据英国《每日邮报》4月11日报道,在一架从韩国首尔飞往泰国的济州航空航班上,鲁卡斯?金(Lucas Kim)拍摄到一段视频,记录了他看到的“不明飞行物”,即“闪烁的青绿色光斑”。鲁卡斯称那可能是“俄罗斯侦察机”,但最可能的一种解释为,那仅仅是机翼和机窗反射的阳光。

卢卡斯·金(Lucas Kim)认为,他在飞机飞行途中发现了一些不寻常的东西

2、是不定期的开总结会议。

通常情况下,企业系统刚上线时,要每个星期开一个碰头会,谈谈在系统过程中遇到的问题。等到磨合时间过后,企业可以每个月或者每个季度开一个讨论会,来总结前一段时间系统使用过程中遇到的问题。项目管理员需要创造这么一个环境,让各个部门的关键用户能够畅所欲言。在这个环境中,项目管理员可以收集到一些可用的信息。当然对于这信息需要进行过滤,选择一些有代表性的内容进行书面化存档。作为后续系统优化与员工培训的资料。

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如可以每个季度或者每半年,来一个征文比赛。让用户谈谈自己在ERP系统使用过程中遇到的问题或者相关的心得。然后企业管理者或者项目管理员对文章进行评比。获奖的用户会有一定的奖励。如此的话,即可以提高员工的积极性,还可以收集用户在使用过程中的心得。为后续系统的优化、员工的培训提供很好的素材。

上面笔者谈到过,用户的心态是自私的。通常情况下,其不会主动分享其工作经验。作为项目管理员,应该在企业中创建一个知识共享的氛围。如可以通过一些激励措施,刺激用户分享自己的工作经验。对此笔者有如下几个建立。

四、悬赏收集用户的经验教训。

在系统后续使用过程中,出现了问题并不可怕。可怕的是,问题出现并解决了,但是用户并没有吸取教训,下次遇到类似情况时,仍然在同一个地方犯错误,那就是不可饶恕了。

尽管对此最可能的解释是,那个神秘的东西只是机翼和机窗反射过去的阳光,或者只是一片云,抑或是乘务员端着的一壶咖啡反射过去的幻影,但金先生仍然坚信他看到了不同寻常的东西。

3、是要与一线操作员进行沟通。

另外,新登场人物兰堂将由内田夕夜担任配音工作。

为了让模型更好地控制乐曲主体内容的结构,OpenAI 为模型设计了多种不同的嵌入。除了正常的位置嵌入之外,他们额外让模型学习一个嵌入,用它来追踪每个样本中已经经过的时间。这样,所有同时响起的音符都会具有同样的时间嵌入。他们还为和弦中的每个音符增加了一个嵌入(这种做法类似于相对注意力,当模型需要生成第四个音符的时候它会提供第三个音符作为参考,也就让模型更容易学习)。最后,他们还增加了两种不同的结构嵌入,它们的共同作用是告诉模型某一段音乐在更大的曲目范围内的位置;其中,第一个嵌入会把大段音乐分为128个部分,第二个嵌入会从127到0倒数,表示距离结尾还有多远。

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为此笔者建议,如果遇到类似的情况,不仅仅需要解决当前的问题。而且需要考虑,如果以后再次发生这种情况时,系统中是否有对应的预防措施。如可以通过权限设置,规定更改已经审核的采购订单的价格,必须要有特定人员的授权。通过系统的工作流或者数据库的触发器,是比较容易实现这个需求的。

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所以笔者建议,项目管理员每解决一个问题,虽然这个问题是用户自己所造成的,如没有按规范操作。仍然需要将这个经验教训一五一十的记录下来。因为谁也不能够保障,换一个用户来操作时,不会发生类似的问题。项目管理员在后续的培训过程中,可以根据这些资料对用户进行后续的培训。

家住韩国首尔的鲁卡斯先生乘坐济州航班,从首尔起飞,前往泰国。途中,他通过机窗往外观看时,发现一个神秘的“飞行器”裂为六块,然后消失不见,金先生很是震惊,用手机记录下了这一过程。

