近日，官方的MobileFirst页面更新了8款与IBM合作开发的企业应用。之前我们介绍过为何这场联姻被看作2014年科技界举足轻重的事，举例为当时推出的给飞行员和空乘打造的应用。现在，随着两巨头合作的深入，产品也在不断增多，涉及更多领域。
IBM联姻新动向：推出8款企业应用，覆盖医疗、、保险等领域
医疗领域有一个应用，三个应用。上图显示的Hospital RN是为护士提供的，主面板上有各病房病人个数、他们居住的天数等信息，方便护士对各项资源进行管理。该应用还能通过iBeacon技术自动定位病人，为护士推送一些如病人按铃、安全警示等提醒，还有一款应用Hospital Tech提供类似的功能，但作为移动端有更好的便携性。
另外两个都是iPhone端，Hospital Lead则可以帮助医院方合理配置资源，如按需调整每层的护士和医生数量等。Home RN则是帮助护士管理病历，同时与团队沟通。
工业领域推出了端应用Rapid Handover，如上图所示。主要帮助生产团队同步时间表，并展示指定生产目标、显示设备维护情况和员工列表等信息。总之，为管理人员提供一个更加清晰的人员和数据管理工具，便于他们提高生产效率。
交通和旅游业继上次的飞行员、空乘应用后，又新增了为空乘打造的另一款iPhone应用Ancillary Sale，主要用于舱位升级、售卖免税品或食物的时候，通过Apple Pay直接完成支付过程。同时，积累一定的用户数据后，系统可以根据历史记录为乘客带来更好的体验，如为他们准备喜爱的食物。
上图是领域推出的iPad应用Order Commit，主要通过可视化的数据分析，帮助零售商更好地做决策。同时结合了iPad摄像头，让商家可以直接拍摄产品照片，对有相似特点产品的售卖情况进行建模，总结规律。
最后一个新iPad应用Risk Inspect是关于保险业，它可以帮助保险检查员更准确地进行风险评估。当打开摄像头拍下工作场景时，云端智能分析工具会反馈需要关注的高危区域，并且给出类似情景的理赔历史、环境和结构数据，以及周围社区的犯罪统计数据。对于保险从业人员来说这些准确深度的信息可以帮他们做出更准确的判断。
看来，上次苹果在各行各业后，对于不同领域的用户需求挖掘和企业级App开发都有一定的益处。未来结合Apple Watch更多场景的使用，苹果的用户。
来源：36氪 /p/531388.html
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IBM运用数据分析工具 或将转变网球体验方式Yesky天极新闻 08:43
　　【Yesky新闻频道消息】IBM跟温布尔登网球公开赛合作已经是第25个年头了。这家科技巨头为将于6月29日在伦敦温布尔登全英草地网球俱乐部举办的网球比赛设计了一个新网站。
　　IBM联络官山姆?塞登表示为了建立这个通知系统，IBM收集了自从温网1877年开赛以来记录和比赛结果，这些数据长达100万页。
　　IBM的数据分析工具，比如预测分析仪表板Slamtracker，可仪显示实时统计和对比赛的分析。Slamtracker还提供了以往大满贯赛事的数据，或是提供参赛者之间历史对决比分记录。
IBM数据分析工具
　　大数据是企业界议论颇多的一个术语。但是目前，由于球员、球队和联赛统计及分析的巨大需求无法满足，它在体育世界得到越来越广泛地。
　　例如，在网球领域，大数据包括锦标赛、比赛和球员统计，例如发球速度、连续对打计数、 发球直接得分者和直接得分的发球等。而比大数据包括什么更重要的是，如何利用大数据来加强并在多个方面转变我们的方式，享受网球运动。
（作者：石敏琦责任编辑：石敏琦）
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本文编辑自：网易科技、维基、infoQ、腾讯科技、搜狐科技等
如果您是一位体育迷亦或是一位电影迷，那么想必跟我一样看过那部风靡全球的《点球成金》。这部改编自2002年美国职业棒球界真实事件、由影坛大帅哥布拉德&皮特主演的体育电影，讲述了一支小成本球队依靠球员评估数据模型，用数据理论指导每一位队员在最合适的位置上发挥最大潜力，最终创下了史无前例的20连胜奇迹的故事。
