2017年 6月6日 星期二 儒商日报
【TMT头条】
1、网贷行业洗牌继续加剧 问题平台数已达3169家
网贷行业洗牌继续加剧问题平台数已达3169家
普惠金融发展面临法律滞后等多重难题
据网贷天眼统计数据显示，截至6月5日，行业累计问题平台数已达3169家，行业洗牌继续加剧。事实上，近年来随着普惠金融的快速发展，一系列风险问题加速暴露。“市场上甚至出现了许多打着数字普惠金融的旗号，借助互联网从事非法集资等违法活动。”上海黄金交易所理事长焦瑾璞近日表示。
焦瑾璞认为，当下很多平台跑路频繁，消费者权益难保障；信息安全风险日益突出，用户信息泄露、丢失、被截取、被篡改等案件时有发生，消费者个人隐私、资金安全已受侵犯；加之现在互联网金融企业都是全国性的，产品覆盖面广，风险普遍较高。
目前来看，由于普惠金融跨界特征明显、金融模式众多、创新速度过快，仍缺乏完善的基础设施建设。“由于现在是分业监管体制，互联网金融一出现，金融混业经营格局错配，导致监管主体职责不明确。以前说的‘谁生的孩子谁抱’，现在不知道是‘谁生的孩子’。”中国互联网金融协会会长李东荣说道。
2、顺丰或与百度外卖成立合资公司
百度外卖或将被出售的消息从去年就开始成为关注的焦点，随着时间的推进，与百度外卖频频传出绯闻的顺丰逐渐浮出水面。
近日有消息称顺丰创始人王卫质押百亿股票意欲收购百度外卖，不过腾讯科技从顺丰内部人士处获悉，顺丰与百度外卖的此次“合作”并非像传言所说的“收购”，而是二者按照5：5的出资比例设立新的合资公司，但双方持股比例仍在谈判中，该消息或将于本月公布。
无论是投资也好，成立新的合资公司也罢，顺丰似乎意欲通过百度外卖延伸自己的业务触角，并在商业领域的纵向市场中丰富支脉；而对于百度外卖来说，则可以凭借顺丰在快递行业的积累提升配送效率，助其挽回其在外卖市场损失的市场份额。
3、一窥直播技术新趋势 LiveVideoStack Meet上海、杭州见
6月17日 杭州|6月24日 上海『LiveVideoStack Meet 后直播时代技术』一连两场走进华东，携手众多技术专家期待能一窥2017年的直播技术趋势。直播App的虚火逐步降温，行业逐渐恢复理性，并不断探索新的产品形态与创新。这其中，技术扮演了不可或缺的角色，新的编码与传输协议，覆盖全球的网络架构，低延迟的音频传输与白板，基于深度学习的图像识别等，这一切进一步加强了各直播参与方的互动。
H.265编码普及，高清直播成本进一步降低，VR、人工智能等技术又将让直播充满了更多想象。在LiveVideoStack Meet上海、杭州站活动上，将有哪些讲师到场呢？
4、苹果大招来袭，软件更新都淹没在了硬件的狂欢中
每年一度的WWDC（苹果开发者大会）是除了iPhone问世之外，最值得外界关注的一场关于苹果发布会，iOS以及软件操作系统是当之无愧的主角，而今年的WWDC上，硬件反而占据了绝对主导地位，软件的迭代似乎都淹没在了硬件更新所带来的狂欢之中。
在现有的硬件产品线当中，除开iPhone和Apple Watch之外，苹果几乎更新了其他所有产品线，还带来了顶级性能的iMac Pro及全新的智能音箱HomePod；软件方面iOS 11继续在袭击体验上深耕细作，其他操作系统包括tvOS、watchOS各大平台的更新在发布会上则被一语带过。
5、 经历多次押宝失败的TOM网，可能要因政策原因而彻底断了挣扎
一
如果没有网信办的通报，大概已经很少有人会意识到：“那个TOM网”还活着。是的，TOM网还没有死，只是情势更加岌岌可危。
6月1日，新版互联网新闻信息服务管理规定实施的首日，TOM网遭遇了6个月以来的第3次点名通报。此前，北京市网信办既已认定，TOM网因“管理规章制度建设和人员情况等”不符条件，未能通过年检，整改数月后，至今未达要求。根据相关规定，整改后仍不符许可条件的，将暂停新闻信息更新，同时不予换发许可证。
这意味着，有着17年历史、一度跻身中国四大门户之列的TOM网，在经历了一系列商业决策失败之后，最终有可能因政策原因，彻底了断多年的痛苦挣扎。
2000年7月正式上线的TOM网，虽稍晚于新浪、搜狐、网易等新闻门户，但因恰逢中概股海外普遍受挫、网络泡沫正浓的当口，先后收购鲨威体坛、美亚在线及当时中国最大的电子邮局163.et，成功进入门户网站第一梯队。4年之后，TOM在线在香港和纳斯达克两地上市，一时风光无二。
6、端到端的全栈实力，英特尔正在用人工智能成就未来
2017年5月27日，英特尔参加了由机器之心SYNCED主办的2017全球机器智能峰会（GMIS 2017)，此次大会以“机器智能时代”为主题，全面聚焦人工智能，包括英特尔在内的众多国内外顶级专家汇聚于此，围绕人工智能展开精彩的演讲和激烈的讨论。
会议期间，英特尔AIPG数据科学部主任刘茵茵博士，发表了主题为《演变中的人工智能，与模型俱进》的精彩演讲，她表示，深度学习推动着人工智能领域的进展，每个AI模型都是理论与实践的突破，以模型为起点，通过收集数据，进行训练，基于人工智能框架和计算动力，解决应用问题，再把相关经验反馈到模型中，形成一个闭环的良性循环，即通过更好的模型，提供更高效的人工智能解决方案。
【互联网简讯】
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