【让儿童"卖惨"赚流量,视频平台要打假尽责】#男子弄脏孩子脸拍视频卖惨被警方传唤# 近日，一则四川凉山儿童“贫穷无助”的悲惨视频在网上引发热议。10月24日，凉山公安发布通报称，因涉嫌摆拍、发布虚假视频博取眼球、赚取流量，视频拍摄者吕某已被依法传唤，并要求其公开道歉，删除相关虚假视频。
在网传视频中，小孩满脸尘灰，身上的外套也沾满了泥土，站在一间破旧的土坯房前，说自己无父无母，只能帮邻居干活并照顾抚养妹妹弟弟。如此“悲惨”的身世，无疑会让很多看视频的人为之触动。
然而经当地有关部门实地调查核实，视频拍摄者让小孩站在一处破旧的闲置房前，弄脏小孩子的脸，让小孩诉说自己的悲惨、可怜生活。而事实上，小孩一家早已搬进两楼一底的易地扶贫搬迁集中安置房，且享受农村低保以及各种补贴。
可以说，前期的视频将小孩的身世渲染的有多悲惨，虚假视频的画皮被拆除后，视频拍摄者的利欲熏心就有多招恨。为了博取眼球、赚取流量，竟然不惜将孩子当作赚取流量的工具，恶意消费公众的善良，刻意抹黑当地的扶贫工作，如此没有底线的流量“蛀虫”可谓是恶劣到了极点。目前，视频拍摄者吕某已被依法传唤，想必法律的制裁足以给他教训，也能给其他短视频博主上一课。
近些年来，短视频的发展如火如荼。数据显示，截至2021年6月，我国网络视频（含短视频）用户规模达9.44亿，占网民整体的93.4%。短视频既给每一个个体提供了自我表达的机会，也极大地丰富了个人的娱乐生活。然而，当大批量的视频博主涌入短视频平台，个人素质的良莠不齐也造成了短视频质量泥沙俱下，各种造假卖惨视频让公众不胜其扰。
为了带货卖苹果，有网络视频团队教小女孩演戏“卖惨”，甚至给孩子滴眼药水、掐孩子；为牟利，有主播以资助孩子为名，利用公众爱心售卖假珠宝……层出不穷的短视频造假卖惨事件，当然是因为部分视频博主为了流量和利益不择手段，但更是因为相关平台未能做到打假尽责。
根据《网络短视频平台管理规范》规定，网络短视频平台实行节目内容先审后播制度。《国家广播电视总局关于加强网络秀场直播和电商直播管理的通知》也明确要求平台落实管建同步，对违规不良内容实现精准预警和及时阻断。显而易见，在造假视频卖惨赚钱这件事上，网络平台的的审核、预警和阻断机制并没有发挥有效的作用。
短视频平台不该成为造假卖惨视频传播牟利的温床。铲除部分视频博主造假卖惨的利益土壤，需要短视频平台强化主体责任，采取更有力的打假措施。一方面，平台要人防和技防并重，严把审核和推荐关；另一方面，也要畅通举报机制，鼓励网友积极参与打假。只有平台方守土有责、打假尽责，才能不断挤压造假卖惨视频的牟利空间，还网络环境以风清气正。（正观评论员 王航）
在网传视频中，小孩满脸尘灰，身上的外套也沾满了泥土，站在一间破旧的土坯房前，说自己无父无母，只能帮邻居干活并照顾抚养妹妹弟弟。如此“悲惨”的身世，无疑会让很多看视频的人为之触动。
然而经当地有关部门实地调查核实，视频拍摄者让小孩站在一处破旧的闲置房前，弄脏小孩子的脸，让小孩诉说自己的悲惨、可怜生活。而事实上，小孩一家早已搬进两楼一底的易地扶贫搬迁集中安置房，且享受农村低保以及各种补贴。
可以说，前期的视频将小孩的身世渲染的有多悲惨，虚假视频的画皮被拆除后，视频拍摄者的利欲熏心就有多招恨。为了博取眼球、赚取流量，竟然不惜将孩子当作赚取流量的工具，恶意消费公众的善良，刻意抹黑当地的扶贫工作，如此没有底线的流量“蛀虫”可谓是恶劣到了极点。目前，视频拍摄者吕某已被依法传唤，想必法律的制裁足以给他教训，也能给其他短视频博主上一课。
近些年来，短视频的发展如火如荼。数据显示，截至2021年6月，我国网络视频（含短视频）用户规模达9.44亿，占网民整体的93.4%。短视频既给每一个个体提供了自我表达的机会，也极大地丰富了个人的娱乐生活。然而，当大批量的视频博主涌入短视频平台，个人素质的良莠不齐也造成了短视频质量泥沙俱下，各种造假卖惨视频让公众不胜其扰。
为了带货卖苹果，有网络视频团队教小女孩演戏“卖惨”，甚至给孩子滴眼药水、掐孩子；为牟利，有主播以资助孩子为名，利用公众爱心售卖假珠宝……层出不穷的短视频造假卖惨事件，当然是因为部分视频博主为了流量和利益不择手段，但更是因为相关平台未能做到打假尽责。
