云知声是如何拿到1亿元A轮融资的?
梁家恩：云知声是怎么拿到1亿元融资的 上周末，国内智能语音平台云知声今日正式宣布获得了一亿元人民币A轮融资，据悉本次投资方为启明创投。云知声从创立至今不足500天，其语音云平台面向开发者免费开放，目前已经拥有超过1000家合作伙伴，包括网易易信、搜狗语音助手、乐视超级电视、锤子ROM和智能手表inWatch等。
年6月，云知声宣布开始D轮融资，且当时已完成D1轮次近1亿美元的交割，最新一轮估值近100亿元。该轮融资由挚信资本领投，启明创投、磐谷创投跟投，三家投资机构早在云知声天使轮、A轮时就已进入云知声股东序列。 撤回IPO后的9个月 和大部分AI独角兽公司一样，云知声至今尚未盈利。
乐视超级电视作为硬件、软件和内容的完美结合，再加上自然的语音交互方式，彻底颠覆传统电视，占领客厅指日可待。【新浪科技】新浪科技讯 2013年10月21日上午消息，智能语音及语言处理技术研究、开发和应用的移动互联网创业公司云知声宣布，在创业不到500天的时间里，获得1亿元A轮人民币投资。
是真的。在AI人工智能领域，智能语音是发展得最为成熟的赛道。作为人工智能语音行业早期的入局者，云知声确实被称为“AI语音第一股”。
值得一提的是，自成立以来，云知声完成多轮融资。2019年4月1日，云知声完成D轮融资，投资方为中金公司、东方证券及清和泉资本，还曾在2018年7月完成6亿元C+轮融资，中国互联网投资基金领投；C轮共融资1亿美元，投资方为前海梧桐并购基金，创下语音技术领域单轮融资最高记录。
据公开信息，目前商汤共完成约40亿美元融资，是“AI四小龙”中吸金最多的一家，背后站着阿里、软银、IDG、淡马锡等机构。另外三家也都有着多家知名机构加持，其中旷视融资总额约为15亿美元，依图超过4亿美元，有着“AI国家队”之称的云从则从多数为政府背景的投资机构手中拿到了35亿人民币。
华纳云网站
服务器的稳定性和可靠性海外云服务器的稳定性和可靠性直接关系到你的网站是否持续在线运行。你需要在质量稳定和可靠的网站上进行测速，测试它的稳定性和故障恢复能力。还挺稳定的，我看到用的是E5系列的CPU就很放心了，高峰期稳定性也不错。
不用实名的服务器的有，一般海外服务器是不需要的，购买域名后就可以直接上线网站。并不是一定要实名认证。为什么海外服务器不需要备案？用户使用这些服务器搭建网站的时候是不需要备案的，这主要和当地的相关法律规定有关。
听我们的很多客户反馈说：云服务器还是没有物理服务器稳定，建议如果对配置要求比较高的还是用物理服务器。最关键还是看您的预算 1美国服务器虽然是带宽资源多价格也便宜，但是由于物理距离太远，所以美国服务器速度就比 香港服务器慢很多。
海外云服务器的稳定性和可靠性直接关系到你的网站是否持续在线运行。你需要在质量稳定和可靠的网站上进行测速，测试它的稳定性和故障恢复能力。服务器的网络带宽 海外云服务器的网络带宽会影响网站访问速度，特别是在网站流量较大的情况下。了解所选服务器的网络带宽可以帮助你检查服务器是否符合你的需求。
无需备案 在国内，我们都知道，建网站是需要备案的，而且审核时间差不多要半个月左右，这就导致很多急于上线网站的人另辟蹊径，然后就会选择香港云主机，由于是不用备案的，因此弄好网站就可以上线了。
深度解析:为什么人工智能领域中深度学习这么火
：学习能力强 深度学习具备很强的学习能力。2：覆盖范围广，适应性好 深度学习的神经网络层数很多，宽度很广，理论上可以映射到任意函数，所以能解决很复杂的问题。3：数据驱动，上限高 深度学习高度依赖数据，数据量越大，它的表现就越好。在图像识别、面部识别、NLP 等领域表现尤为突出。
处理大量的数据，需要大量的运算能力，而近十几年里计算机硬件性能的快速提升、云计算、分布式计算系统的发展为深度学习提供了足够的运算能力。所以深度学习的发展离不开高效的运算环境的支持。
与深度学习做一个类比，也就是说火箭发动机是深度学习模型，燃料就是我们让这些算法学习的大量数据。”深度学习需要与传统机器学习算法相反的高端机器。现在，GPU已经成为执行任何深度学习算法的不可或缺的部分。
目前掀起的人工智能热潮主要是因为深度学习技术。掀起人工智能热潮的深度学习技术与传统机器学习模式相比，深度学习能从海量数据中自动提取高度抽象的特征，在很多特定任务上能达到超越人类的表现。所以目前掀起的人工智能热潮主要是因为深度学习技术。
”这个问题，我的答案是肯定的。深度学习课程的前景非常好，因为它不仅是当前科技发展的热点，也是未来科技发展的重要方向之一。首先，深度学习在各个领域都有着广泛的应用。
深度学习有多火？深度学习是一种特征学习方法，通过一些简单的非线性模型，可以把原始数据转变成为更高层次、更抽象的表达。只要有足够多的转换的组合，非常复杂的函数也可以被学习。深度学习的突破极大推动了人工智能的发展，并广泛应用在计算机视觉、自然语言处理等领域中。
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