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[爆卦]登門檻效應實驗是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇登門檻效應實驗鄉民發文沒有被收入到精華區：在登門檻效應實驗這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 登門檻效應實驗產品中有8篇Facebook貼文，粉絲數超過3,992的網紅台灣物聯網實驗室 IOT Labs，也在其Facebook貼文中提到， AI 如何在產業中落地，這場「搖滾」科技大會值得一看 36氪 隨著條件的不斷成熟，如何讓人工智慧走出實驗室，深度擁抱產業，最終實現商業化，成了所有公司追逐的目標。 人工智慧三起三落，行業普遍認為，這一輪人工智慧的浪潮主要受場景需求驅動，同時也受演算法、算力和資料等基礎條件的驅動。據WIPOP...

　同時也有2部Youtube影片，追蹤數超過43萬的網紅Carl Ho卡爾 頻道，也在其Youtube影片中提到，▷ 背景音樂 BGM ◁ "Fluffing a Duck" by Kevin MacLeod 演出者：http://incompetech.com/ ヽ(∀ﾟ )人(ﾟ∀ﾟ)人( ﾟ∀)人(∀ﾟ )人(ﾟ∀ﾟ)人( ﾟ∀)ﾉ 登門檻效應 Foot In The Door Effect（得寸進尺效...

「登門檻效應實驗」的推薦目錄

登門檻效應實驗 在 偶然?占心｜感情合盤｜催眠培訓｜調頻療癒｜AcBars Instagram 的最佳解答

2021-04-04 15:29:43

在關係調頻過程中，遇過很多為愛付出但犧牲了自己的案例。   無論是在愛情、親情、友情或是工作關係、合作關係 甚至是陌生人! 都容易讓人陷入，越幫越多、越陷越深。 有一天你停止了，反而還變成是壞人的窘境!   ▪️那為什麼一開始會沒有察覺呢?    🔸非常著名的社會心理學實驗【登門...

登門檻效應實驗 在 心靈小王子-森森｜看穿人心心理學 Instagram 的精選貼文

2021-04-04 17:13:03

-攻下心防的請求技巧- 登門檻效應： 相信大家一定都曾有過 在請求別人時被拒絕的經驗😩 今天森森就要來介紹🧏‍♂️ 一個非常特別的技巧 可以讓你/妳在請求別人時， 大幅提升成功的機率呦😎 就讓我們從～ 1996年的一場實驗開始說起👇 當時～ 心理學家弗里德曼與弗雷瑟👨🏻‍🏫👨🏼‍🏫 進行了一...

登門檻效應實驗 在 Beginneros｜每日分享冷知識? Instagram 的最讚貼文

2020-05-09 12:07:34

【得寸進尺的方法︱#令人難以抗拒的登門檻效應】 「或者我地唔好即刻拍拖住，由做朋友慢慢了解先？」最後，你都會有好大機會同呢個人一齊，點解呢？之唔係就係登門檻效應囉！ - 登門檻效應 (Skips threshold effect / Foot In The Door Effect) 係指一旦接受咗對...

  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    登門檻效應實驗 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文

    2019-09-25 15:48:09
    有 1 人按讚

    AI 如何在產業中落地，這場「搖滾」科技大會值得一看

    36氪

    隨著條件的不斷成熟，如何讓人工智慧走出實驗室，深度擁抱產業，最終實現商業化，成了所有公司追逐的目標。

    人工智慧三起三落，行業普遍認為，這一輪人工智慧的浪潮主要受場景需求驅動，同時也受演算法、算力和資料等基礎條件的驅動。據WIPOP 2019年人工智慧趨勢報告顯示，50%的AI 專利在過去5年內發表，這意味著從2014年-2018年 這五年內，AI產業進入了快速發展的階段。隨著條件的不斷成熟，如何讓人工智慧走出實驗室，深度擁抱產業，最終實現商業化，成了所有公司追逐的目標。埃森哲和阿里雲發佈《中國企業2020：AI紅利滲透與爆發》白皮書中提到，中國的人工智慧應用正在迎來快速崛起的時期，人工智慧在企業的應用向從邊緣逐步進入到核心，迎來各行業應用的爆發期。未來AI核心產業規模將超過4000億元，帶動相關產業規模50000億元。越來越多的企業和人工智慧從業者認識到，人工智慧必須與產業知識、產業經驗和產業特點相結合，實現人工智慧的產業化，必須具備產業所需要的技能和能力。從實驗室到產業落地，人工智慧所面對的真實需求和場景變多了，而需要解決的問題和困難也變多了。

