并非所有的重要决策都能用数学方式解决有些决策、判断和看法，只能起到初步作用。
1990年至1994年，贝索斯与他人组建套头基金交易管理公司D.E. Shaw Co，并在1992年成为副总裁。在信的最后，贝索斯感谢安迪·贾西（Andy Jassy）同意担任CEO，并保证安迪不会让宇宙把大家变成普通人。
通过对我们当前目标的评估，可以发现：452个目标中，有360个目标将直接影响用户体验。并非所有的重要决策都能用数学方式解决有些决策、判断和看法，只能起到初步作用。当增长所需的资本投资超过这些投资产生现金流的现值时，就会发生这种情况。保持好奇心敢于想象不可能的事在亚马逊成立之初，我们就知道自己想要创造一种建设者文化（拥有好奇心的人，或者说是探险家）。整体上，设定目标的过程是对我们基本经营方法的阐述：从客户需求出发，反向决定做什么工作。
此外，用户体验成本随着商业模式不断完善的同时，也在得到改善。客户至上的文化最有可能为上述过程创造可能发生的条件。摄影模块上，realme Q3 Pro 搭载 6400 万超清主摄+119° 超广角镜头+超级微距镜头，支持超级夜景、4K/60P 视频录制、多景拍摄、视频人像虚化、UIS Max 超级视频防抖等功能。
其中，基于在千元价位段的高性价比，realme Q 系列上一代产品 realme Q2 成为 realme 国内首个百万爆款。作为千元机领域的重要参与者，realme 此次又能将产品玩出什么新花样？这将是本场发布会的重要看点之一。其它方面，realme Q3 Pro 搭载了 4500 mAh 电池，支持 3D 钢化 VC 液冷散热，采用 Dolby Atmos 双扬声器、Tactilr Engine 线性马达。从产品价位来看，realme Q3 系列的三款产品完整覆盖了千元价位上的上中下游，这也给了消费者多种选择。
4800 万 AI 三摄系统，包括 4800万主摄+人像虚化镜头+微距镜头搭载天玑 700 5G 处理器。从三款产品的性能来看，realme Q3 依然很好地贯彻了其高性价比的传统，无论是搭载了天玑 1100 的处理器，还是全系高刷的表现，都让其在千元市场上具备竞争力。
作者 | 肖漫出品 | 雷锋网产业组不到一个月，realme 再次携带手机新品亮相。售价上，realme Q3i 4+128GB 售价 1099 元（首销价位 999 元），6+128GB 售价 1199 元（首销价为 1099 元），现已正式开售。影像方面，realme Q3 前置搭载 1600 万夜色自拍镜头，支持超级夜景自拍、AI 智能美颜、人像虚化等功能。同时，天玑 1100 还对 UFS 3.1 双通道闪存的支持进行升级，支持 LPDDR4X-2133 内存、蓝牙 5.2、Wi-Fi 6、L1+L5 双频定位、Sub 6GHz 5G 频段、双 5G 待机等旗舰级技术。
天玑 1100 采用 6nm EUV 工艺打造，由 4 个 A78 主频 2.6GHz 大核心，4 个 A55 主频 2.0GHz 的小核心组成，GPU为Mali-G77 MC9，最高支持 144Hz 屏幕刷新率，ISP 最高支持 108mp 像素。realme Q3 Q3i，覆盖千元价位中下游realme Q3 Pro 介绍完毕后，realme 产品经理还带来了这一系列的另外两款新品——realme Q3 和 realme Q3i。屏幕方面，realme Q3 搭载一块 6.5 英寸 120Hz 变速电竞屏，支持 120Hz 刷新率和四档智能帧率（45Hz/60Hz/90Hz/120Hz）。所谓千元机皇 ，香不香？不到一小时，realme Q3 系列的三款产品便已悉数发布完毕。
外观上，realme Q3 Pro 采用五轴激光雕刻技术，使其背部Dare To Leap字样呈现出荧光效果。搭载天玑 1100，120Hz 电竞屏发布会上，首款亮相的产品是realme Q3 Pro。
事实上，从 2018 年诞生到回归中国市场，realme 一直在快速行进，推出了多个系列的产品，包括 X 系列、V 系列，以及 Q 系列。另外，在发布会现场，realme 还发布了 realme Q3i，其主要配置表现如下：6.5英寸FHD+全面屏，支持 90Hz 刷新率。