虽然《点球成金》的故事发生在十几年前，但是它已经很好地证明了数据在体育竞技中的重要作用。在十几年之后的今天，大数据在体育产业中的应用也变得更加广泛，体育赛事也由此变得更加互动、更加精彩、更加科技化。
10月3日，2015年中国网球公开赛在北京如期开战。IBM作为中网独家信息科技提供商，为大赛提供了购票验票系统、比赛现场数据追踪、中网微信自助服务、天气预测及智能信息交互机器人等多项服务和解决方案。
活动现场还发布了IBM森博士，它是IBM中国研究院研发的智能信息交互机器人，这次专门针对2015年中网赛事进行了功能设定与研发。
据森博士自己介绍，它拥有IBM认知计算能力，可以识别面貌，过目不忘，还可以理解自然语言，和人类聊天。
先来听听IBM大中华区董事长与森博士现场进行的一段对话：
陈黎明：你好，小森！
森博士：您好，，我是IBM森博士，久闻您的大名，今天见到您好高兴，能和您握个手吗？（说着便伸出手来）
陈黎明接着问道，你对中网有什么了解？你知道小德吗？森博士立刻介绍了中网和小德的基本信息，还通过大数据计算，展现了小德在新浪微博上实时的支持率：89.84%。
“我们不生产机器人，我们只生产机器人的大脑”，IBM中国研究院研究总监苏中博士笑着介绍道：“IBM在计算方向已经有二十多年的技术积累了，目前已应用到医疗、法律、教育、投资等领域。我们希望机器人大脑能够深入理解文本、语言、图像，能够读懂病例、法律、教科书等，基于大数据帮客户提供更好的决策依据。”
在这背后是IBM技术的开放性尝试。
Watson大规模商业化
10月7日，IBM宣布组建新的业务部门，要给Watson技术进行大规模商业化。这个新组建的部门名为“Cognitive Business Solutions”（认知商务解决方案），将由史蒂芬&普拉特（Stephen Pratt）负责运营，他此前在印度外包公司印孚瑟斯（Infosys）担任高管，负责顾问相关事务。这个新部门将拥有2000名员工，为企业提供有关如何利用IBM人工智能软件的咨询建议。
IBM首席执行官罗睿兰（Virginia Romett）在周二召开的Gartner Symposium大会上宣布这个消息，此次大会在美国佛罗里达州的奥兰多市召开，是信息技术企业高管齐聚一堂的盛会。
从2011年至今，我们可以看到 Watson 的发展简史。
2011：起步，赢得智力竞赛
2011年Watson机器人发布，击败人类赢得美国智力问答节目《危险地带》的冠军。但是，仅仅赢得智力问答比赛不代表它是一个非常有效的商业模式，也不足以证明Watson系统值得投资。
2012：完成应用测试，但没有盈利
2012年IBM通过和Memorial Sloan Kettering癌症研究中心的合作，以医学教科书、肿瘤学研究及医疗记录（需经过病人允许）为基础，与医生合作为病人做出针对性的诊断或治疗建议。这时候Watson已经成功的完成应用测试，但它还没有盈利。
2014：广泛应用到各个领域，开始商业化
2014年，IBM开始将Watson机器人广泛应用于各个领域。公司允许企业创建并且推广自己在Watson系统上开发的APP。目前，大约有350个公司与IBM签订了协议，这一数字还将上涨，因为9月24号IBM公布了一套新的开发工具，这套工具可以帮助非签约公司的人员为Watson开发商用app。因此，明年我们就可以看看Watson的盈利状况了。
2015：组建新业务部门，规模2000员工
这个新组建的部门名为“Cognitive Business Solutions”（认知商务解决方案），将由史蒂芬&普拉特（Stephen Pratt）负责运营，他此前在印度外包公司印孚瑟斯（Infosys）担任高管，负责顾问相关事务。这个新部门将拥有2000名员工，为企业提供有关如何利用IBM人工智能软件的咨询建议。
3大能力和14种商业应用
IBM的愿景中，Watson 可以细分为三种能力，每种能力对应于IBM所提供的一种特定服务：
