如何评价中科图灵领导年龄歧视,见不得男人做饭带娃?

一将无能累死三军，自己无法带领公司盈利，在这无能狂怒喷80后带娃。

看了下原发帖，开除的是一个月底薪4500、合同业绩150-200万、回款100万的销售。这个老板，典型的小作坊主，几年前公司是小作坊的时候，靠压榨员工尚能盈利。

做了十年，团队应该扩张了一些，团队大了、不好带了，需要相应的管理能力来组织团队稳定产出，才可能实现盈利，小作坊主没有能力也没有意识去建设组织能力，而还是一味压榨员工时间，边际效益骤降，给你100人天天996，一样的亏本，典型的德不配位，还不懂政治。

深圳中科图灵科技有限公司于2015年01月15日成立。法定代表人吉治平，公司经营范围包括：云计算、物联网、移动互联网系统设备、通讯系统设备、网络系统设备、电子设备、电子系统、计算机软件系统、计算机硬件设备、计算机应用系统的技术研发、销售与服务；电子芯片的设计、开发与销售。

电子元器件、微电子器件及其他电子产品的研发、购销（不含限制项目及专营、专控、专卖商品）；计算机系统集成、建筑智能化工程、安全技术防范工程、网络工程的设计与服务；信息技术咨询；国内贸易（不含专营、专卖、专控商品）；经营进出口业务（不含限制项目）等。

计算机行业从历史的角度来说可能是最年轻的行业之一，从世界上第一台计算机诞生至今不过70，80年。而如今的世界早已经离不开这个 “小年轻” 了。如今我们普通人每天接触着各种各样的电子设备，从中获取我们需要的或者不需要的被强加的信息。去公司上班每天用电脑来做报表，分析，或者视频剪辑渲染等等。互联网科技公司的员工每天不断在完善应用，为了能在计算机上给我们提供更好的服务……

所以可以说计算机行业是一个被N倍速播放的行业，而且常常有人预言，在未来计算机的发展仍是如此。人工智能物联网的出现可能会更深刻的改变我们的生产生活。而计算机诞生就具有的方便，快捷，迅速等特性似乎从一开始就决定了它的命运。那么我们常说的计算机，它的计算本质究竟是什么？由此本质又可以畅想怎样的未来？

20世纪三十年代后期，英国数学家   图灵 开始思考人类是怎样求解一个数学问题的，或者说 求解数学问题的一般过程是怎样的 。而图灵之所以研究计算思维，实际上是为了回答德国数学家希尔伯特在1900年举行的世界数学家大会上提出的 “23个数学难题”  中的一个问题。

在1936年，图灵写下了《论可计算数及其在判定问题中的应用》中。而在这篇论文的 注脚 中提出了图灵计算模型， 也正因为这个注脚，这篇论文得以著名。 同时这篇论文的正文的意义和重要性反而退居其次了。 值得一说的是，这样的事在科学史上早已屡见不鲜。 图灵在提出图灵机模型的基础上，用形式化的方法成功表述了计算的本质：

这描述的也就是图灵机，图灵机实际上是一个抽象的机器，这个机器只有两个功能：

在纸上写上或擦除某个符号；

把读写头从纸的一个位置移动到另一个位置；

正是这样的图灵机，在图灵看来就能解决人类所有的计算问题。

目前来看，其实这一抽象思想和当今的计算机在某种程度上是契合的。也就是说，计算的本质或许并不像你想的那么复杂， 就是一些简单到不能再简单的事物的组合就能迸发出强大的力量。 而这也就是我今天所想讲的我认为的人们所应承认或者应该知道的“计算思维”（带引号）。

small is powerful，small is beautiful。

（伟大的天才总是孤独的，图灵这样的天才最后人生的结局却很惨。可能这就是天妒英才吧！）

1、人工智能：人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
2、石墨烯电池：利用锂离子在石墨烯表面和电极之间快速大量穿梭运动的特性，开发出的一种新能源电池。美国俄亥俄州的Nanotek仪器公司利用锂离子在石墨烯表面和电极之间快速大量穿梭运动的特性，开发出一种新的电池。
3、人脸识别：是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