    AI從無所不能到無處不在在36氪《人工智慧商業化研究報告—以場景落地為行業主旋律》提到，七類人工智慧核心技術已進入商業化階段，包括電腦視覺、自然語言處理、生物識別、機器學習、人機交互、知識圖譜、增強現實/虛擬實境/混合現實(AR/VR/MR)。但不同於“AI+”，“+AI”則更多地思考技術能不能做，主要用於對當下固有流程的改造和 優化，是正常的技術反覆運算和升級。“+AI”則由傳統行業或當前已經較為成熟的產業主動地引進人工智慧技術，來優化自身業務，提升效率和用戶體驗，降低風險和成本。而“+AI”的進程，對於有產業條件的互聯網企業而言，是最好也是最快的嘗試路徑。2014年8月上線的阿里的手機淘寶的應用“拍立淘”，解決的是“拍照搜貨”的需求，淘寶用戶可通過上傳自己隨手拍到、看到的好物圖片，尋找淘寶上的相應商品。剛上線時，拍立淘的入口在一個毫不起眼的4級功能表裡，每天的調用量就幾百。而如今，它一路升級成一級入口，日調用量已過千萬。在2018年3月在巴賽隆納MWC（世界移動通信大會）上亮相，正式以阿里雲為依託對外輸出前，圖像搜索技術已在內部“hard模式”裡驗證了4年，載體正是拍立淘。雖然看似簡單好玩，但用戶方便的背後，是AI技術需要解決的重重難題。《中國企業2020 ：AI紅利滲透與爆發》，經過調研挑選出“2020最具產業價值的AI領域”，包括圖像識別、視頻分析、語音分析、自然語言處理、自動駕駛、城市大腦、工業大腦。AI正在無處不在，但是走出實驗室的技術，在產業落地的過程中，仍然有許多問題需要解決。

    產業和平臺，AI離不開以前文提到“拍立淘”為例。首先，賣家、買家上傳的真實圖片，背景複雜、環境多變，還有圖像品質層次不齊的問題；此外電商場景中，圖片識別和搜索是需要精裝定位到SKU，完成型號、製造商、出廠年代等細緻標籤的“細細微性識別”。最後則是阿里電商超大體量對算力和演算法的挑戰，每天會有超過2億人登陸手淘，淘寶已彙聚超過10億種商品。這倒逼著拍立淘索引了淘寶大約30億的圖片，囊括了近1億商品，任何實驗室無法匹敵的資料量和訓練量，而且演算法反覆運算全部發生在真實業務場景。如果沒有電商場景、沒有足夠的資料支撐，“拍立淘”的發展不會如此迅速，但不過是眾多具有產業價值的AI技術的一種。以智慧語音交互為例，未來AI能夠實現的是“能聽、會說、懂你”的智慧人機交互體驗，這樣的AI將會應用任何人類的對話場景。AI必須能夠與傳統產業無縫結合，推助產業核心部類向前發展，通常這裡需要滿足三個條件，深入場景的需求、與行業從業者結合、跨技術的解決方案。但是醫療、工業、物流、城市、航空、客服、自動駕駛……真實世界場景之中的複雜程度遠比我們想像的更複雜。而這也正是產業及AI為何如此重要的原因，AI之于產業的意義絕不局限在優化提升，更在創造一個全新的基礎設施。以阿里雲的城市大腦為例。2018年9月，杭州城市大腦2.0正式發佈：管轄範圍擴大了28倍，總計420平方公里，相當於65個西湖。優化信號燈路口1300個，接入了視頻4500路，可即時線上調度200多名警力。杭州從此前全國排名前5擁堵的城市，降到了第57名。本次雲棲大會中，阿里雲一共推出4大平臺，包括飛天AI平臺、飛天大資料平臺、飛天AIoT平臺和另一個還未曾對外公佈的平臺，據36氪獲悉是和晶片相關，並且本次產品組合整體亮相的飛天AI開發平臺，是阿里巴巴自己使用的統一AI開發平臺。普惠的AI平臺通常有兩個特點，一方面，其能力取決於演算法的多樣性和優化程度，相容越多演算法框架的AI開發平臺能力越綜合；一方面，其能力取決於操作容易程度和性價比。現階段雲依然是AI的關鍵。

