哥伦比亚要求Uber暂停运营涉不正当竞争

北京时间12月21日下午消息,哥伦比亚一名法官本周要求Uber暂停在哥伦比亚的网约车运营。此前,一家科技平台提起诉讼,称Uber通过不正当竞争提供服务。

负责市场监管的哥伦比亚工商监督管理局周五在声明中表示,该部门的一名法官裁定,Uber的应用违反了竞争规则。此前,出租车服务平台Cotech SA对Uber提起诉讼。

其次在产业应用方面:

在研究方面,有人曾对近几年国际顶会上的相关工作做了全方位分析,他们发现在知识图谱落地过程中的每个环节都还存在各自的问题:构建层面,目前比较关注的包括弱监督、远程监督、自监督、小样本等抽取方案;推理层面,主要集中在图神经网络、基于图表示学习的研究等;知识建模层面,则有一些事理图谱(这个是由哈工大首先提出的一种概念)、动态知识图谱、时序点过程的探索。

一场车祸后,杭州6岁男童子熠陷入深度昏迷。而为了增加他苏醒的可能性,子熠就读的幼儿园老师带着小朋友们组成“爱心呼唤小队”前往病房探望。在2019年的最后一个月,昏迷两个多月的子熠在家人和朋友的呼唤中渐渐苏醒。北京青年报记者了解到,目前子熠的意识已经基本恢复。

潘先生表示,事故发生后,肇事者和保险公司只各垫付了一万元,虽然家属们通过网络筹到了7万余元的善款,但是后续的治疗费还需要十多万元。“医生说子熠虽然醒了,但是后续的康复治疗还有很长的路,预计两三个月后才能出院。现在一天的住院费用都得1000多元,我和子熠妈妈还有奶奶轮流在医院照顾,确实经济上比较困难。不过子熠已经醒过来了,我们心里也觉得更有希望了。”文/本报记者 李卓雅

本周早些时候,德国一家法院裁定,Uber违反了当地的交通调度法。Uber表示,该公司正在努力解决这方面的违规,并继续开展业务运营。

雷锋网原创文章,。详情见转载须知。

即将6岁的子熠在杭州嘉苑幼儿园城市心境园区大班就读。他遭遇车祸的消息很快便传到了幼儿园,据副园长李蓓蓓介绍,一开始幼儿园关注到的其实是子熠治疗费用的问题。“刚出事的时候,治疗费用是燃眉之急,所以我们先是组织了一场义卖,最后筹集了5万多元,交给了子熠的爸爸。”

6岁男童遇车祸后陷入昏迷

因此,张杰博士作为补充也指出,“知识图谱不是替换数据仓库,而是作为数据仓库的有效互补。”

数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。

去年12月31日下午,北青报记者联系到了子熠的父亲潘先生。潘先生和子熠的母亲都是贵州黄平县人,夫妻俩在杭州西湖区打工,一家人租住在一间10平方米左右的屋子里。“我在小区物业工作,妻子在餐饮行业工作,子熠就在我工作小区附近的幼儿园上学。生活虽然不富裕,但看着子熠一天天长大,我们真的挺幸福的,没想到发生这样的事情。”

雷锋网AI科技评论认为这是一个有趣的观点。

经过适当的引入常识知识和领域知识,可以对图谱中的节点和关系做向量化处理,进而突破以往基于字符串匹配的浅层语义,更加便利、有效的帮助客户组织领域知识,为流程优化、辅助决策、预测分析等下游应用提供基础服务。

值得一提的是,在今天的第四届楚商大会上,雷军称,今年第三季度的小米的国际业务的收入已经到了43%,不久的将来小米在国际收入很快会超过50%,小米国际收入的增长非常之快,全球市场还大有可为。

11月,子熠终于从重症监护室转到康复病房,医生告诉家属们之后的两个月是子熠的“唤醒关键期”。“当时医生就估算了说昏迷可能会持续比较长的时间,而且告诉我们昏迷一旦超过三个月,就很难再苏醒过来。”潘先生回忆,医生说虽然子熠昏迷着,其实他能接收到外界的刺激,适当地跟他交流,会增加他苏醒的几率。

数据库是一种逻辑概念,用来存放数据,由多表组成,目前市面上流行的数据库例如有 Oracle、DB2、MySQL、Sybase、MS SQL Server等。

而在知识表示层面上,知识图谱则是上游大数据和下游AI任务的有效连接。图谱化之后的知识便于进一步的语义化,知识碎片关联起来形成图谱之后,更多关联信息意味着更加丰富的语义信息。