1、Watson Discovery Advisor意在通过自然语言处理找出数据中的正确答案并提供类人交互。
2、Watson Analytics允许用户通过视觉化展示探索大数据洞见，而不用进阶分析培训。
3、Watson Explorer意在通过统一视角帮用户发现并分享数据驱动洞见。
IBM创立的Watson组群会通过Watson Development Cloud开放Watson技术，从而允许第三方通过RESTful API获取Watson功能，进而设计、开发和部署认知应用。
IBM会向使用Watson的公司服务的公司收费，价目表显示：机器对话大概是2美分/分钟，辅助决策（比如选啤酒）约为3美分/次，性格特质的测试为60美分/次。为了帮助Watson收集大量的数据，给Watson进行一次培训将给开发者返还3美元。
以下是Watson商业应用列表：
1、新泽西的Point of Care很早就使用了Watson系统，Point of Care公司的员工给Watson进行培训，Watson要学习医护人员在诊疗硬化症，糖尿病和肺癌的时可能涉及的上千个问题。Watson需要花12周来了解特定疾病的诊疗过程，学习完成之后，公司开发的app会自动整合该疾病最新的研究成果。
2、多伦多的Ross Intelligence致力于用Watson系统为律师服务。对破产案件那些难以下结论的问题，他们向Watson提问，然后收到Watson的回答，包括立法中与这些问题相关条款和以往的案例。
3、Cognis是恐龙智能玩具，搭载了Watson系统。该玩具可以与儿童进行实时的个性化的对话，并且随着孩子不断成长，该玩具也会不断进化。
4、德克萨斯州休斯顿的Wine4me利用Watson系统开发的苹果应用程序，可以根据口味、预算和搭配的食物向顾客推荐酒。
5、一家叫做UnitesUs的求职网站正在使用Watson的性格分析服务，它可以根据求职者社交媒体所发布的内容为公司分析其是否适合某个职位。
6、VineSleuth公司计划将Watson的语言分类和翻译服务应用于商品推荐中，系统可以根据顾客口味和购买历史自动推荐商品。
7、IBM 与在线心理治疗初创公司 Talkspace 达成合作，IBM Watson将基于后者人工生成的心理医生匹配数据，通过机器学习，结合自然语言处理和用户个性分析技术，辅助用户决策，并帮助医生给出最佳治疗方案。
8、IBM 和研究院合作，开发了尽早发现痴呆症症状的应用。这款app 会展示一些图片提示，问用户一些问题，然后记录用户的声音。问题包括要用户重复刚才听过的句子，倒数计数，描述图片等。Watson 通过对这些数据的分析，判断对方是否有老年痴呆风险。
9、CVS和IBM联手帮助慢性疾病患者，避免其处于危险时刻。CVS各大街头药房将使用Watson电脑系统，一项IBM最新的认知计算技术，基于行为发出的危险信号来预测慢性病患者是否处于危险之中。
10、IBM日本公司和东京大学医科学研究所宣布，作为认知计算技术“IBM Watson”在医疗领域的应用，将运用“Watson Genomic Analytics”技术开展癌症研究。这是Watson基因分析首次被北美以外的医疗研究机构使用
11、IBM 收购医疗影像公司Merge Healthcare公司，并将其与新成立的Watson Health合并。届时Watson不仅可以读懂这些医疗图像（CAT扫描、乳房摄像），还可以根据巨大的电子病历数据库进行分析诊断。
12、Watson 超级电脑已经升级到可以判断一个人的性格了，测试者提供一段至少包括 100 字的对话或是，Watson 电脑就可以帮助你了解自己和他人。Mashable 记者使用歌手 Taylor Swift 写给苹果公司的公开信作为测试内容，Watson 在短短数秒钟内就得出了分析结果：Taylor Swift 有点轻微的强迫症、富有同情心、能够感受到别人的情感、自我意识强烈、精力充沛、享受快节奏的生活；Taylor 的选择受追求声誉的动机驱动，喜欢独立完成工作，有明确的目标，看淡传统，更关注自己所选择的路。