根据人工智能之父约翰麦卡锡的说法，它是“制造智能机器的科学与工程，特别是智能计算机程序”。

人工智能是一种使计算机，计算机控制的机器人或软件智能地思考的方式，其方式与智能人类的思维方式类似。人工智能是通过研究人类大脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习，决定和工作，然后将本研究的结果用作开发智能软件和系统的基础来实现的。

在充分利用计算机系统的力量的同时，人类的好奇心使他想知道“机器能像人类一样思考和行为吗？”

因此，人工智能的发展始于在我们发现并在人类中高度重视的机器中创造类似的智能。

什么是人工智能

在计算机出现之前人们就幻想着一种机器可以实现人类的思维，可以帮助人们解决问题，甚至比人类有更高的智力。随着上世纪40年代计算机的发明，这几十年来计算速度飞速提高，从最初的科学数学计算演变到了现代的各种计算机应用领域，诸如多媒体应用，计算机辅助设计，数据库，数据通信，自动控制等等，人工智能是计算机科学的一个研究分支，是多年来计算机科学研究发展的结晶。

人工智能是一门基于计算机科学，生物学，心理学，神经科学，数学和哲学等学科的科学和技术。人工智能的一个主要推动力要开发与人类智能相关的计算机功能，例如推理，学习和解决问题的能力。

人工智能之父JohnMcCarthy说：人工智能就是制造智能的机器，更特指制作人工智能的程序。人工智能模仿人类的思考方式使计算机能智能的思考问题，人工智能通过研究人类大脑的思考、学习和工作方式，然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。

没有AI和有AI的计算机软件比较

没有AI编程

没有AI的计算机程序解决具体问题。

程序中的修改会导致其结构发生大的变化。修改麻烦，很可能导致修改错误。

用AI编程

具有AI的计算机程序解决一般性问题。

AI程序各个参数部分高度独立，修改不会导致结构变化，程序修改快速简便。

AI的应用领域

人工智能在下面领域占据主导地位

游戏：人工智能在国际象棋，扑克，围棋等游戏中起着至关重要的作用，机器可以根据启发式知识来思考大量可能的位置并计算出最优的下棋落子。

自然语言处理：可以与理解人类自然语言的计算机进行交互。比如常见机器翻译系统、人机对话系统。

专家系统：有一些应用程序集成了机器，软件和特殊信息，以传授推理和建议。它们为用户提供解释和建议。比如分析股票行情，进行量化交易。

视觉系统：它系统理解，解释计算机上的视觉输入。例如，间谍飞机拍摄照片，用于计算空间信息或区域地图。医生使用临床专家系统来诊断患者。警方使用的计算机软件可以识别数据库里面存储的肖像，从而识别犯罪者的脸部。还有我们最常用的车牌识别等。

语音识别：智能系统能够与人类对话，通过句子及其含义来听取和理解人的语言。它可以处理不同的重音，俚语，背景噪音，不同人的的声调变化等。

手写识别：手写识别软件通过笔在屏幕上写的文本可以识别字母的形状并将其转换为可编辑的文本。

智能机器人：机器人能够执行人类给出的任务。它们具有传感器，检测到来自现实世界的光，热，温度，运动，声音，碰撞和压力等数据。他拥有高效的处理器，多个传感器和巨大的内存，以展示它的智能，并且能够从错误中吸取教训来适应新的环境。

人工智能历史

1940-1950：

一帮来自数学，心理学，工程学，经济学和政治学领域的科学家在一起讨论人工智能的可能性，当时已经研究出了人脑的工作原理是神经元电脉冲工作。

1950-1956：

伦·图灵（AlanTuring）发表了一篇具有里程碑意义的论文，其中他预见了创造思考机器的可能性。

重要事件：曼彻斯特大学的ChristopherStrachey使用FerrantiMark1机器写了一个跳棋程序，DietrichPrinz写了一个国际象棋程序。

1956：

达特茅斯会议，人工智能诞生。约翰麦卡锡创造了人工智能一词并且演示了卡内基梅隆大学首个人工智能程序。

1956-1974：

推理研究，主要使用推理算法，应用在棋类等游戏中。自然语言研究，目的是让计算机能够理解人的语言。日本，早稻田大学于1967年启动了WABOT项目，并于1972年完成了世界上第一个全尺寸智能人形机器人WABOT-1。

