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　　大公司阿里巴巴和冯氏零售集团达成战略合作讯，在拥有3000多家店铺网络的冯氏零售集团和阿里巴巴集团，昨日在首届中国国际进口博览会现场共同宣布达成战略合作。通过这一合作，双方能够将冯氏零售在品牌招募管理、营销及线下零售的能力，与阿里巴巴在技术、消费者洞察和新零售生态优势融合起来。据悉，阿里将主要为品牌提供天猫、银泰在内的新零售渠道，冯氏零售将提供更多线下渠道支持。互联网大佬乌镇碰头第五届世界互联网大会昨日在浙江乌镇开幕。从昨日中午开始，与会嘉宾陆续抵达，其中有互联网企业家，中外专家学者，也有世界各国**官员。2015年图灵奖得主菲尔德·迪菲、卡巴斯基实验室创始人兼CEO尤金·卡巴斯基现身。据悉马云、雷军、张朝阳等企业家已于昨晚会面。投行奥本海默调低阿里巴巴和目标股价投资银行奥本海默昨日发布投资研究报告，将目标股价调低至230美元，将阿里巴巴阿里巴巴目标股价调低至185美元。奥本海默分析师詹森·海夫斯特恩在报告中称，预计医疗保健垂直领域的结构数据变化将在一定程度上限制广告主的参与，再加上特定行业近期出台的紧缩政策，将给第四季度营收带来约8亿元人民币的影响。（）摩根士丹利将苹果目标股价调低至226美元摩根士丹利近日发布投资研究报告，维持苹果公司“增持”评级，但将目标股价从247美元调低至226美元。上周四，苹果发布了截至9月底的2018财年第四季度财报，营收为629.00亿美元，同比增长20%。苹果第四季度每股摊薄收益和营收均超出华尔街分析师的预期，但对2019财年季度的营收预期低于分析师的平均预期，导致其股价在当日盘后交易中下跌逾4%。（）蔚来高管解读三季度财报：Q4交付7000辆以上就能盈利财报发布后，蔚来创始人、董事长、CEO李斌，CFO谢东萤和财务副总裁汪东宁出席了随后召开的电话会议。CFO谢东萤表示，“我们预计毛利率会改善，同时，如果可以达到7000辆的交付目标，每辆车的利润率就可以在四季度转正。”谈及不同车型的利润率，谢东萤表示，后面新车型的利润率要比创始版的略微高一些。（新浪科技）京东将于11月19日发布2018年第三季度财报京东昨日宣布，将于美国东部时间2018年11月19日美国股市开盘前（北京时间11月19日晚）发布2018年第三季度未经审计财报。财报发布后，京东管理团队将于美国东部时间11月19日上午7点（北京时间11月19日晚8点）举行分析师电话会议，解读财报结果，并回答分析师提问。（新浪科技）小米有品正式入驻京东讯，11月6日，京东与小米旗下精品生活电商平台小米有品在北京签署战略合作协议，从精选产品入驻、第三方品牌孵化、商品反向定制、物流等多个方面展开深度合作。据了解，小米有品正式入驻京东开设旗舰店，携家居、日用、餐厨、家电、智能、影音、服饰等全品类产品入驻，这是小米有品次对外的跨平台合作。丁磊：网易严选今年的规模会扩大网易创始人丁磊表示：网易严选今年的规模会扩大。早前，据网易严选方面透露，其入驻拼多多发生在2017年下半年，至今已有约一年的时间。拼多多数字显示，已上线近一年的网易严选旗舰店提供了89种商品，共拼购成功600多件。（新浪科技）罗永浩：锤子成都公司未解散，系研发人员调整整合锤子科技在成都召开新品发布会。锤子科技创始人罗永浩表示，此前外界传言“锤子科技成都公司倒闭”，事实上成都公司并未倒闭，公司只是将研发人员进行了整合、调整。他解释到，此前做公司的同一个项目，其研发人员分布在几个地方，如此影响了实际运作。为此，公司进行了人员调整，他还开玩笑称：整合还会继续，接下来可能外界又会传言锤子上海公司倒闭。（腾讯财经）威马汽车任命RupertMitchell为**战略官，向沈晖汇报威马汽车科技集团宣布任命RupertMitchell为**战略官，即日起生效。RupertMitchell将负责集团的战略融资、投资和企业发展，直接向威马汽车创始人、董事长、CEO沈晖汇报。今年47岁的RupertMitchell在亚洲和欧洲拥有24年国际金融经验，曾在高盛集团和花旗集团担任要职。