根据《网络短视频平台管理规范》规定，网络短视频平台实行节目内容先审后播制度。《国家广播电视总局关于加强网络秀场直播和电商直播管理的通知》也明确要求平台落实管建同步，对违规不良内容实现精准预警和及时阻断。显而易见，在造假视频卖惨赚钱这件事上，网络平台的的审核、预警和阻断机制并没有发挥有效的作用。
短视频平台不该成为造假卖惨视频传播牟利的温床。铲除部分视频博主造假卖惨的利益土壤，需要短视频平台强化主体责任，采取更有力的打假措施。一方面，平台要人防和技防并重，严把审核和推荐关；另一方面，也要畅通举报机制，鼓励网友积极参与打假。只有平台方守土有责、打假尽责，才能不断挤压造假卖惨视频的牟利空间，还网络环境以风清气正。（正观评论员 王航）
#微博新知博主##福特#
福特Mach-E本土化的电池系统
最近比较忙，就写点之前储备的素材。
前段时间去了天马赛车场看到福特展示了在国内Mach-E的电池系统，总体来看还是做了很不错的国产化处理。
在这里做一些梳理和探讨。
福特Mach-E本土化的电池系统
▲ 图1.国内版和国外版本的差异
电池的选用
Mach-E电池系统，在国外采用了LG的电池，在国内基本上是采用模组方式的设计，电芯采用了比亚迪的三元58.5Ah的小容量电芯设计。
比亚迪开始把电池业务单独拎出来：三元电池起步主要的客户一个是长安，一个是福特；刀片电池开拓了一汽作为客户，如下图所示。能看到比亚迪电池当前的客户分布，主要客户还是自己。
备注：比亚迪的外供本身也是在国外品牌上放量，依靠国内自主品牌的需求短期内比例较低。
▲ 图2.比亚迪的电芯装机量的情况
这个模组，我之前在朋友那里看到过。
为了保证安全性，比亚迪在电芯内部采用高强度带陶瓷层的隔膜及防爆阀设计，尽可能避免内部正负极直接接触短路。电池模组则在电芯与电芯之间预留了膨胀空间并设有气凝胶，最大限度地减缓甚至阻止电池热扩散过程中所产生的连锁反应。
通过各种设计，在热失控试验中，电池系统的热失控传播的时间大概在几十分钟左右，在2s内给用户发出热失控预警。
▲ 图3.比亚迪提供的电池模组
一共22个模组设计，水冷系统基本是参考自Mach-E的原版。所以经过对比，基于软包的和方壳的设计主要区别是：
▲ 图4.这是整个电池系统的示意图
1）模组进行了整体设计，模组软包设计为10个。在国内版本，这个早期方案里面用了22个，两个合在一起盖了云母片，所以看起来像一个双拼的模组一样，但是里面的结构是完整的。需要注意的是，由于电池箱体的设计，还存在长短两种模组——有2个特别小的。
2）由于模组是分离的，所以母线排重新做了优化，从总的布置来看，走线的路径要好很多。
整个电池管理系统、配电盒和中央走线的设计是基本相似的。
▲ 图5.国内版本的设计
福特的下一步走向：这一代的Mach-E更像是开了一个头，在我理解来看，福特由于和SK在美国建立深度合作，在欧洲采用了大众的MEB平台，所以未来在国内的小盘子，大概率也是继续采用合作的模式。
BDU的设计
在这里面还是说一下我之前的行当，BDU的设计。
目前我的个人观点，其实非常不喜欢这种一字长蛇阵的摆布，这里整体布置的实际效率比较低。
从接触器来看，这里采用了四个TE的大高压接触器和一个小的接触器，并且内嵌了一根熔丝，总体来看，好在福特还是在长度方向留了一些空间，可以让主熔丝和接触器有地方放置。从总体的绝缘来看，这种有塑料座子的绝缘设计配合母线快插设计，是一种比较好装配的方案。如果面向800V去考虑设计，确实类似这样的倒扣设计配合内嵌母线排更能有效做绝缘处理。
▲ 图6.福特的TE设计
Mach-E这个集中式采集几乎和iX3的方案一致，所以这个采集线缆和连接器的成本都不低，我拿到了iX3的采集板的分析，我想后续把这部分做一个比较。
▲ 图7.福特的Mach-E集中式采集
小结：随着特斯拉全部导入铁锂，LG的装机量一落千丈。我相信所有的外资品牌在国内必然还是选国内的电芯。预计到2022年下半段，比亚迪的装机量还会进一步多元化，我们也能看到更多的刀片上别家的车。
福特Mach-E本土化的电池系统
最近比较忙，就写点之前储备的素材。
