人工智能的六个大数据热点事件
阿里云“再下一城”，将在印度建成首个数据中心;snh48与美国人工智能公司合作，推出全球首款明星人工智能;生物科技公司“人和未来”完成2.5亿元融资……以下为您奉上更多大数据热点事件
一、snh48与美国人工智能公司合作，推出全球首款明星人工智能
近日，美少女组合snh48通过其社交平台宣布，其已经和美国个性化人工智能公司oben达成合作。届时，oben将使用pai公链为该组合打造专属的pai应用，围绕snh48少女偶像制作虚拟人工智能形象。据了解，未来她们的虚拟形象都将运行在pai区块链上，并使用区块链技术来验证。同时，粉丝也可以使用pai跟人工智能进行互动，以及用pai币购买演唱会门票，周边等产品。
二、阿里云“再下一城”，将在印度建成首个数据中心
近些年来，印度在科技方面的发展有目共睹，而在云计算领域，印度俨然已经成为亚洲增速最快的市场之一。早在今年6月，阿里巴巴集团就表示了要进如印度市场的决心。近日更有媒体报道称，阿里云将在印度孟买建立其在当地的首家数据中心，还中心将于明年3月底建成。
三、生物科技公司“人和未来”完成2.5亿元融资
近期消息，总部位于北京的生物科技公司“人和未来”日前宣布，公司刚刚完成了新一轮的a轮融资，融资金额达2.5亿元人民币，投资方为稼沃资本和海捷资本。据了解，“人和未来”成立于2014年7月，是一家以基因科技为核心的健康解决方案提供商，其主营业务包括医学诊断、智慧健康管理以及生物医疗大数据三个方面。本轮融资完成之后，该公司估值将达到27.5亿人民币。
四、想要共同做“比特币”的生意，暴风播酷云与bitcoinfile正式达成战略合作
近日，暴风集团旗下的暴风bfc播酷云宣布已经和bitcoinfile正式达成战略合作。资料显示，bifi是比特币一个全新的分叉项目，是基于区块链技术的点对点分布式文件系统协议。根据双方签订的协议显示，未来播酷云将在全球范围内为bifi网络提供全节点支持，而bifi网络正式上线播酷云后，也将按照bifi网络的规则，将获得的回报分配给播酷云的用户。
五、专注提供对话式ai私人助理的“s先生”获娱乐工场战略投资
成立于2017年8月的“s先生”总部位于上海，是一家对话式人工智能研发商，专注为用户提供具备自然对话开展深度服务的人工智能。日前，该公司刚刚完成了由娱乐工场投资的战略融资，具体交易金额尚未透露。
六、大数据招聘平台“亿封简历”完成a轮融资
日前，基于大数据技术的招聘服务平台“亿封简历”宣布完成了新一轮的a轮融资，融资金额暂未透露，投资方为启赋资本、联创资本和宁波梅山保税港区达宏投资。资料显示，亿封简历成立于2014年，前身是实力派，主要通过自然语言处理、数据挖掘等人工智能技术，帮助hr猎头管理线上渠道及本地简历。同时通过深度学习，解决人岗匹配难题。
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二、阿里云“再下一城”，将在印度建成首个数据中心
近些年来，印度在科技方面的发展有目共睹，而在云计算领域，印度俨然已经成为亚洲增速最快的市场之一。早在今年6月，阿里巴巴集团就表示了要进如印度市场的决心。近日更有媒体报道称，阿里云将在印度孟买建立其在当地的首家数据中心，还中心将于明年3月底建成。
三、生物科技公司“人和未来”完成2.5亿元融资
近期消息，总部位于北京的生物科技公司“人和未来”日前宣布，公司刚刚完成了新一轮的a轮融资，融资金额达2.5亿元人民币，投资方为稼沃资本和海捷资本。据了解，“人和未来”成立于2014年7月，是一家以基因科技为核心的健康解决方案提供商，其主营业务包括医学诊断、智慧健康管理以及生物医疗大数据三个方面。本轮融资完成之后，该公司估值将达到27.5亿人民币。
四、想要共同做“比特币”的生意，暴风播酷云与bitcoinfile正式达成战略合作
近日，暴风集团旗下的暴风bfc播酷云宣布已经和bitcoinfile正式达成战略合作。资料显示，bifi是比特币一个全新的分叉项目，是基于区块链技术的点对点分布式文件系统协议。根据双方签订的协议显示，未来播酷云将在全球范围内为bifi网络提供全节点支持，而bifi网络正式上线播酷云后，也将按照bifi网络的规则，将获得的回报分配给播酷云的用户。
五、专注提供对话式ai私人助理的“s先生”获娱乐工场战略投资
成立于2017年8月的“s先生”总部位于上海，是一家对话式人工智能研发商，专注为用户提供具备自然对话开展深度服务的人工智能。日前，该公司刚刚完成了由娱乐工场投资的战略融资，具体交易金额尚未透露。
六、大数据招聘平台“亿封简历”完成a轮融资
日前，基于大数据技术的招聘服务平台“亿封简历”宣布完成了新一轮的a轮融资，融资金额暂未透露，投资方为启赋资本、联创资本和宁波梅山保税港区达宏投资。资料显示，亿封简历成立于2014年，前身是实力派，主要通过自然语言处理、数据挖掘等人工智能技术，帮助hr猎头管理线上渠道及本地简历。同时通过深度学习，解决人岗匹配难题。
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