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发稿时间:2019-06-10 05:23 来源:亿乐彩官方登录网 阅读量:869
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亿乐彩官方登录网亿乐彩官方登录网亿乐彩官方登录网 1月24日,星巴克发布了2019财年第一季度(2018年10月1日至2018年12月31日)财报。财报显示,星巴克当季净利润达66.3亿美元,同比增长9%,高于华尔街预测的64.9亿美元;全球及美国本土同店销量均增长4%,超出预测的3.2%,美国地区同店交易量并无明显增幅。店铺数量上,本季星巴克共新开了541家新店,同比增长7%,其中2/3的新店均在美国本土外开设。 美国地区,消费者购买的饮品尺寸与整单金额都在增加。上个圣诞节日季星巴克销量不佳,本季他们则提前推出了节日特饮,并改变大堂里的商品摆设、在更显眼的地方摆上了星巴克的礼品卡。据星巴克首席运营官Rosalind Brewer透露,今年星巴克美国地区礼品卡的销量增长了12%。 此外,星冰乐、冷萃咖啡等冷饮也销量强劲。“冷饮依然卖的很好,这也印证了冷饮在全年都有市场。”Rosalind Brewer说。 中国方面,本季同店交易量下跌2%,但同店销量增长了1%,这同样是由于人们在店内买得更多了。店铺数量与去年相比增长18%。 星巴克现任CEO Kevin Johnson在财报后电话会议中表示,中国市场新开的店铺“到目前为止都相当盈利”;星巴克全球饮品主席John Culver则强调“过去20年在中国已经建立了稳固的本地联系,出现任何波动公司都能应对。” 这番强调,多少与之前星巴克在中国的增长疲软有关。2018财年第三季度(2018年4月1日-6月30日),星巴克在中国市场出现九年来首次同店销量和营业利润率下跌;而华尔街近来对于星巴克在中国地区能否维持增长一直持有疑虑。不久前美国证券投资公司高盛刚刚下调了星巴克股票评级,由“建议买进”下调至“中立”,主要原因便是中国地区未来可能存在的增长疲软、消费者信心的减弱和宏观经济的整体下行。 尽管目前在中国及全球增长重回轨道,但星巴克仍然面临不小的挑战。第三次咖啡浪潮涌现的精品咖啡店对星巴克发起的竞争仍在继续,而麦当劳、肯德基、唐恩都乐等外来者也开始以更平价的咖啡和密集的店铺向星巴克发起冲击。早前现任CEO Kevin Johnson宣布放缓在全球新开1000家高端臻选门店的计划,先聚焦于目前公司业绩的稳固;还曾在2018年9月和11月宣布两次裁员,以优化公司架构。 在过去几十年里,人类一直用游戏测试评估AI系统。随着技术的进步,科学界寻找复杂的游戏,深入研究智力的方方面面,看看如何才能解决科学问题和现实问题。许多人认为,《星际争霸》是最有挑战的RTS(实时战略)游戏之一,也是有史以来电子竞技领域最古老的游戏之一,它是AI研究的“大挑战”。 现在我们推出一个可以操作《星际争霸2》游戏的程序,名叫AlphaStar,它是一个AI系统,成功打败了世界顶级职业玩家。12月19日,我们举行了测试比赛,AlphaStar打败了Team Liquid战队的Grzegorz "MaNa" Komincz,他是世界最强的职业玩家之一,以5比0获胜,之前AlphaStar已经打败同队的Dario “TLO” Wünsch。比赛是按照职业标准进行的,使用天梯地图,没有任何游戏限制。 在游戏领域,我们已经取得一系列成功,比如Atari、Mario、《雷神之锤3:竞技场》多人夺旗、Dota 2。但是AI技术还是无法应付复杂的《星际争霸》。想拿到好结果,要么是对游戏系统进行重大调整,对游戏规则进行限制,赋予系统超人一般的能力,或者让它玩一些简单地图。即使做了修改,也没有系统可以与职业玩家一较高下。AlphaStar不一样,它玩的是完整版《星际争霸2》,用深度神经网络操作,网络已经用原始游戏数据训练过,通过监督式学习和强化式学习来训练。 《星际争霸2》由暴雪娱乐制作,是一款单位众多的多层次宇宙科幻游戏,在设计上非常挑战人工智能。与前作一样,《星际争霸2》也是游戏史上最宏大和成功的游戏,已有20余年的电竞联赛历史。 该游戏玩法众多,但电竞中最常见的是1对1对战,五局三胜制。开始时,玩家从人类、星灵和异虫三个种族中人选一个进行操作,每个种族都有独特的特点、能力(机关专业选手会专注于一个种族)。开局时,每个玩家都有一些“农民”来采集资源和建造建筑,解锁新科技。这也让玩家可以收集新的资源,建造更复杂的基地和建筑,研发新科技以胜过对手。要取得胜利,玩家必须仔细平衡宏观经济管理,即宏观经济,和每个单位的控制,即微操。 这就需要平衡短期和长期目标,还要应对意外情况,整个系统因而经常变得脆弱僵硬。处理这些问题需要在下列若干人工智能领域解决挑战,取得突破: - 游戏理论:《星际争霸》是个游戏,就想剪刀石头布一样,没有单一最佳战略。因此人工智能训练过程中需不断探索和扩展最战略知识前沿。 - 长期规划:和许多现实世界中的问题并非是从“因”立即生“果”一样,游戏是可以从任何一个地方开始,需要1个小时时间出结果,这意味着在游戏开始时的行动可能在很长一段时间不会有收效。 - 庞大的行动空间:要同时控制上百个单位及建筑,这就导致了大量的可能性,行动是分级别的,可以被修改和扩张。我们将游戏参数化后,每个时间步骤平均约有10到26个合理行为。 由于上述的大量挑战,《星际争霸》成为了人工智能研究中的“大挑战”。自从2009年《母巢之战》应用参数界面问世后,围绕《星际争霸》和《星际争霸2》开展了众多人工智能竞赛。 AlphaStar的行动由深层神经网络产生,从原始游戏界面接收数据(一队单位及其属性),输出指令结果,在游戏中形成行动。更确切的说,神经网络构架为单位应用了可变形的躯干,带指针网络的深层机器学习核心,以及集中值基准,我们相信这个先进的建模会有助于解决长期结果建模及大量输出空间,如翻译,语言建模和直观表示。 AlphaStar也应用了最新的多代理习得算法。其神经网络最初在监督下与匿名人类对战进行训练,这些素材来自暴雪。这让AlphaStar可以通过模仿来学习星际天梯玩家基本的微操和宏观战术。这使其在一开始就击败了95%的精英电脑玩家,也就是黄金段位的人类玩家。

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