    雲和生態，AI的有效保證AI天生需要雲的基座，AI產業落地更離不開雲計算的底層助力。AI和與雲就像是一枚硬幣的兩面，沒有強大的算力，沒有強大的資料分析能力，不會有強大的AI。Frost & Sullivan的《中國公有雲市場研究報告》顯示，2018 年中國公有雲的市場規模為 531.3 億元人民幣, 2019 年僅上半年已達 415.1 億元人民幣。公有雲市場增長迅猛，頭部效應明顯，2019年上半年, 中國公有雲市場份額中,阿里雲的占比接近2-5名的總和。從2015年開始，阿里雲陸續推出AI產品，包括語音辨識、圖像識別、視覺識別等領域上百款細分產品，適用於數百個場景。整合上下游產業 ，從資料、演算法和算力多個層面健全各自的商業生態 ，也將是人工智慧企業核心的競爭壁壘之一。隨著整體技術使用門檻的降低，企業所具有的完整生態會變得更加重要。隨著各類開源、開放平臺的建立，人工智慧技術的使用門檻將逐漸降低，同時，人工智慧技術所能解決的問題更加精細 ，所需的產品和技術也更加專業化。

    資料來源：https://mp.weixin.qq.com/s/mxkLgvbiL4WBSorRjPXsKA?fbclid=IwAR1j4judU7yCI6HhP4Y7VNmtmF_g0LvrbV17USueUEH_n4TDDo9erOGkw6E

  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    登門檻效應實驗 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文

    2019-09-25 01:30:00
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    AI 如何在產業中落地，這場「搖滾」科技大會值得一看

    36氪

    隨著條件的不斷成熟，如何讓人工智慧走出實驗室，深度擁抱產業，最終實現商業化，成了所有公司追逐的目標。

    人工智慧三起三落，行業普遍認為，這一輪人工智慧的浪潮主要受場景需求驅動，同時也受演算法、算力和資料等基礎條件的驅動。據WIPOP 2019年人工智慧趨勢報告顯示，50%的AI 專利在過去5年內發表，這意味著從2014年-2018年 這五年內，AI產業進入了快速發展的階段。隨著條件的不斷成熟，如何讓人工智慧走出實驗室，深度擁抱產業，最終實現商業化，成了所有公司追逐的目標。埃森哲和阿里雲發佈《中國企業2020：AI紅利滲透與爆發》白皮書中提到，中國的人工智慧應用正在迎來快速崛起的時期，人工智慧在企業的應用向從邊緣逐步進入到核心，迎來各行業應用的爆發期。未來AI核心產業規模將超過4000億元，帶動相關產業規模50000億元。越來越多的企業和人工智慧從業者認識到，人工智慧必須與產業知識、產業經驗和產業特點相結合，實現人工智慧的產業化，必須具備產業所需要的技能和能力。從實驗室到產業落地，人工智慧所面對的真實需求和場景變多了，而需要解決的問題和困難也變多了。

