的影响。实际上,这是一场人类与机器的较量。

调查发现,在所有类别上,机器都胜于人类,包括:

  • 提高品牌认知度(机器:+ 6.2%,人类:+ 3.3%);
  • 提升消费者对品牌的兴趣(机器:+ 8.6%,人类:+ 1.9%);
  • 考虑购买(机器:+ 5.7%,人类:+ 0.8%);
  • 购买意向(机器:+ 1.1%,人类:+ 0.5%)。

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