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来源36大数据，作者：奥兰多
『人工智能』IBM拟投2.4亿美元联手麻省理工学院建人工智能实验室
IBM 和麻省理工学院（MIT）宣布，它们准备合作建立一个新的 AI 实验室，全面研究人工智能。
这个实验室名为 MIT-IBM Watson AI 实验室。它将主要研究四个领域：开发 AI 算法，利用物理学开发支持 AI 计算的新硬件，在特定行业应用 AI 成果，以及评估 AI 将如何影响社会。
它们合作的目的是进行基础研究，实现人工智能的新突破。IBM 的研究人员与 MIT 的研究人员将通过这个实验室开展合作。
作为合作协议的一部分，IBM 将在 10 年内投资 2.4 亿美元到这个实验室。这个新的实验室将会独立开展一些研究，但是也会与 IBM 现有的研究机构如 Media Lab、Computer Science 和 Artificial Intelligence Lab 合作做一些研究。
『融资』简化数据分析界面，大数据平台Dataiku获2800万美元B轮融资
6日，法国创企Dataiku完成了它的B轮融资，数额达2800万美元，由Battery Ventures领投。这家公司声称这轮融资将被用于招募新员工，并在全世界范围内进行市场营销。之前，这家公司于2016年获得了1400万美元的A轮融资，领投方为FirstMark，Serena Capital和Alven曾在2015年投资了Dataiku 360万美元种子轮融资。这三家公司也是昨日这次B轮融资的投资方。
这家公司由一批法国创业家创立于2013年，如今它已经将总部搬迁至纽约，但公司还有相当一部分开发团队留在巴黎。
『苏宁』“关键数据”力挺价值重估 苏宁云商Showtime刚刚开始
8月30日，苏宁云商发布了正式的半年报，上半年营收837.46亿元，同比增长21.87％，归属于上市公司股东的净利润2.91亿元，同比增长340.53％。这份报告的营收和利润数字，与7月底发布业绩快报几乎没有出入，这也表明苏宁正式迎来属于自己的showtime。
从7月底发布业绩快报到8月30日发布正式的半年报，这之间有一个让人印象深刻的818发烧购物节——这可能是苏宁最看重、也是最给力的一届发烧购物节，苏宁当下的战略、业绩支撑的逻辑，在这届发烧购物节中都有很好的体现。事实上，把这届发烧购物节和刚刚发布的半年报结合起来看，稍加分析就不难确证：当前苏宁已经迎来业绩反转并加速增长的势头强劲，进入确定的收获期。
『融资』利用大数据评估贷款人信用，印度金融创企Lendingkart获1050万美元融资
今日消息，印度数字借贷平台Lendingkart Finance完成1050万美元股权融资，新加坡Sistema Asia Fund领投，原投资人Bertelsmann India Investment，Mayfield India，Saama Capital，India Quotient和Darrin Capital Management跟投。Lendingkart计划用此轮融资增加贷款数额，强化平台技术和分析能力。同时，该公司也将深入对印度落后地区的服务。
Lendingkart成立于2014年，创始人为Harshbardhan Lunia和Mukul Sachan，其平台依赖大数据分析来评估贷款人的信用。
在判断一个人的信用度时，Lendingkart参考的数据变量超过4000个。信用评估完成后，申请人会在72小时内收到贷款。
Sistema Asia Fund Advisory的总经理Dhruv Kapoor表示，“Lendingkart的扩张速度让人惊讶，他们所解决的也是这个国家小企业常常面对的问题。”
“Lendingkart的数据科学驱动方案和非接触式分布模型，是解决传统银行基础设施所无法照顾的中小型企业需求的上佳选择。”
今年6月，Lendingkart完成780万美元债务融资，投资方包括印度第四大私人银行YES Bank。
目前，Lendingkart已经覆盖印度720座城市，超过30万家中小企业在其平台申请贷款，其中1万多家拿到了贷款。
『新产品』青云推出RabbitMQ消息队列服务 提供金融级强一致性
企业级云服务商青云 QingCloud（qingcloud.com）日前宣布 RabbitMQ on QingCloud 服务正式上线（更多详情：http://t.cn/RCOk3XY）。RabbitMQ on QingCloud 是基于 AMQP（高级消息队列协议）实现的可复用的企业级分布式消息队列集群服务，具备金融级数据强一致性、路由灵活、多协议支持、高可用负载均衡等诸多特性，为企业用户提供高可靠、高性能的企业级消息队列服务。
消息队列服务是为了缓解消息的生产和消费之间的不对等，而在两者之间增加的一层缓冲区。消息队列服务对于任何架构和应用来说，都是一个至关重要的组件。青云 QingCloud 在 2015 年 5 月已经推出 Kafka 消息队列服务。Kafka 是大数据分析领域非常主流且相对成熟的消息队列服务，在日志分析处理、大规模流式计算等典型大数据场景中运用广泛。但在更为普遍的通用行业应用领域，比如金融报文、电信报文、交易事务等追求数据高一致性及可靠性的场景中，Kafka 自身的弊端就显现了出来。
『融资』大数据公司MapR完成最后一轮5600万美元融资，目光锁定IPO
Matt Mills说，上世纪90年代初他还在甲骨文担任高管的时候，团队并没有什么最好的产品可销售，“不过我们凭借一套销售程序，获得了巨大成功。”他说。
现在，Mills的新公司MapR Technologies则完全不同。他们的产品和其他分布式大数据公司不同，更加灵活、流畅。近日，该公司完成了最后一轮融资，已经将目光锁定在未来的IPO上。此轮融资由原投资人光速创投领投，金额5600万美元。
MapR未透露公司的估值，但表示这轮过后比上一轮估值要高。PitchBook的数据显示，MapR之前的融资额为5亿美元。实际上，在上一轮融资时，该公司就已经有了IPO的打算，但最终无奈就行了流血融资。
2016年9月，Mills从联合创始人John Schroeder手中接过CEO一职，带动公司第二季度新订阅金额增长100%，年增长70%。虽然这一数字和企业软件行业的部分公司根本没法比，但Mills说，这是因为公司的主要精力都放在大客户上，如美国运通，SAP和联合健康保险公司。
有了此轮融资，MapR计划继续其国际扩张，重点进军澳大利亚、日本和韩国。同时，该公司也会寻找盈利渠道，希望在2018年将目前亏损的状态扭转至收支平衡。
『Facebook』Facebook开发更好玩AI可对人类表情做出自然反应?
9月7日消息，据Futurism报道，社交网络Facebook下属人工智能（AI）实验室开发出一款动画聊天机器人，它能在交谈过程中对人类的面部表情做出自然反应，以至于志愿者们认为，它的反应几乎与人类没什么差别。
Facebook的AI实验室将在9月底的国际智能机器人和系统会议上展示这款机器人。目前，这款机器人可在非常基本的动画中显示出反应，所以这个算法可能还不能直接跳转到更现实的类人机器人身上。特拉维夫大学AI研究员戈登·戈登（Gorden Gordon）表示：“对AI来说，真正理解面部交流而不仅仅是模仿它是非常重要的，真实的面部表情是基于你的想法和感觉而展现的。”
