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在当今电商时代，商品管理的复杂性与日俱增。无论是产品类目规划的盲区，还是商品属性设置的陷阱，任何一个环节的疏忽都可能导致不可挽回的损失。本文将深入剖析商品管理过程中常见的七大致命错误，供大家参考。

如果你的商品详情页长得像博士论文，用户只会用脚投票——直接退出页面。今天教你把商品管理从‘学术研究’变‘用户友好’。

高清流媒体音乐平台的竞争日趋白热化。此刻，又一位搅局者出现！这个名为Pure Audio Streaming的新平台，宣称将建立“全球首个无损沉浸式”音乐库，直接开放7.1.4 96kHz PCM的无损环绕声流媒体音乐。它把首次亮相，选择在了5月15日开幕的慕尼黑高级音响展上，明摆着就是为对高清流媒体音乐有广泛需求的音响/音乐发烧友而准备的！看来，Tidal、Qobuz等传统高清流媒体平台即将遭遇新的挑战。

Pure Audio Streaming由StreamSoft Inc.旗下的Artist Connection提供支持，后者是个为内容创作者、聚合器、现场演出场所、AV制造商和艺术家开发的B2B平台。Artist Connection被称为“唯一传输专有高清流媒体音频、沉浸式音频和4K视频”的平台，凭借其电商后端和深度分析能力，据称能够掌控变现，提供公平交易且盈利丰厚的流媒体体验，彻底革新现有模式。

聚合器的可能性，在互联网时代，聚合器捕获了绝大多数价值。谷歌聚合了各种网站的内容、Facebook聚合了社交关系和内容、亚马逊聚合了商品和交易、Airbnb聚合了客房......这些科技巨头颠覆了传统行业，并构建起近乎垄断的地位。

为什么这些科技巨头形成近乎垄断的地位？随着聚合的用户、内容以及商品越来越多，其成本不会增加，只会摊薄，并在此基础上形成网络效应。这是极大的护城河，结果是赢家通吃。在DeFi领域会不会也产生类似于互联网时代的聚合效应？还不知道，但DeFi聚合器已经展示了能量。

预测性维护是工业大数据结合人工智能方向的一个重要应用场景，针对设备的故障和失效问题，实现从被动的故障维护到

Adaptive Multi-Modal Cross-Entropy Loss for Stereo Matching

研究背景

异常检测(也称为离群点检测)是检测异常实例的任务，异常实例与常规实例非常不同。这些实例称为异常或离群值，而正常实例称为内部值。

无监督学习（Unsupervised Learning）是和监督学习相对的另一种主流机器学习的方法，无监督学习是没有任何的数据标注只有数据本身。

无监督学习算法有几种类型，以下是其中最重要的12种:

1、聚类算法根据相似性将数据点分组成簇

k-means聚类是一种流行的聚类算法，它将数据划分为k组。

2、降维算法降低了数据的维数，使其更容易可视化和处理

主成分分析(PCA)是一种降维算法，将数据投影到低维空间，PCA可以用来将数据降维到其最重要的特征。

在实际工作中，数据往往杂乱无章、不完整且不一致，仅靠简单的数据清洗方法很难彻底解决问题。有经验的数据专业人士都知道，真正高效的数据清洗远不止删除几个空值或去除重复行那么简单。