（界面）ofo多个供货厂家已停产，北京ofo搬至中关村互联网金融中心记者调查走访发现，多个合作厂家早已停产ofo小黄车，北京ofo员工陆续从总部理想国际大厦搬至中关村互联网金融中心5层。小黄车贴出的通知显示：“ofo与理想国际大厦的办公室租约已近终期。根据现阶段公司业务发展需要和综合成本核算，ofo小黄车的办公地址将更新为中关村互联网金融中心。”（中证报）亚马逊股价再跌58.3美元，贝佐斯身家将跌破1300亿美元据外媒报道，由于股价在进入10月份后下跌明显，亚马逊CEO贝佐斯的身家也明显缩水，如果亚马逊的股价在周一的基础上再下跌58.3美元，他的身家就将跌破1300亿美元。（TechWeb）投融资恒大正式成为广汇集团第二大股东，78亿元增资款已入账恒大集团正式成为广汇集团的第二大股东。11月6日晚间，广汇汽车发布公告称，10月16日，广汇集团已经办理完毕股权转让及增资事项的工商变更手续。根据此前二者签署的协议，恒大将斥资总计144.9亿元入股广汇集团。其中，股权转让对价金额为66.8亿元，增资金额为78.1亿元。这是恒大集团继6月底入股新能源汽车公司FF之后，再度涉足汽车领域。（澎湃）瑞幸咖啡回应“15亿-20亿美金寻求新一轮融资”：消息并不准确针对路透社昨日上午“瑞幸咖啡正在以估值15亿-20亿美金寻求新一轮融资”的报道，瑞幸咖啡总监赵艳艳明确回应称，“这一消息并不准确”，至于本轮融资具体融资规模和估值，她表示，“现在不便透露。”（证券时报）「十字星」再获腾讯加码，完成数千万元A轮融资漫画制作公司及游戏开发商杭州十字星文化创意有限公司（以下简称“十字星”）近日获得数千万A轮融资，估值超过3亿人民币，投资方为腾讯和国内另一家大型游戏公司。而在去年11月十字星也曾获得来自腾讯的数百万元Pre-A轮融资。本轮融资将主要用于新的漫画创作、游戏开发以及对现有IP的深耕。「汇医慧影」获英特尔等战略投资AI医学影像公司汇医慧影早先已获得英特尔投资和芯动能投资的战略投资，成为这两家基金在中国投资的**医疗AI企业。团队表示，这笔资金将主要用于公司业务发展、产品创新和团队扩张。提供手机服务的TinkLabs获3亿美元融资TinkLabs致力于开发为酒店客人提供免费的智能手机服务。该公司正发起新一轮3亿美元的融资。该轮融资将用于进一步拓展其国际业务。据两名知情人士透露，目前正处于融资的后阶段。经过这轮融资之后，这家成立仅6年的公司估值至少达15亿美元。（猎云网）新产品锤子智能音箱定价899元，2019年春季上市讯，在昨日的秋季新品发布会上，锤子科技发布了大卫和希瑞智能音箱D1，具备触摸唤醒、坚果蓝牙遥控器功能，可以一键收发短信，有男女两种声音，两组人物性格。大卫和希瑞智能音箱D1定价899元，2019年春季上市。锤子科技发布智能落地式加湿器，定价1999元讯，昨日，锤子科技2018秋季新品发布会在成都举行，首先发布了9L版的畅呼吸智能落地式加湿器，定价1999元，另外还发布了4L版的畅呼吸桌面式加湿器，定价999元。两款加湿器即日起在锤子商开始预订，11月25日开始发货。现场还发布了畅呼吸蓝牙温湿度计，定价99元。第四范式发布“先荐”智能推荐产品讯，11月6日，针对目前媒体AI落地存在基础薄、应用难、门槛高等痛点问题，第四范式发布了赋能媒体的AI产品：先荐智能推荐系统。该产品基于第四范式的AI算法，帮助媒体快速、匹配用户的阅读需求，提升媒体运营效率。其他重要新闻发布《关于完善上市公司停复牌制度的指导意见》讯，发布《关于完善上市公司停复牌制度的指导意见》，主要内容包括：一是确立上市公司停复牌的基本原则，**限度保障交易机会。二是压缩停牌期限，增强市场流动性。三是强化停复牌信息披露要求，明确市场预期。四是加强制度建设，明确相应配套工作安排。商业银行互联**款管理办法征求意见：不得与无放贷资质合作机构提供资金《商业银行互联**款管理办法（征求意见稿）》已于日前下发。其中，第四十九条“联合合作”规定，商业银行与其他有资质的机构联合发放互联**款，应建立联合内部管理制度，并在制度中明确本行联合管理机制。联合各方商业银行应分别独立对进行审批，商业银行不得以任何形式为无放贷业务资质的合作机构提供资金，不得与无放贷业务资质的合作机构共同出资发放。（财联社）易纲：发起设立民营企业股权融资支持工具行长易纲昨日在接受采访时表示，为稳定和促进民营企业股权融资，正在推动由符合规定的私募基金管理人、证券公司、商业银行金融资产投资公司等机构，发起设立民营企业股权融资支持工具，由提供初始引导资金，带动金融机构、社会资本共同参与，按照市场化、法治化原则，为出现资金困难的民营企业提供阶段性的股权融资支持。（）