1974-1980：

由于当时的计算机技术限制，很多研究迟迟不能得到预期的成就，这时候AI处于研究低潮。

1980-1987：

在20世纪80年代，世界各地的企业采用了一种称为“专家系统”的人工智能程序，知识表达系统成为主流人工智能研究的焦点。在同一年，日本政府通过其第五代计算机项目积极资助人工智能。1982年，物理学家JohnHopfield发明了一种神经网络可以以全新的方式学习和处理信息。

1987-1993：

第二次AI研究低潮。

1993-2011：

出现了智能代理，它是感知周围环境，并采取最大限度提高成功的机会的系统。这个时期自然语言理解和翻译，数据挖掘，Web爬虫出现了较大的发展。

里程碑的事件：1997年深蓝击败了当时的世界象棋冠军GarryKasparov。2005年，斯坦福大学的机器人在一条没有走过的沙漠小路上自动驾驶131英里。

2011年至今：

在深度学习，大数据和强人工智能的发展迅速。

郑重声明：本文作品为原创，如转载须注明出处“头条号：物联网电子世界”。

京东数科编译自mobilityherecom

在智慧城市上，伦敦有自己的宏伟目标，即 2020 年成为世界上最智慧的城市。为实现这一目标，伦敦市长鼓励公共和私营部门共同参与。

为了应对挑战并改变城市面貌，伦敦正在启动 20 多项举措，比如要用 5G 覆盖整个城市的互联伦敦（Connected London）项目，而市长主推的智慧城市计划则要在公共场所提供免费Wi-Fi。

伦敦发起了一系列名为"一起让伦敦变得更智慧"的项目，这些举措旨在使伦敦成为"世界上最智慧的城市"，主推以用户为中心的设计、数据共享、互联互通、数字领导力和技能，以及公共服务与私营部门之间的协作等。

现在的伦敦人口依然处在快速膨胀期，预计 2030 年将突破 1000 万。显然，其交通、能源、 健康 及污染管理都会承受巨大压力。为了解决这些问题，伦敦市长办公室选择求助于智慧城市解决方案，联合初创公司、学者和市民们合作开发相关项目。

举例来说，成立于 2013 年的智慧伦敦委员会就制定了鼓励创新技术解决方案以应对城市面临挑战的政策。拿英特尔来说，它们正通过互联城市研究所为你的技术研究做出贡献。该研究所支持以用户为中心的技术解决方案研究，例如伦敦生活实验室。作为生活实验室项目的一部分，科学家正在海德公园进行空气、水质和生态测试。在实践中，该项目用到了无线传感器网络。

另一项举措是伦敦交通运输平台，该平台能帮助居民使用多种智能出行方式来规划行程，他们还可以通过该网站轻松地支付交通费用。当然，伦敦还准备了可以直接刷卡支付的 Oyster 卡，客户可以用借记卡或xyk为其充值。

智慧伦敦计划的"地基"是五大关键目标：

以用户为中心的设计

伦敦在服务上的设计囊括了为听觉、视觉和行动障碍人士提供的各项功能，为数字包容性创造了良好氛围，它们希望所有伦敦人都可以享受公共服务。至于新的培训计划，则侧重于向失业者和五十岁以上的人教授数字技能。伦敦还在启动诸如公民创新挑战之类的平台，以鼓励公民和社区的数字参与。

开放且安全的城市数据

通过伦敦数据分析办公室项目，大英帝国的首都要大力提升数据共享，尽可能开发公共数据。在解决公共服务和城市挑战（例如空气污染）上，则主要靠公众、学术和技术部门之间的数据协作项目。举例来说，伦敦正与阿兰·图灵研究所合作，通过机器学习来同步新老数据源，以改善空气污染分析。

关于数字安全，则启用了伦敦数字安全中心，这是伦敦市长，大都会警察局和伦敦市警察之间的一项联合倡议。未来，警察将为中小企业提供信息安全建议和保护。

互联互通与智慧街道

伦敦计划通过互联伦敦项目将 5G 网络铺满整个城市。显然，所有新项目都必须具有完整的光纤覆盖范围，同时解决信号不好地区的"盲点"问题。除了 5G 网络，居民和游客的另一大呼声是公共 Wi-Fi，为此市长专门发起了一项倡议，即在公共建筑和街道上提供对 Wi-Fi 的开放访问。