前段时间去了天马赛车场看到福特展示了在国内Mach-E的电池系统，总体来看还是做了很不错的国产化处理。
在这里做一些梳理和探讨。
福特Mach-E本土化的电池系统
▲ 图1.国内版和国外版本的差异
电池的选用
Mach-E电池系统，在国外采用了LG的电池，在国内基本上是采用模组方式的设计，电芯采用了比亚迪的三元58.5Ah的小容量电芯设计。
比亚迪开始把电池业务单独拎出来：三元电池起步主要的客户一个是长安，一个是福特；刀片电池开拓了一汽作为客户，如下图所示。能看到比亚迪电池当前的客户分布，主要客户还是自己。
备注：比亚迪的外供本身也是在国外品牌上放量，依靠国内自主品牌的需求短期内比例较低。
▲ 图2.比亚迪的电芯装机量的情况
这个模组，我之前在朋友那里看到过。
为了保证安全性，比亚迪在电芯内部采用高强度带陶瓷层的隔膜及防爆阀设计，尽可能避免内部正负极直接接触短路。电池模组则在电芯与电芯之间预留了膨胀空间并设有气凝胶，最大限度地减缓甚至阻止电池热扩散过程中所产生的连锁反应。
通过各种设计，在热失控试验中，电池系统的热失控传播的时间大概在几十分钟左右，在2s内给用户发出热失控预警。
▲ 图3.比亚迪提供的电池模组
一共22个模组设计，水冷系统基本是参考自Mach-E的原版。所以经过对比，基于软包的和方壳的设计主要区别是：
▲ 图4.这是整个电池系统的示意图
1）模组进行了整体设计，模组软包设计为10个。在国内版本，这个早期方案里面用了22个，两个合在一起盖了云母片，所以看起来像一个双拼的模组一样，但是里面的结构是完整的。需要注意的是，由于电池箱体的设计，还存在长短两种模组——有2个特别小的。
2）由于模组是分离的，所以母线排重新做了优化，从总的布置来看，走线的路径要好很多。
整个电池管理系统、配电盒和中央走线的设计是基本相似的。
▲ 图5.国内版本的设计
福特的下一步走向：这一代的Mach-E更像是开了一个头，在我理解来看，福特由于和SK在美国建立深度合作，在欧洲采用了大众的MEB平台，所以未来在国内的小盘子，大概率也是继续采用合作的模式。
BDU的设计
在这里面还是说一下我之前的行当，BDU的设计。
目前我的个人观点，其实非常不喜欢这种一字长蛇阵的摆布，这里整体布置的实际效率比较低。
从接触器来看，这里采用了四个TE的大高压接触器和一个小的接触器，并且内嵌了一根熔丝，总体来看，好在福特还是在长度方向留了一些空间，可以让主熔丝和接触器有地方放置。从总体的绝缘来看，这种有塑料座子的绝缘设计配合母线快插设计，是一种比较好装配的方案。如果面向800V去考虑设计，确实类似这样的倒扣设计配合内嵌母线排更能有效做绝缘处理。
▲ 图6.福特的TE设计
Mach-E这个集中式采集几乎和iX3的方案一致，所以这个采集线缆和连接器的成本都不低，我拿到了iX3的采集板的分析，我想后续把这部分做一个比较。
▲ 图7.福特的Mach-E集中式采集
小结：随着特斯拉全部导入铁锂，LG的装机量一落千丈。我相信所有的外资品牌在国内必然还是选国内的电芯。预计到2022年下半段，比亚迪的装机量还会进一步多元化，我们也能看到更多的刀片上别家的车。
#人工智能# 人工智能能够让医学更智能吗？
说起人工智能，其实大家都不陌生，它不再是科幻电影中的片段，而是和我们生活的距离越拉越近，并且正影响和改变着我们的生活。在医疗领域，无论是在医学影像、辅助诊断、疾病预测，还是在健康管理、药物研发、慢性病管理以及疫情防控等诸多场景中， 利用AI，医学检测质量和效率都远胜于人类，正在诸多场景中发挥着关键作用。
今天就和大家来说说人工智能的重要特征以及其在医药卫生方面的作用。
01，人工智能的重要特征
—————————
人工智能重要特征之一就是要处理和分析海量的大规模数据。人工智能应用在智慧医疗领域。此前多数的做法是将数据都上传至云端进行推理和训练，这样会对云端造成巨大压力。
为分担中心云节点的压力，如今学术界和业界都将目光放在了边缘侧：边缘计算节点可以负责自己范围内的数据计算和存储工作，实时或更快速的处理数据分析。
02，为什么一定要用边缘侧？
————————————
看到这里，有的网友就觉得有点奇怪了，为什么一定要用边？