    AI從無所不能到無處不在在36氪《人工智慧商業化研究報告—以場景落地為行業主旋律》提到，七類人工智慧核心技術已進入商業化階段，包括電腦視覺、自然語言處理、生物識別、機器學習、人機交互、知識圖譜、增強現實/虛擬實境/混合現實(AR/VR/MR)。但不同於“AI+”，“+AI”則更多地思考技術能不能做，主要用於對當下固有流程的改造和 優化，是正常的技術反覆運算和升級。“+AI”則由傳統行業或當前已經較為成熟的產業主動地引進人工智慧技術，來優化自身業務，提升效率和用戶體驗，降低風險和成本。而“+AI”的進程，對於有產業條件的互聯網企業而言，是最好也是最快的嘗試路徑。2014年8月上線的阿里的手機淘寶的應用“拍立淘”，解決的是“拍照搜貨”的需求，淘寶用戶可通過上傳自己隨手拍到、看到的好物圖片，尋找淘寶上的相應商品。剛上線時，拍立淘的入口在一個毫不起眼的4級功能表裡，每天的調用量就幾百。而如今，它一路升級成一級入口，日調用量已過千萬。在2018年3月在巴賽隆納MWC（世界移動通信大會）上亮相，正式以阿里雲為依託對外輸出前，圖像搜索技術已在內部“hard模式”裡驗證了4年，載體正是拍立淘。雖然看似簡單好玩，但用戶方便的背後，是AI技術需要解決的重重難題。《中國企業2020 ：AI紅利滲透與爆發》，經過調研挑選出“2020最具產業價值的AI領域”，包括圖像識別、視頻分析、語音分析、自然語言處理、自動駕駛、城市大腦、工業大腦。AI正在無處不在，但是走出實驗室的技術，在產業落地的過程中，仍然有許多問題需要解決。

    產業和平臺，AI離不開以前文提到“拍立淘”為例。首先，賣家、買家上傳的真實圖片，背景複雜、環境多變，還有圖像品質層次不齊的問題；此外電商場景中，圖片識別和搜索是需要精裝定位到SKU，完成型號、製造商、出廠年代等細緻標籤的“細細微性識別”。最後則是阿里電商超大體量對算力和演算法的挑戰，每天會有超過2億人登陸手淘，淘寶已彙聚超過10億種商品。這倒逼著拍立淘索引了淘寶大約30億的圖片，囊括了近1億商品，任何實驗室無法匹敵的資料量和訓練量，而且演算法反覆運算全部發生在真實業務場景。如果沒有電商場景、沒有足夠的資料支撐，“拍立淘”的發展不會如此迅速，但不過是眾多具有產業價值的AI技術的一種。以智慧語音交互為例，未來AI能夠實現的是“能聽、會說、懂你”的智慧人機交互體驗，這樣的AI將會應用任何人類的對話場景。AI必須能夠與傳統產業無縫結合，推助產業核心部類向前發展，通常這裡需要滿足三個條件，深入場景的需求、與行業從業者結合、跨技術的解決方案。但是醫療、工業、物流、城市、航空、客服、自動駕駛……真實世界場景之中的複雜程度遠比我們想像的更複雜。而這也正是產業及AI為何如此重要的原因，AI之于產業的意義絕不局限在優化提升，更在創造一個全新的基礎設施。以阿里雲的城市大腦為例。2018年9月，杭州城市大腦2.0正式發佈：管轄範圍擴大了28倍，總計420平方公里，相當於65個西湖。優化信號燈路口1300個，接入了視頻4500路，可即時線上調度200多名警力。杭州從此前全國排名前5擁堵的城市，降到了第57名。本次雲棲大會中，阿里雲一共推出4大平臺，包括飛天AI平臺、飛天大資料平臺、飛天AIoT平臺和另一個還未曾對外公佈的平臺，據36氪獲悉是和晶片相關，並且本次產品組合整體亮相的飛天AI開發平臺，是阿里巴巴自己使用的統一AI開發平臺。普惠的AI平臺通常有兩個特點，一方面，其能力取決於演算法的多樣性和優化程度，相容越多演算法框架的AI開發平臺能力越綜合；一方面，其能力取決於操作容易程度和性價比。現階段雲依然是AI的關鍵。