去年10月13日晚上7时许,子熠在西湖区骆家庄小区门口被路过车辆撞伤后紧急送往医院抢救。北青报记者在浙江大学儿童医院开具的医疗诊断证明中看到,子熠被诊断出车祸外伤,重型颅脑损伤,脑室、脑干出血,双肺、肝挫伤,锁骨骨折等一系列问题。

这种组织数据方式(即面向业务过程的数据组织方式),通俗来说,就是将数据物理集中在一起。从存储的角度来看,数据就是一张张独立的表结构,如常用的会员表、订单表等,表与表之间无法在数据层面整合到一起,需要通过外在的辅助工具才能进行逻辑与数据梳理,因此这种形式又被称为物理集中,而不是逻辑集中。

张杰提到:“在我们内部,我们认为知识图谱是企业下一代的数据仓库。它的优点除了能够高效地进行深度关系查询外,还能图谱基础之上做一些推广,通过引入常识知识和领域知识,由已有的知识产生新的知识。”

幼儿园老师和同学们的到来,让潘先生十分感动,“子熠在幼儿园属于活泼好动型的,朋友也不少,他们愿意每周来看望昏迷的子熠,帮助唤醒他,我们家属真的很感谢。”

数据仓库的概念最早是在1990年由 比尔·恩门(Bill Inmon)提出。这里需要区别数据库和数据仓库之间的不同。

回忆起探望苏醒后的子熠,吴老师也表示非常欣慰。“那天我们两个老师带着班里跟子熠最要好的两个小朋友去看他,还带了他最喜欢的恐龙玩具。当天他已经可以认出我们,并且可以在地上走路了。”看着子熠的变化,小朋友们也开心地问子熠想不想回幼儿园。“当时子熠听了回幼儿园的话,就把他的小恐龙玩具放好,跟爸爸、奶奶还有医生说再见,然后拉着我们的手要去上幼儿园。”

知识图谱最早是在2012年由谷歌提出的一个概念,但事实上在很早就已经有了相关的研究(称为知识工程)。

子熠的情况很快被幼儿园的老师们知晓了,为了帮助子熠尽快苏醒,李蓓蓓和老师们成立了“爱心呼唤小队”,每周二由园里的两名一线老师带着一户小朋友的家庭前去探望。

而让潘先生揪心的是,车祸发生后子熠就陷入了深度昏迷。“医生说因为脑部有淤血,虽然做完手术但是子熠仍然昏迷不醒。”10月14日中午,守在子熠病房外的潘先生发了一条朋友圈:“多希望是梦一场。”然而,子熠的这场“梦”却没有那么容易醒。“昏迷后的子熠就像是睡着了一样躺着,外部发生的一切他都没什么反应。”

该部门负责人安德烈斯·巴雷托(Andres Barreto)表示,尽管这项指令要求Uber“立即”暂停服务,但除非另外发起动议要求Uber这样做,这项指令并没有强制性。他表示,Uber也仍然可以在当地提供外卖服务。

该部门在一份单独的声明中表示:“这样的行为违反了市场监管规则,在市场上带来了明显优势,并导致Cotech的用户离开。”

但其缺点正如前面张杰博士所提到的:

明略科技在这方面有足够多的构想和实践。例如在知识表示方面,目前明略科技聚焦于如下几个研究问题:带有部分属性和标签的静态图谱如何向量化表示,如何从动态变化且不符合马尔可夫性的图谱中挖掘出事件间的因果关系,常识知识、领域知识、非结构化碎片知识如何映射到相同的语义空间中,如何用统一的知识表示框架为下游的分类、检索、推荐、问答等任务提供知识服务。

去年12月中旬,昏迷了两个多月的子熠开始出现苏醒的征兆,并且一天比一天清醒。“一开始是肢体能轻微地活动,慢慢地眼睛能睁开,对周围的刺激也渐渐有了反应。”潘先生表示,12月25日,当子熠完全苏醒后家属们拍摄了视频发给幼儿园的师生们,大家都很振奋。“子熠醒了以后,老师还带着几个子熠在幼儿园要好的朋友来看他,看得出来子熠挺想他的老师和朋友们的。”

Uber的业务在全球范围内正面临挑战。在Uber最大的市场之一伦敦,监管部门上月吊销了Uber的运营牌照。该部门此前得出结论称,由于Uber未能对司机进行适当的审查,导致乘客安全面临风险,因此让Uber继续运营是“不合适的”。目前监管部门正在考虑Uber的上诉,在此期间Uber可以继续在伦敦运营。