因为边缘侧对应不同的应用：
1、IT架构需要根据场景去做优化，AI的训练在云端，指令推送到边缘侧，优化后再处理。
2、质检主要目的是代替人工，提高检出率。
3、数据量大的情况下，无论是AI，还是其他场景，比如震动传感器，智能传感器，都要求在边缘侧做数据的及时处理和返回。
所以边缘侧要求数据处理的及时性，实时性。比如扫描机查走私，对边缘侧处理是有实时的要求的。再比如智慧交通管理，V2X路边摄像头可以发现路口两辆车行驶轨迹相同，从而对两辆车发出预警，这些都需要实时性，都需要边缘计算。（if use this part, plz polish the wording）
那什么时候需要边缘计算，或者说，边缘的典型负载是什么？主要有以下：
1. 数据量大，数据传输成本高
2. 对时延要求高，到云上的时间太长，来不及处理
3. 对持久连接要求高: 如果边端wifi断开，掉电等不稳定
4. 数据安全性 privacy & security
5. Workload 调度要求
6. AI/AA要求的数据调用，调配
03，“云边协同”
———————
与此同时，云计算做大数据分析挖掘、数据共享，同时进行算法模型的训练和升级。这样利用云计算和边缘计算协同工作的架构，也就是常说的“云边协同”，是帮助人工智能在医疗数字化进程中更完美落地应用的一大步创新。
举个眼前的案例，疫苗的生产。
新冠以来，社会对疫苗的需求骤增。不过，可能很多人不清楚，在生产过程中，像疫苗这样的液体药物制剂，关乎生命健康，其生产、灌装等环节的品控都极为严苛。因为稍有不慎，出现了感染问题，那么注射疫苗不仅不会保护健康，还会带来风险。
正因为如此，疫苗生产过程中，不仅要努力实现自动化管理，尽可能的避免人的参与，杜绝外源性污染，而更重要的是快速对疫苗中的可见异物进行检测。
而在现代化的制药企业，通常会采用自动化的灯检机设备，对药瓶进行可见异物的检测。
如上图所示，是疫苗的自动化流程中的检测，通过灯检来对疫苗制剂进行质量把控。
而更快更准的检测，也对灯检机设备的运动控制系统和视觉系统提出了更高的要求，简而言之，要“更快”，比如对于药瓶中可兼得异物检测，需要在几十毫秒内就完成。这意味着灯检机从旋瓶电机启动到摆臂到位、再到图像获取、实施机器视觉检测的全流程必须控制在毫秒级。这对于基于人工智能的机器视觉能力提出了挑战。
04，什么是高质量的灯检机？
————————————
高质量的灯检机事实上是一个人工智能平台，一边捕获图像，一边快速处理图像。这样就可以在发现不合格疫苗的时候，及时的将其剔除，从而保证总体疫苗的质量。
事实上，这也对于疫苗的产能扩大具有重要意义。
要知道，在新冠疫情依然蔓延的今天，疫苗已经成为了应对新冠的重要技术手段。而面对不断出现的新病毒株，我们不仅仅是要研发新的疫苗，而且要尽快将其转化成为产品来供公众社会使用。
而作为疫苗生产线上必不可少的一步，质量把控是至关重要的，“云边协同”架构下的灯检机方案可以让疫苗生产的质量得到很好的保障。
当然，不只是疫苗，事实上许多药物生产上，这种技术也是重要保障。
——————————————
相信在未来，从疫苗到药物的生产上，依托“云边协同”这样先进架构，人工智能将会大显身手，帮助更好的把控生产质量，也为整个社会的医药卫生事业提供更强大的助力。#微博公开课# #微博新知博主#
说起人工智能，其实大家都不陌生，它不再是科幻电影中的片段，而是和我们生活的距离越拉越近，并且正影响和改变着我们的生活。在医疗领域，无论是在医学影像、辅助诊断、疾病预测，还是在健康管理、药物研发、慢性病管理以及疫情防控等诸多场景中， 利用AI，医学检测质量和效率都远胜于人类，正在诸多场景中发挥着关键作用。
今天就和大家来说说人工智能的重要特征以及其在医药卫生方面的作用。
01，人工智能的重要特征
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人工智能重要特征之一就是要处理和分析海量的大规模数据。人工智能应用在智慧医疗领域。此前多数的做法是将数据都上传至云端进行推理和训练，这样会对云端造成巨大压力。