    雲和生態，AI的有效保證AI天生需要雲的基座，AI產業落地更離不開雲計算的底層助力。AI和與雲就像是一枚硬幣的兩面，沒有強大的算力，沒有強大的資料分析能力，不會有強大的AI。Frost & Sullivan的《中國公有雲市場研究報告》顯示，2018 年中國公有雲的市場規模為 531.3 億元人民幣, 2019 年僅上半年已達 415.1 億元人民幣。公有雲市場增長迅猛，頭部效應明顯，2019年上半年, 中國公有雲市場份額中,阿里雲的占比接近2-5名的總和。從2015年開始，阿里雲陸續推出AI產品，包括語音辨識、圖像識別、視覺識別等領域上百款細分產品，適用於數百個場景。整合上下游產業 ，從資料、演算法和算力多個層面健全各自的商業生態 ，也將是人工智慧企業核心的競爭壁壘之一。隨著整體技術使用門檻的降低，企業所具有的完整生態會變得更加重要。隨著各類開源、開放平臺的建立，人工智慧技術的使用門檻將逐漸降低，同時，人工智慧技術所能解決的問題更加精細 ，所需的產品和技術也更加專業化。

    資料來源：https://mp.weixin.qq.com/s/mxkLgvbiL4WBSorRjPXsKA…

  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    登門檻效應實驗 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文

    2019-09-24 08:00:00
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    AI 如何在產業中落地，這場「搖滾」科技大會值得一看

    36氪

    隨著條件的不斷成熟，如何讓人工智慧走出實驗室，深度擁抱產業，最終實現商業化，成了所有公司追逐的目標。

    人工智慧三起三落，行業普遍認為，這一輪人工智慧的浪潮主要受場景需求驅動，同時也受演算法、算力和資料等基礎條件的驅動。據WIPOP 2019年人工智慧趨勢報告顯示，50%的AI 專利在過去5年內發表，這意味著從2014年-2018年 這五年內，AI產業進入了快速發展的階段。隨著條件的不斷成熟，如何讓人工智慧走出實驗室，深度擁抱產業，最終實現商業化，成了所有公司追逐的目標。埃森哲和阿里雲發佈《中國企業2020：AI紅利滲透與爆發》白皮書中提到，中國的人工智慧應用正在迎來快速崛起的時期，人工智慧在企業的應用向從邊緣逐步進入到核心，迎來各行業應用的爆發期。未來AI核心產業規模將超過4000億元，帶動相關產業規模50000億元。越來越多的企業和人工智慧從業者認識到，人工智慧必須與產業知識、產業經驗和產業特點相結合，實現人工智慧的產業化，必須具備產業所需要的技能和能力。從實驗室到產業落地，人工智慧所面對的真實需求和場景變多了，而需要解決的問題和困難也變多了。

    AI從無所不能到無處不在在36氪《人工智慧商業化研究報告—以場景落地為行業主旋律》提到，七類人工智慧核心技術已進入商業化階段，包括電腦視覺、自然語言處理、生物識別、機器學習、人機交互、知識圖譜、增強現實/虛擬實境/混合現實(AR/VR/MR)。但不同於“AI+”，“+AI”則更多地思考技術能不能做，主要用於對當下固有流程的改造和 優化，是正常的技術反覆運算和升級。“+AI”則由傳統行業或當前已經較為成熟的產業主動地引進人工智慧技術，來優化自身業務，提升效率和用戶體驗，降低風險和成本。而“+AI”的進程，對於有產業條件的互聯網企業而言，是最好也是最快的嘗試路徑。2014年8月上線的阿里的手機淘寶的應用“拍立淘”，解決的是“拍照搜貨”的需求，淘寶用戶可通過上傳自己隨手拍到、看到的好物圖片，尋找淘寶上的相應商品。剛上線時，拍立淘的入口在一個毫不起眼的4級功能表裡，每天的調用量就幾百。而如今，它一路升級成一級入口，日調用量已過千萬。在2018年3月在巴賽隆納MWC（世界移動通信大會）上亮相，正式以阿里雲為依託對外輸出前，圖像搜索技術已在內部“hard模式”裡驗證了4年，載體正是拍立淘。雖然看似簡單好玩，但用戶方便的背後，是AI技術需要解決的重重難題。《中國企業2020 ：AI紅利滲透與爆發》，經過調研挑選出“2020最具產業價值的AI領域”，包括圖像識別、視頻分析、語音分析、自然語言處理、自動駕駛、城市大腦、工業大腦。AI正在無處不在，但是走出實驗室的技術，在產業落地的過程中，仍然有許多問題需要解決。

