Google X的虚拟人脑系统无需预先向机器输入某一概念，该系统就能自动从输入的大片数据中“领悟”这一概念，十分类似人脑的学习过程，也意味着人工智能领域对人工干预的需求进一步降低。
Google的虚拟人脑模拟人脑中一群又一群相互连接、相互沟通、相互影响的“神经元”，形成一个“神经网络”。当此神经网络接收了大量的数据之后，神经元与神经元之间的关系将会发生变化，这种关系的变化使得该系统形成了一大批的“概念”，从而让系统具备了学习能力，能够在新的输入中找出与学到的概念对应的部分，达到识别的效果。
2.移动行业如何支撑千倍的宽带流量增长？by Prakash Sangam 譯/boxi
“Neighborhood Small cells”是一种成本极低、即插即用、开放性的室内small cell网络。既能保证极高的室内容量，也可保障其最接近的“邻居”良好的室外覆盖和容量。这一模式性价比很高，因为small cell是由客户部署的，回程也由客户提供，这可以节约运营商的时间和金钱。
目前已出现了许多可以针对特定应用提高容量的创新技术（有的正在研发）。比方说，LTE广播（eMBMS）允许运营商在用户集中并发访问相同内容时采用广播模式高效地提供多媒体服务。LTE Direct是另一项允许设备相互之间直接有效连接的技术（尤其适用于点对点应用），这样做可以避免将连接路由到宏网络去。
3.基于分化的Android的应用开发有什么建议？by ALEX WILLIAMS 譯/陈小蒙
- 在应用开发过程中，编写测试代码很重要。这一步你可以通过JUnit（标准单元测试框架）， Robotium（一个开源的自动化库，可以让你轻松编写用于模拟用户交互的JUnit测试）或者诸如 Gorilla Logic的MonkeyTalk这类可提供Android和iOS跨平台测试的工具。
- 在把应用推给用户之前，你是没有办法检测到所有bug的。所以，诸如BugSense和Crittercism这类工具就提供了一种解决方案，当一款应用在一名实际用户的设备上崩溃时，它们可以自动获取错误报告。
- Apptentive（目前由位于西雅图的TechStars孵化，所以国内的开发者应该用不上）的服务则可以让你跟客户取得实际的联系，并由此发现应用哪部分可以正常工作，哪部分有问题。他们主要专注于帮你发现那些真正喜欢应用的客户，让他们在应用商店留下好评提高应用评级。
- 最后，ActionBarSherlock可以让一款安装在旧版Android操作系统上的应用优雅“降级”。也就是说，在旧版设备上，应用功能要么被模拟要么被替换，而开发者则可跳过传统的代码分支——多重的代码分支往往容易造成错误，而且随着Android的碎片化的愈演愈烈也会变得更复杂。
4.More than Insight——话题种植法：A与B的“杂交” by clovey
A是你要传播的产品，要突出其价值，不妨引入一个外来物B跟A“交配”。此时，A扮演催化剂的角色，就如音乐对牛奶的催化，曼妥思对可乐的催化。“交配”的产物是B的特殊形态（如音乐牛奶），TA既能体现A的效应，也能成为病毒话题。
5.时尚界营销的3大法宝，从巴黎时尚周中我们可以借鉴的 by Ella Riley-Adams 譯/李曼Eileen
（1）偶尔给顾客开后门：
时尚周之所以广为人称羡，正是因为它本身是一个高端小众的活动，明星们都需要争夺首排席位以稳固自己一线地位。但是，只要你在9月6号之前买到一本法国版Vogue杂志，你就能参加时尚周的摩登不夜城派对“Fashion’s Night Out“（FNO能让普通人有机会体验T台首排席位的刺激，同理，任何商家都可通过提供给顾客一些特殊体验并使他们感到万分荣幸。）
（2）建立顾客社区：
Galeries Lafayette百货商场让每个人都有机会成为T台模特。 你不需要身高一米八九，瘦得皮包骨头–只要你被选为最有造型的前400人，就有资格参与“The World’s Biggest Runway Show. （世上最大T台走秀活动）”
（3）鼓励多方协作：
在今年纽约时尚周拉开帷幕之前，Garance Doré录制了一个视频系列“Pardon My French”，该视频由网络女装商店Net-a-Porter 赞助。在这个视频节目里她采访设计师，对话时尚博主，直播时尚秀，并分享DIY经验。
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