　　垃圾桶，又名废物箱或垃圾箱，是指装放垃圾的地方。多数以金属或塑胶制，用时放入塑料袋，当垃圾一多便可扎起袋丢掉。垃圾桶是人们生活中“藏污纳垢”的容器，也是社会文化的一种折射。 多数垃圾桶都有盖以防垃圾的异味四散，有些垃圾桶可以以脚踏开启。家居的垃圾桶多数放于厨房，以便放置厨余。有些家庭会在主要房间都各置一个。有些游乐场的垃圾桶会特别设计成可爱的人物。

　　厨余垃圾：包括剩菜剩饭、骨头、菜根菜叶、果皮等食品类废物，经生物技术就地处理堆肥，每吨可生产0．3吨有机肥料。

　　编者按：本文来自微信公众号“脑极体”（ID：unity007），作者藏狐，。新年伊始，伯克利就传出新进展，他们教机器人做家务的能力更上一层楼了。在**的论文中，伯克利介绍了他们是如何让机器学会读懂人类的潜台词或未尽之意，而不是傻乎乎地按照字面意思或者奖励系统来机械地运动。举个例子，当餐桌机器人上菜时，它会知道躲避酒柜，或者在停电等紧急情况下停止端盘子，而不是为了尽可能多地得到奖赏（端一个盘子系统会提供一个奖励），而马不停蹄地送盘子。甚至还可能直接把盘子打碎，这样就可以获得更多的“盘子”（奖励）了……反正我看到这个新闻时，反应是机器人可真笨啊，这么简单的任务我两岁的小侄子都会做。第二反应是伯克利教机器人做家务的执念也未免太深了吧！之前还开发过引擎教机器人铺床单、叠衣服、收拾桌面，总之，非要让机器人掺和家务这件事不可。想要挑战家务技能的除了伯克利，还有Deepmind。去年2月，Deepmind就提出了一种新的学习范式“计划辅助控制SAC-X”，来帮助机器人学会整理桌子和堆叠衣物。前不久佐治亚理工学院的研究人员，也发表了新的强化学习算法，可以教会机器人穿衣服。为什么这么多AI不约而同地走上了家务培训的道路？未来我们能拥有《底特律》中卡拉**姐那样温柔能干的家政机器人吗？本文就来尝试解释一下这些疑惑。家务三十六计：家政机器人都掌握了哪些技能？首先我们来看看，在这么多人类学霸、AI的助攻下，机器人都学会了哪些家务小技能。先来说说“家政狂魔”伯克利。早在去年，我们就解读过伯克利的通用预测模型，它可以帮助机器人自主学习和掌握很多通用基础技能，在此基础上学习和预测主人的意图和任务的共性，从而可以举一反三执行广泛的任务类别，成长为一个优秀的“家务多面手”。比如折叠短裤毛巾、挪移苹果、整理桌面等等。伯克利还推出了一个深度学习模型Dex-NET，基于角点检测和抓取策略，让机器人完成铺床单这一艰巨任务。值得一提的是新的研究成果“偏好优化模型”。机器人不仅能完成通用任务，而且还能够推断出更优解，适应带有隐藏条件的复杂现实环境。比如在常规的“actor-critic”增强学习反馈机制中，主人要求机器人导航前往紫色的门，那么机器人就会选择短路径（传统意义上的优解），而忽略这么做会打碎路上的花瓶。因为机器人无法获知，主人是否关心花瓶会不会被打碎。但如果机器人能自己模拟和演练过去发生过的行为轨迹，比如主人一直都绕着花瓶走，说明她是重视花瓶的完整状态的，由此推断出绕过花瓶是有可能获得奖励、应该积极追求的目标。机器人拥有洞察隐藏条件的能力，意味着它们可以从一种状态中学习人类的偏好，系统无需事无巨细地列出所有现实环境中的因果联系和条件，奖励函数也不再是线性机械的，机器人可以自主模拟和学习过去的经验，判断和应对未知的动态环境。对于做家务这个任务来说，判断主人的喜好来进行作业，可以说是必杀技了。与伯克利相比，Deepmind其实对医疗这种高精尖任务更感兴趣。但这并不妨碍它在家政领域发光发热。Deepmind的“计划辅助控制SAC-X”模型，就旨在帮助机器人学会探索和掌握家务方面的基本技能。就像婴儿在爬行和走路之前必须发展出协调和平衡能力一样，SAC-X也有助于帮助机器掌握几种核心的视觉-运动技能。