张杰博士是明略科技资深科学家,明略科学院知识工程实验室主任,加入明略科技后便一直在负责明略科技“行业知识图谱”的研究和搭建工作,在此之前曾在华为中央研究院从事机器学习方面的研究工作。

幼儿园小朋友们探望子熠

全程参与“爱心呼唤小队”的吴老师告诉北青报记者,子熠的同班同学每个人都会给他写信,把自己想跟子熠说的话写在信上,而去陪护的同学会把自己写的信读给子熠听。还有很多没有来得及去陪护的小朋友,会拍摄视频把自己想对子熠说的话录下来,让子熠的父母放给他听。“我们去了病房的老师会给子熠讲讲故事,小朋友也会在床边和子熠聊天、说话、叫他的名字,我们觉得这些熟悉的声音和语音的刺激对子熠来说可能是有好处的。”

Uber发言人对此表示:“多年来,我们一直积极努力,为哥伦比亚带来合理的共享出行监管规则。我们对今天哥伦比亚工商监督管理局的决定感到遗憾,该部门未能遵守哥伦比亚的法律和常规流程。”Uber已对这项判决提出上诉。

首先,对于构建知识图谱的“数仓”,眼下最主要的问题是大规模、低时延下的效率问题。目前企业所能掌握的关系数据一般都在千万到百亿节点的规模,未来随着5G和物联网的普及,其规模会更大,而且很多场景下要求在秒级甚至毫秒级返回查询结果。这不光是对底层图数据库的挑战,很多上层AI任务的算法要配合中层的图挖掘算法和更底层的图数据库操作算子一起做跨层联合的并行化优化。

2)针对1)中的情况,目前也有很多企业使用像Hadoop这种分布式处理框架来开发大数据平台,这可以存储一些事先定义不好的、量特别大的、或结构化数据库不好索引的数据。但这些数据之间如何有效关联,如何进行深度查询依然存在困难。例如通过结构化的或大数据平台的数仓,可以胜任一度关系、二度关系的查询,但涉及到四度、五度或者隐形关系查询时,就会非常困难。

此外,也有人提到,现在越来越多的应用,其输入不仅限于文本,还会有图片、音频、视频等多模态的内容,如何为多模态的知识图谱构建提供一个比较好的解决方案,在未来一段时间里依然是一个具有挑战性的问题。

一方面,它便于将客户已有的结构化知识做更深的度数上的关联,同时保证查询效率,深度关联是传统数仓的技术框架下不善于实现的。另一方面可以帮助客户从来自于物联网、互联网等海量的非结构化数据中抽取出知识片段,从而拓展客户的数据维度,增大知识储量,释放出大数据红利。

而数据仓库则是数据库概念的升级。从逻辑上理解,数据库和数据仓库没有区别,都是通过数据库软件实现存放数据的地方;只不过从数据量来说,数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。

张杰表示:“在知识组织层面上,图谱化将是企业进行数据管理的未来趋势。”

Uber在哥伦比亚的业务并不稳固。10月份,Uber放弃了在当地投资4000万美元建立支持和服务中心的计划。Uber表示,哥伦比亚有超过200万人使用其服务,司机数量达到8.8万名。

然而目前为止知识图谱在成为数仓的过程中,依然存在着研究上的和产业上的问题。

这种传统的数据仓库,其优势在于统计性报表,能够高效地进行数据统计。

另外一个挑战是知识完备性问题,使用知识图谱的目的,除了让它做为一种中间态的数据服务之外,还期待能引入常识知识和领域知识,在大规模数据中做自动推理和补全,当图谱中的知识未达到一定的量级和丰富度之前,推理的准确度很难保证甚至难以开展,两者之间不是线性关系。

1)对于这种结构化的数据,需要提前定义好结构(清楚地知道数据的格式和关系),且在添加数据的过程中很难改变结构。这种结构化的数据价值密度比较高,但在大数据时代我们不可能把所有的数据事先定义好,因此也就无法利用目前互联网中出现的大量非结构化的数据。

幼儿园组织“爱心呼唤小队”

知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱也是“关系”的最有效的表示方式。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络。

如今,子熠的意识已经基本恢复,可以简单地与人沟通,能正常进食也能下地活动,但是后续的治疗还需要两三个月。

You may also like...