13、IBM的研究人员最新推出的IBM Watson Tone Analyzer可以理解文字信息并分析其中想要表达的语气。Watson Tone Analyzer的技术与IBM Watson Personality Insights（人格分析）采用的语言分析技术类似。只要向Tone Analyzer提供一段文本，它就可以分析出文字里面哪些是带情感色彩的、哪些是写作风格、哪些是社交风格的。
14、Cognitive Cooking是Watson的一个项目，它会使用烹饪原料数据和人类对于食物的欲望来制作出从前人们无法想像的食谱。例如说：克里奥耳式虾肉—羊肉馅饺子、波罗的海式苹果派、开曼群岛式大蕉甜点等。
Watson 硬件、软件和数据建设
以下介绍主要来自维基百科：
Watson是IBM制造的电脑问答（Q&A）系统。IBM介绍时说，它是一个集高级自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等开放式问答技术的应用，并且基于为假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价而开发的DeepQA技术。
Watson是一台专为复杂分析而优化设计的系统，整合大规模并行处理器POWER7和IBM DeepQA 软件。Watson由90台IBM Power 750服务器（还包括10个机柜里额外的输入输出端口、网络和集群控制器节点）组成的集群服务器，共计2880颗POWER7处理器核心以及16TB内存。每台Power 750服务器使用一个3.5GHz、8核心，每核心4线程的POWER7处理器。只有POWER7处理器强大的并行计算能力才能勉强运行Watson安装的IBM DeepQA软件。
Watson的软件由Java和C++写成，并且采用Apache Hadoop框架做分布式计算，还有Apache UIMA (Unstructured Information Management Architecture) 框架、 IBM DeepQA软件和SUSE Linux Enterprise Server 11 操作系统。 超过100项不同的技术被用在自然语言分析、来源识别、寻找并生成假设、挖掘证据以及合并推翻假设。
Watson计算的精髓和本质依然是IBM的商业机密。IBM的数据存储在云端而不是用户终端的机器上，因此不能对其进行改造。但是Watson背后的原理却广为人知，IBM称之为“认知计算”，机器能够具备自我修正和自学习功能。
首先，Watson将问题与数据库中可能的答案比较，产生了一个答案列表。
然后，把答案列表中的各个元素与其他数据库中的数据进行对比，并对答案列表中的每个元素给分，其他的数据库可能是百科全书，医学文件，音频或者图像等，再根据这些数据的可靠性，利用算法对答案进行修正，输出结果。
最后，专家对结果进行评价和调整，这可以提高Watson解决问题的能力。
如此循环往复，直到Watson能够解决足够多的问题后，再向外界发布。为了实现这一目标，IBM不仅雇佣了程序员，还雇佣了语言学家，心理学家和社会学家。同时，他们还鼓励其他人参与进来。
Watson的信息来源包括百科全书、字典、词典、新闻和文学作品。Watson也使用数据库、分类学和本体论。特别是DBPedia, WordNet,和Yago。
IBM小组为Watson提供数百万的文档，其中包括字典、百科全书和其他能建立知识库的参考材料。尽管Watson在比赛中没有链接互联网，它4TB的磁盘上仍有2亿页结构化和非结构化的信息供其使用，其中包括了维基百科的全文。
慈星股份执行董事、副总裁
世界反法西斯战争胜利70周年，喜迎人工智能新纪元。落后就要挨打，未来世界的战争一定不再是实体世界的战争，在人工智能领域取得领先也是国家安全的需要，希望静教主和她的新智元一如既往的带给中国人工智能界热情、梦想和希望！热烈祝贺新智元上线！
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