为分担中心云节点的压力，如今学术界和业界都将目光放在了边缘侧：边缘计算节点可以负责自己范围内的数据计算和存储工作，实时或更快速的处理数据分析。
02，为什么一定要用边缘侧？
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看到这里，有的网友就觉得有点奇怪了，为什么一定要用边？
因为边缘侧对应不同的应用：
1、IT架构需要根据场景去做优化，AI的训练在云端，指令推送到边缘侧，优化后再处理。
2、质检主要目的是代替人工，提高检出率。
3、数据量大的情况下，无论是AI，还是其他场景，比如震动传感器，智能传感器，都要求在边缘侧做数据的及时处理和返回。
所以边缘侧要求数据处理的及时性，实时性。比如扫描机查走私，对边缘侧处理是有实时的要求的。再比如智慧交通管理，V2X路边摄像头可以发现路口两辆车行驶轨迹相同，从而对两辆车发出预警，这些都需要实时性，都需要边缘计算。（if use this part, plz polish the wording）
那什么时候需要边缘计算，或者说，边缘的典型负载是什么？主要有以下：
1. 数据量大，数据传输成本高
2. 对时延要求高，到云上的时间太长，来不及处理
3. 对持久连接要求高: 如果边端wifi断开，掉电等不稳定
4. 数据安全性 privacy & security
5. Workload 调度要求
6. AI/AA要求的数据调用，调配
03，“云边协同”
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与此同时，云计算做大数据分析挖掘、数据共享，同时进行算法模型的训练和升级。这样利用云计算和边缘计算协同工作的架构，也就是常说的“云边协同”，是帮助人工智能在医疗数字化进程中更完美落地应用的一大步创新。
举个眼前的案例，疫苗的生产。
新冠以来，社会对疫苗的需求骤增。不过，可能很多人不清楚，在生产过程中，像疫苗这样的液体药物制剂，关乎生命健康，其生产、灌装等环节的品控都极为严苛。因为稍有不慎，出现了感染问题，那么注射疫苗不仅不会保护健康，还会带来风险。
正因为如此，疫苗生产过程中，不仅要努力实现自动化管理，尽可能的避免人的参与，杜绝外源性污染，而更重要的是快速对疫苗中的可见异物进行检测。
而在现代化的制药企业，通常会采用自动化的灯检机设备，对药瓶进行可见异物的检测。
如上图所示，是疫苗的自动化流程中的检测，通过灯检来对疫苗制剂进行质量把控。
而更快更准的检测，也对灯检机设备的运动控制系统和视觉系统提出了更高的要求，简而言之，要“更快”，比如对于药瓶中可兼得异物检测，需要在几十毫秒内就完成。这意味着灯检机从旋瓶电机启动到摆臂到位、再到图像获取、实施机器视觉检测的全流程必须控制在毫秒级。这对于基于人工智能的机器视觉能力提出了挑战。
04，什么是高质量的灯检机？
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高质量的灯检机事实上是一个人工智能平台，一边捕获图像，一边快速处理图像。这样就可以在发现不合格疫苗的时候，及时的将其剔除，从而保证总体疫苗的质量。
事实上，这也对于疫苗的产能扩大具有重要意义。
要知道，在新冠疫情依然蔓延的今天，疫苗已经成为了应对新冠的重要技术手段。而面对不断出现的新病毒株，我们不仅仅是要研发新的疫苗，而且要尽快将其转化成为产品来供公众社会使用。
而作为疫苗生产线上必不可少的一步，质量把控是至关重要的，“云边协同”架构下的灯检机方案可以让疫苗生产的质量得到很好的保障。
当然，不只是疫苗，事实上许多药物生产上，这种技术也是重要保障。
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相信在未来，从疫苗到药物的生产上，依托“云边协同”这样先进架构，人工智能将会大显身手，帮助更好的把控生产质量，也为整个社会的医药卫生事业提供更强大的助力。#微博公开课# #微博新知博主#
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