三、对于重大的经验教训,要有持续跟踪的过程。

失败是成功之母。其实这句话并不准确。如果失败了,没有进行相关的总结,那么结果仍然是失败。只有失败之后,进行了总结,并采取了相关的预防措施。才能够在下一次遇到类似情况时,转败为胜。

二、在系统中要采取预防措施,防止错误重复发生。

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在稀疏 Transformer 的重新计算以及优化过的核心帮助下,MuseNet 被设计为一个 72 层、具有 24 个注意力头的网络,它可以在 4096 个元素长度的内容上进行完整的注意力操作。正因为它能够处理的序列足够长,所以它可以记住曲子中的长段结构,完成段落的重复以及变化。

笔者认为在收集经验教训时,不能够围绕那些部门经理打转。因为他们使用系统的几率并不是很高,真正的经验教训还是来自与系统操作的一线用户,常与一线的操作员讨论系统的使用情况。如会定期的发送调查表给一线操作用户,如会利用中午吃饭的时候跟用户讨论系统的使用情况等等。

用Lady Gaga曲风续写贝多芬的《致爱丽丝》,来自 OpenAI 技术博客

4 月 25 日的 Twtich 作曲直播录像,此前OpenAI自己的工作人员都没有听过这些乐曲;来自 OpenAI 技术博客

1、需要注意,是否还有必要采取这个预防措施?

笔者举一个简单的例子。有一家客户,对于采购订单的价格变更有严格的限制。通常情况下,只有经过财务总监同意之后,才能够对已经下发的采购订单更改价格。企业在ERP使用过程中,刚开始的时候没有进行严格的控制。采购员自己可以撤销已经审核的订单,并更改采购订单的价格。发现了这个漏洞之后,项目管理员也对采购员进行了相关的培训,强调这个流程。可惜的是,项目管理员没有在系统中进行相关的设置。刚开始用户还算配合。可是几个月过去之后,用户又犯了老毛病。遇到需要更改采购订单价格时,私自撤销采购订单并进行更改。后来被公司的审计部门发现之后,包括项目管理员在内,都受到了比较严重的处罚。因为这涉及到了舞弊。

2、需要注意,随着精细化管理的深入,对于某些细节问题需要进一步深化。

在项目实施过程中,对于一些常见的错误,如上面提到的由于价格更改需要撤销采购订单的情况、采购订单数量小于实际收货数量的情况、订单之间挪用原材料的情况等等,在ERP系统中都会有对应的解决方案。那么这些解决方案会一直有效吗?这并不一定。随着企业管理方式的变化,原先有效的解决方案在后续可能会变得并不合理,甚至失效。所以对于一些重大的经验教训,要有一个持续跟踪的过程。具体的说,需要注意如下几个方面的内容。

在 OpenAI 的研究人员们看来,音乐生成任务的难度介于文本和图像之间,它具有和文本类似的灵活的序列结构(比如图像中可以固定地参照前 N 个元素,而文本和音乐中的这个数字大小是不固定的)。他们收集了训练数据集并尝试了不同的训练技巧。

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在ERP项目过程中(包括前期的项目实施和后期的使用),难免会碰到一些障碍与问题。对于这些内容,项目管理员应该进行不断的总结。将这些内容(包括问题出现的背景、解决思路的分析、对应的预防措施)等等都详细的记录下来。这里需要注意,通常情况下用户并不会主动的去总结。或者说他们会将这种情况记录在自己的笔记本上,但是并不会共享出来。等到其离职,下一个新人来接替其工作时,就可能会在同一个问题上载跟斗。

直播的主角是 OpenAI 新创造的作曲 AI「MuseNet」,它可以创作不同风格的、时长达 4 分钟的乐曲,风格可以根据不同的作曲者变化(巴赫、贝多芬、Oscar Peterson、Frank Sinatra、Bon Jovi)、不同的风格变化(Jazz、Albeniz、电影配乐、乡村、印度宝莱坞、迪士尼),而且乐曲中可以使用 10 种不同的乐器。「MuseNet」使用的是和前段时间 OpenAI 的文本生成模型 GPT-2 类似的大规模 Transformer 模型,而且为了增强它的长序列建模能力,「MuseNet」也使用了雷锋网 AI 科技评论刚刚介绍过的稀疏注意力技术。继上次用 GPT-2 生成接近人类水准的短文之后,OpenAI 俨然已经成为了长序列建模的小能手。