配置上，realme Q3 Pro 搭载天玑 1100 处理器，相比上一代性能提升了 80%。4 月 22 日，realme 举行了真我 Q3 系列的新品发布会，推出真我 Q3 Pro、Q3 以及 Q3i 三款手机产品网版权文章，未经授权禁止转载网版权文章，未经授权禁止转载网版权文章，未经授权禁止转载网版权文章，未经授权禁止转载
不过，可解释性问题已经成为行业内的一个热点课题，专家们提出了很多方法尝试解决它，比如在数据训练和网络框架中，引入机理约束和物理约束，这些都是目前在尝试的一些解决思路，罗京佳教授说道。值得一提的是，在这方面，罗京佳提出了利用迁移学习模拟数据的方法，在一定程度上解决了有限数据样本的问题。
当时，这项研究论文被视为深度学习在气象预测领域的开山之作。创新之处在于：1.将有监督回归任务转化为无监督时空预测问题，从而提升了对数据的利用率以及深度学习算法的可解释性。
当时，罗京佳教授时任南京信息工程大学气候与应用前沿研究院（ICAR）担任院长，在该领域已深耕20余年，主要研发气候动力学以及气候模式开发、预测及其应用、海洋动力学。赛场上，来自西安交通大学的的swg-lhl团队夺得了本次大赛的冠军，他们研发的AI算法模型在关键指标上达到了44.43分。
在此之前，相同预测时效下，国家气象局及相关研究机构的准确度均不超过75%。同时，他还表示，未来随着人工智能在数据、算法方面不断精进，AI在气象预测领域的应用还有更大的想象空间。类似于围棋游戏，在气候预测中，大气、海洋、温度等众多影响因子之间的相互作用也非常复杂，基于深度学习方法的AI或许能够自学出一种更好的统计模型。长期以来，AI被认为是个黑匣子，虽然能输出结果，但人们并不清楚它是如何得出这一结果的，这也就是AI的可解释性问题。
近几年，越来越多高性能的深度学习算法被提出，这些将有助于提高预测精度。达摩院的目的就是探索用AI来更高效更精细地预测影响气候的厄尔尼诺现象，并将预测周期延长至2年。
对于本次大赛所取得的突出成果，世界气象组织（WMO）秘书长佩蒂瑞·塔拉斯还发来祝贺，他表示，人工智能在气象领域发挥越来越重要的作用，是地球预警系统和多灾害预警服务的基本方法。今日终极决赛在南京信息工程大学顺利结束，各支队伍成绩如下：第一名：swg-lgl团队（桑维光、曾海如、罗海伦）第二名：吴先生的队伍（潘翔、吴嘉铖、高磊）第三名：ailab团队（王天雷、胡中岩、耿良超）据了解，以上团队的AI算法模型超越了《Nature》论文模型的39.2分，这意味着这些算法能够取得比原模型周期更长、精准度更高的厄尔尼诺预测结果。
罗京佳教授认为，AI的可解释性差有两点原因，一是它不像传统的统计学习方法，能够遵循固定的程序和规则，了解每因子所做的贡献。这些团队为何能够取得如此成绩？是得益于数据优势，还是算法创新？AI科技评论了解到，参赛队伍通过预测Nino3.4区海域的海水温度，来进一步预测异常气象，所用数据集为全球海洋环境监测数据和厄尔尼诺现象观测数据，这些与罗京佳教授在论文中的研究条件并无较大差异。
目前相关研究所使用的数据集大多为1871年-1973年全球海洋天气和环境的测量数据，以及1961-2017年厄尔尼诺现象的观测数据。他强调，在地理研究中，我们更关注实现过程的机制和原理问题，由于AI的可解释性差，在一定程度上限制了其在气候预测领域的应用和发展。LSTM一共有3个门，分别是输入门、遗忘门、输出门。简单理解就是：复杂系统中，任何微小的不确定性都会被放大，并导致最终的预测结果与瞎猜无异。
当然，大数据本身并不意味着大价值，有效的数据分析还需要依靠机器学习算法，尤其是深度学习算法。他说，AlphGo战胜人类展现了其强大的学习和信息处理能力。
一、13个AI模型超越《Nature》论文根据比赛规则，Top 5 团队将瓜分阿里20万元奖金。CLIVAR在该领域有气候科学奥林匹克盛会之称。
在该模型中，基本单元Causal LSTM使用的是级联结构，将状态C的结果用于状态M的计算。虽然这一成绩还远未达到精准预测的程度，但它刷新了当时行业预测的最高水平，并证明了深度学习方法在气候预测中应用的可能性。
