人工智能产品的设计构思更是如此，人工智能产品设计的应用场景设计错综复杂，许多情况下必须产品在不一样情况下作出判断。假如产品设计师都没有事先将全部很有可能发生的场景设计考虑到且提前作出设计方案，那该产品导致的客户体验很有可能会十分不妙。用一个人工智能产品的实例来详细说明。人工智能场景设计，行人闯红灯违章拍照重现「行人闯红灯拍到」的真实性业务场景：交叉路口，为了更好地更佳标准规范非机动车与机动车辆，所以有了交通信号灯。当红灯闪烁时，非机动车也罢，机动车辆也罢，都不可#工业设计# 以经过或行驶。当绿灯闪烁的情况下，非机动车和机动车辆均可通行。但总会有人，不遵守交通规则，闯红灯。所以，在这类场景设计下，我们可以依靠人工智能来协助人们能够更好地监管行人闯红灯的行为。人们希望，如果有非机动车A闯了红灯，那人们的机器能够将此人记录下来，并向后端开发监控设备发送该用户闯红灯的情况信息内容，包含时间、地点、非机动车的脸。上面的需求描述，比较宽泛，使我们考虑如何把该需求，拆解成优化算法(人工智能)+硬件可实现。红灯期间，集成了优化算法工业相机检测并违章拍照到红灯期间发生在斑马线上的人；将该情况有关信息，包含时间、地点、非机动车的脸一共上传到后端开发监控系统。三、从需求文档到实际业务场景需求文档输出后，我们这款产品似乎立刻就要成功了。为什么会发生上述所说情况产品设计师在输出需求文档情况下，只描述了需求是检验行人闯红灯。都没有考虑车体广告这类情况，所以都没有事先考虑解决方法，故而发生了上图的情况。俞军老师在他的新书《俞军产品方法论》中，讲到：技术自身并不创造价值，技术必须被应用于产品。不论是多么顶级的技术，摆脱了产品，如何做得更佳？人们必须将检测边界依照时间、地点、人物三个基本要素进行设定，对应到本场景设计中，即：红灯时间段、斑马线区域、人脸+活体。技术方案：在这类场景设计下，如何做活体检测呢？由于场景设计的开放性，不可以像线上支付那样，从优化算法模型到部署到真实性业务场景中，人工智能产品设计师/项目经理必须考虑很多很多。许多情况下，必须考虑产品如何与真实性业务场景产生互动，这十分关键，而不单是只考虑人们期待中的优化算法该如何运行。产品如何与当今世界互动，这十分重要。

#比原链[超话]# 有用户反馈说想发SUP的红包，但一直发不出去，显示“UTXO不足”

如果遇到类似情况，首先可以先查看自己侧链地址上BTM余额，侧链地址需要留点BTM作为交易打包矿工费。小编在Blockmeta（https://t.cn/A6AzHcRf）查了该用户的地址发现BTM的余额太少了，后用户在侧链地址上留足1个BTM即可成功发送SUP红包。

如果你已经留足矿工费，可以通过在磁力上挂单 再撤单 把自己的UTXO打碎的方法，解决“UTXO不足”的问题。

#数据安全你知道# 【#一部手机丢失后有多可怕？多平台中招，支付宝、银联紧急回应#】
近日，一篇一个月前的旧文——《一部手机失窃而揭露的窃取个人信息实现资金盗取的黑色产业链》，突然在朋友圈重新出现且刷屏。该案件中，由于该用户没有及时挂失SIM卡，犯罪分子在偷盗手机后，将手机中的SIM卡取出来后专门用于接收各类平台发送的短信验证码。此外，犯罪分子通过其他平台非法盗取用户信息，并在多个平台上伪冒开户实施盗刷。

支付宝相关部门人士已经回应称，黑产没有在支付宝里套到任何钱和信息，也并未突破人脸验证。