    產業和平臺，AI離不開以前文提到“拍立淘”為例。首先，賣家、買家上傳的真實圖片，背景複雜、環境多變，還有圖像品質層次不齊的問題；此外電商場景中，圖片識別和搜索是需要精裝定位到SKU，完成型號、製造商、出廠年代等細緻標籤的“細細微性識別”。最後則是阿里電商超大體量對算力和演算法的挑戰，每天會有超過2億人登陸手淘，淘寶已彙聚超過10億種商品。這倒逼著拍立淘索引了淘寶大約30億的圖片，囊括了近1億商品，任何實驗室無法匹敵的資料量和訓練量，而且演算法反覆運算全部發生在真實業務場景。如果沒有電商場景、沒有足夠的資料支撐，“拍立淘”的發展不會如此迅速，但不過是眾多具有產業價值的AI技術的一種。以智慧語音交互為例，未來AI能夠實現的是“能聽、會說、懂你”的智慧人機交互體驗，這樣的AI將會應用任何人類的對話場景。AI必須能夠與傳統產業無縫結合，推助產業核心部類向前發展，通常這裡需要滿足三個條件，深入場景的需求、與行業從業者結合、跨技術的解決方案。但是醫療、工業、物流、城市、航空、客服、自動駕駛……真實世界場景之中的複雜程度遠比我們想像的更複雜。而這也正是產業及AI為何如此重要的原因，AI之于產業的意義絕不局限在優化提升，更在創造一個全新的基礎設施。以阿里雲的城市大腦為例。2018年9月，杭州城市大腦2.0正式發佈：管轄範圍擴大了28倍，總計420平方公里，相當於65個西湖。優化信號燈路口1300個，接入了視頻4500路，可即時線上調度200多名警力。杭州從此前全國排名前5擁堵的城市，降到了第57名。本次雲棲大會中，阿里雲一共推出4大平臺，包括飛天AI平臺、飛天大資料平臺、飛天AIoT平臺和另一個還未曾對外公佈的平臺，據36氪獲悉是和晶片相關，並且本次產品組合整體亮相的飛天AI開發平臺，是阿里巴巴自己使用的統一AI開發平臺。普惠的AI平臺通常有兩個特點，一方面，其能力取決於演算法的多樣性和優化程度，相容越多演算法框架的AI開發平臺能力越綜合；一方面，其能力取決於操作容易程度和性價比。現階段雲依然是AI的關鍵。

    雲和生態，AI的有效保證AI天生需要雲的基座，AI產業落地更離不開雲計算的底層助力。AI和與雲就像是一枚硬幣的兩面，沒有強大的算力，沒有強大的資料分析能力，不會有強大的AI。Frost & Sullivan的《中國公有雲市場研究報告》顯示，2018 年中國公有雲的市場規模為 531.3 億元人民幣, 2019 年僅上半年已達 415.1 億元人民幣。公有雲市場增長迅猛，頭部效應明顯，2019年上半年, 中國公有雲市場份額中,阿里雲的占比接近2-5名的總和。從2015年開始，阿里雲陸續推出AI產品，包括語音辨識、圖像識別、視覺識別等領域上百款細分產品，適用於數百個場景。整合上下游產業 ，從資料、演算法和算力多個層面健全各自的商業生態 ，也將是人工智慧企業核心的競爭壁壘之一。隨著整體技術使用門檻的降低，企業所具有的完整生態會變得更加重要。隨著各類開源、開放平臺的建立，人工智慧技術的使用門檻將逐漸降低，同時，人工智慧技術所能解決的問題更加精細 ，所需的產品和技術也更加專業化。

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