有时候,随着企业管理模式的变化,某些问题可能会不再存在。如企业原先的生产模式是接单生产。此时对于订单之间的挪料情况就要进行严格控制。但是一段时间之后,企业的生产模式发生了改变,主要是按计划来生产。此时计划之间挪料的情况就会变得非常的普遍。此时如果进行挪料之间的控制,就显得画蛇添足了。就需要将原先的预防措施作废掉。

这项研究实在是生动有趣,OpenAI 也希望大家多多参与活动,多多讨论和反馈,也帮助他们选定这项研究的下一步目标。公开参与的时间一直持续到 5 月 12 日,大家快到 openai.com/blog/musenet/ 玩玩听听看吧!

华遨ERP软件不断总结、不断进步,专业从事服装及箱包行业ERP管理软件的设计与研发服务,为打造贴心、高效、实用的服装ERP系统,公司聚集了数十名高级系统设计师、高级软件工程师、行业资深管理人员主导研发与实施上线工作。发展至今,已经研发出服装外贸ERP系统、服装内销ERP系统、服装工厂ERP系统、服装POS分销ERP系统、服装询价协同系统、RFID电子工票系统、智能布业管理系统等7大专业产品。

OpenAI 还根据嵌入的学习结果制作了不同作曲者之间的相似度关系图,也和我们日常的认知非常相符。

有些人认为它只是一朵云

一、相关经验教训要以书面的形式固化下来。

1、是设置奖项,来收集用户的经验教训。

模型的效果是惊人的,不仅当天的 Twitch 直播中演示的不同风格的曲目辨识度高、旋律自然,而且 OpenAI 在介绍博客中展示的混搭生成结果(从某首知名乐曲中取一个小节作为开头,然后让模型以其他的风格续写,模型会给出四种结果),以及好奇的网友们利用 OpenAI 提供的试验工具生成的乐曲都让大家无比钦佩。我们推荐大家到 MuseNet 的官方介绍页面亲自尝试混搭续写工具以及听听已有的生成乐曲。

在此笔者再强调一下自己的观点。在ERP使用过程中,出现问题并不可怕。只需要将问题解决了,就可以了。但是做到这一步还不够。项目管理员需要考虑,在系统中如何针对这种情况采取对应的预防措施,以避免下次遇到类似情况时不会再犯同样的错误。

如对于采购订单价格的管理。只要采购价格低于公司规定的标准价格,那么就允许采购用户进行更改。但是,如果采购价格高于公司规定的标准价格,则需要有一系列的审批程序。如需要考虑是临时性更改(这次采购由于交期等特殊原因允许其调价,后续采购仍然受这个标准价格的限制)还是永久性调价(需要调整系统的标准价格)。为了实现精细化的管理,在后续需要在系统中实现类似的控制。原先的粗放式管理方案也就可能不再适用。

除了生成文本,还可以补全图像、生成音频序列的稀疏 Transformers

学习音乐毕竟是一件有难度的任务,不同的乐器有不同的音色,不同的曲风也有各自的微结构。所以 OpenAI 的做法是让模型学习并预测 MIDI (音符、控制参数等组成的数字音频信号,可以用 MIDI 播放器播放),而不是学习原始音频波形;同时 OpenAI 也为模型设计了对应作曲者和乐器的 token,简化数据参数。

金先生表示:“我原本以为那是附近的一架飞机。近看时,我发现那不是飞近的飞机,而是六个单独的飞行器,看起来就像闪烁的青绿色光斑。这是我第一次见到这样的东西。”

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视频中,起初,那个所谓的不明飞行物远看就像飞机机翼上空的白色圆点。随着金先生将镜头拉近,可以清晰地看到有好几个光点,飞行器一般不会这样编队飞行。片刻后,光点裂成几对,随后从视线中消失了。