伦敦还将借助智慧城市的基础设施，用智能设备升级标志性灯柱，为其配备空气质量传感器、公共 Wi-Fi、摄像头和电动 汽车 充电桩等。

提升居民数字能力

智慧城市合作

市长将设立伦敦技术与创新办公室（LOTI），以支持各办公室之间的协作与技术共享。这些办公室还会与私营机构的技术部门合作，开发数字协作通用标准。在共享数据和技术时，公共服务机构将遵循该标准。

其他举措还包含促进医疗保健领域的技术创新，该市正在与 NHS 合作，将数字医疗服务带入千家万户。

5G 无线网络

高速连接以及囊括了传感器、智能基础设施和监控设备在内的物联网是所有智慧城市的核心，而物联网需要 5G 网络才能有效运行并对大数据的应用提供支持。

为此，伦敦需要大约每 200 米就搭建一个 5G 基站，而适合安装 5G 基站的位置则由无人机来寻找。

伦敦要成为最适合步行的城市

伦敦市长萨迪克·汗（Sadiq Khan）希望促进单车、步行或公共交通成为人们日常通勤的主力方式。步行出行计划旨在通过重新设计街道让更多人迈开腿。具体来说，伦敦将增加更多的步行和自行车道，同时通过新的交通信号技术让市民们能更方便的步行通勤。

大伦敦管理局入局

大伦敦管理局将解决市政厅与大伦敦 33 个行政区之间的数字协作问题。现在的伦敦"四分五裂"，使得跨公共服务共享数据和解决方案计划无法推进。该办公室旨在通过"一次建立、经常共享"的实践最大程度地减少重复工作。

智慧伦敦计划

为了把伦敦变成世界上最智慧的城市，当地政府推出了 20 多个项目，其中一些最新的智慧城市解决方案如下：

伦敦数据商店

为了方便城市数据的访问，市长专门启动了伦敦数据商店项目，这是一个免费且开放的数据共享门户。所有公民都可以访问 700 多个城市信息数据集。数据集分为八类：工作、经济、运输、环境、社区安全、住房、社区、 健康 。

作为伦敦数据商店项目的一部分，城市数据分析要对"一起让伦敦变得更智慧"项目提供支持数据协作。中央项目管理工具可提供让管理人员在屏幕上看到所需数据，并使用数据科学来预测服务需求。

市民创新挑战

对那些擅长解决下列问题的初创公司来说，这是一个融资的好机会：

主动出行、电动 汽车 、廉租房、 体育 运动、孤独与孤立、痴呆症服务、金融包容性和数字技能。据悉，获奖者将获得 15 万英镑的奖金，用来测试他们的想法。

先进交通系统

伦敦正在设法解决大伦敦地区的长期交通拥堵问题。未来十年，政府将在交通运输领域投资 40 亿英镑。

希思罗机场是世界上最繁忙的机场之一，交通拥挤一直是个大困扰。由 Ultra global prt 开发的希思罗机场豆荚穿梭车系统是一种零排放快速运输系统，它能连接 5 号航站楼与商务停车场。这套系统由 21 个公共豆荚穿梭车组成，无需使用传统公交车，从而减少了排放。希思罗豆荚穿梭车的成功也促使英国 汽车 公司开始投入自动驾驶 汽车 的研发。

对污染说不

作为"互联伦敦"计划的一部分，伦敦将通在受影响区域灯柱上安装传感器监控空气质量。两辆谷歌街景车则负责记录高污染点的排放问题。

伦敦，超级绿色城市

像乐购（Tesco）这样的大公司也致力于采取绿色举措，例如：

到 2020 年在其设备上使用 100％ 可再生能源；

到 2025 年换装零排放车辆；

到 2030 年将垃圾减少 50％。

伦敦的长期性"铁腕政策"是其他城市可以参考的。他们努力推进所有利益相关者之间的全面协作，将互联互通和创新放在首位。同时，市民创新挑战等举措促进了经济增长和包容性，而 LOTI 则为 科技 发展打开了大门。

与此同时，伦敦数据商店项目提高了透明度，使所有居民都可以访问城市数据。此外，伦敦通过技术推动城市变革的努力确实有目共睹，使最终实现智慧伦敦的可能性高了不少。

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