比如运用模拟手臂，按照正确的顺序，即使没有见过这各任务，也能从零开始学习，并按要求顺利地把物体举起来。这样就能在无需额外编程的前提下，完成整理桌面这样的复杂任务。此外，乔治亚理工学院将布料引入学习框架，教机器人学会穿衣服的论文也非常别出心裁。因为衣服的布料材质各不相同，穿衣服的动作也无法遵循特定的运动轨迹，会和布料产生复杂的交互变化，机器人必须不断练习，对各个子任务（拽起边缘、扯平衣角等）进行模拟和优化，在不断变化的环境条件中学习到稳定的创意控制策略，终完成穿不同衣服的任务目标。无论衬衫、套头毛衣，还是外套，都是妥妥滴！听起来，好像大部分家务活儿机器人都可以驾驭嘛，但杯具的是，现实中能够见到的家务机器人，干起活来依然是一副又慢又笨的蠢样子。比如由伯克利设计、RethinkRobotics公司开发的家庭助手，叠一个毛巾就要15分钟；而加州FoldiMate推出的智能洗叠机器，可以按照程序把衣服叠成需要的方块，但需要人手动放置在展台上，并没有节省多少人力，售价还高达980美金（约7000块人民币）……emmmm还是自己动手丰衣足食吧。不是比人慢，就是比人贵，靠机器人做家务性价比实在是太低了。那么，既然不能真的帮人类做家务，教机器人学习这些技能，究竟有何意义？为什么是做家务，去工厂搬砖不行吗？这么多研究人才齐上阵，要是去教小学生，怕是都能考上清华了。实在不行，去工厂搬砖也能缓解下劳动力紧张啊，干嘛非要跟家务活儿较劲呢？原因恐怕在于，家政任务提供了一个从零开始学习复杂控制任务的训练环境，这对通用机器智能来说至关重要。首先，家政任务的真实性和多样性，有助于智能体学会如何用少的先验知识来解决复杂问题。先验知识指的是一种不依赖于经验总结（类似编写好的程序，从结果推导过程）的一种元能力，通过观察学会推理和判断。而机器人就没有这种“天生的”知识，但显然我们也不可能将机器人服务的每个家庭、每个可能任务都进行预先编程，这时，训练机器人的通用能力就显得尤为关键了。尽管机器永远不可能拥有像人一样的先验能力和通用性，在各个学科、各个工作岗位都能表现差不多。但在很多垂直领域，比如工业、家务、语言等，先验能力强的机器智能体就可以低成本、高适应性、灵活地完成工作任务，解决那些现在只有人才能解决的问题。另外，家政任务是一个集视觉、触觉、运动、关节控制等为一体的任务，综合性很强，这是其他碎片应用不具备的环境，对训练多元功能协作的智能体很有帮助。比如伯克利教机器人从垃圾桶中拾取原本看不见的物体，就需要通过摄像头采集深度图像，形成模拟数据集，再利用该数据集训练质量卷积神经网络(GQ-CNN)，对物体进行图像分割，确定抓取尝试成功的可能性，后形成抓取成功概率高的策略，再对夹持器关节进行实时精密控制，才能终完成这一操作。一次训练，多种收获。更重要的是，家务的操作环境比起工业机器人、电子游戏等，都更加松散，充满变化，任务的主观预期和隐藏含义更难界定和预测，无形中加大了训练难度。与此同时，家政任务的训练成本也比较低，也更容易为大众所理解，社会效益和营销价值双丰收。相比对机器狗拳打脚踢、在《Dota》中血虐真人玩家，让机器做做家务简直堪称是政治正确、价廉物美的训练方式了。醉翁之意：做完家务，这些研究还有什么用？在家政机器人背后，实际隐含的是一种智能体创生的本质逻辑：在复杂的环境中自己探索出解决随机和非结构化问题的合理方案，可以安全地与环境交互，同时高效地完成任务。具体一点说，训练家政机器人，主要有一下三个方面的好处：一是培养更具有通用智能的机器人，在不需要过多指导的前提下，执行一系列任务，提高机器自动化的安全性和工作效率。二是有助于开发用于分层规划、感知和推理的算法，可以帮助自动驾驶、工业自动化、智能物联网等等领域解决应用问题；三是推动零样本学习、少样本学习等技术的进步。在缺乏外部奖励信号的情况下，算法也能很好地推理出行为的意图，可以显著提升电商、内容产品推荐系统的使用体验。这样，大家恐怕就不难理解，为什家务会成为通用智能体成长道路上无法绕过的“垫脚石”了。后可能还有人想问：不爱做家务星人，我只关心机器人啥时候能进我家给我叠被铺床？我只能说：亲亲这边建议直接睡觉呢梦里什么都有~