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Le stock du groupe Zillow grimpe de 12% alors que le chiffre d’affaires du troisième trimestre dépasse les 745 M $ suite à la rapide expansion des offres de Zillow – Newstrotteur Zillow GilbertHouse 2 630x552
(Photo Zillow)

Le groupe Zillow a presque doublé son chiffre d’affaires au troisième trimestre en investissant massivement dans l’activité de vente à domicile de la société.

La compagnie de Seattle signalé chiffre d’affaires de 745 millions USD pour le troisième trimestre, en hausse de 117% par rapport à l’année précédente, avec une perte nette conforme aux PCGR de 64,6 millions USD, ou 0,31 USD par action. Wall Street prévoyait des revenus de 718 millions de dollars et un BPA de -0,43 dollar.

Les actions ont augmenté jusqu’à 12% dans les transactions après les heures normales de bureau.

Zillow est parier son avenir directement sur l’achat et la vente de maisons, et étend rapidement le service aux États-Unis. Offres Zillow, le service qui permet aux clients de demander en direct des offres au comptant en ligne directement auprès de Zillow, est passé de 13 à 21 marchés au cours du trimestre et la société s’attend à en avoir 26 d’ici mi-2020, y compris Los Angeles d’ici la fin de cette année.

Le secteur «Maisons» de Zillow a réalisé un chiffre d’affaires de 384,6 millions de dollars, en hausse de 55% par rapport au deuxième trimestre, avec une perte nette de 87,9 millions de dollars. La société a vendu 1 211 maisons et acheté 2 291 maisons, terminant le trimestre avec 2 822 maisons inscrites au bilan. Plus de 80 000 propriétaires ont demandé une offre à Zillow au troisième trimestre.

"Bien que nous soyons encore très tôt, nous sommes encouragés par les réactions positives de nos clients des offres Zillow et par la demande croissante d’une expérience de transaction plus efficace et intégrée", écrit Zillow dans son lettre d’actionnaires.

Le stock du groupe Zillow grimpe de 12% alors que le chiffre d’affaires du troisième trimestre dépasse les 745 M $ suite à la rapide expansion des offres de Zillow – Newstrotteur Screen Shot 2019 11 07 at 12

Dans le cadre de ce programme, certains propriétaires de marchés des offres Zillow voient sur le site de Zillow un bouton indiquant «obtenir une offre». Le vendeur remplit un court questionnaire et envoie quelques photos. Environ 48 heures plus tard, Zillow revient avec une offre et un agent avec lequel travailler. Le vendeur et Zillow ont mis en place un appel pour passer en revue l’offre et planifier une inspection. Ensuite, Zillow envoie une offre révisée après avoir vu la maison. Si les deux parties sont satisfaites de la situation, le vendeur signe les formulaires numériquement et choisit une date de clôture. Zillow s’occupe du reste.

Les entrepreneurs travaillant pour Zillow entreprennent de petites rénovations pour préparer la maison à la vente. Zillow travaille avec des agents locaux pour répertorier et vendre les maisons et verse des commissions aux agents pour chaque transaction. Zillow impose au vendeur des frais de service en échange de l’évitement des tracas, des délais et de l’incertitude inhérents à la vente d’une maison traditionnelle.

Voici un aperçu de la situation économique des unités pour le segment «Maisons»:

Le stock du groupe Zillow grimpe de 12% alors que le chiffre d’affaires du troisième trimestre dépasse les 745 M $ suite à la rapide expansion des offres de Zillow – Newstrotteur Screen Shot 2019 11 07 at 1

Zillow’s pivot surprenant en février, un mouvement qui comprenait également le retour de le co-fondateur Rich Barton à la présidence du PDGest venu alors qu’un nombre croissant de sociétés immobilières cherchent à ré-imaginer comment les maisons sont achetées et vendues. Redfin, le rival de Zillow dépasser les attentes des analystes dernier trimestre, alimenté par sa propre entreprise d’achat de maisons, Redfin Now.

Zillow Offers a de grandes attentes. La société prévoyait que cette entreprise pourrait générer 20 milliards de dollars de revenus annuels d’ici trois à cinq ans, tout en achetant 5 000 logements par mois.

Le chiffre d’affaires de Zillow’s Premier Agent a progressé de 7% à 335,3 millions de dollars, avec un bénéfice net de 91,1 millions de dollars au troisième trimestre, contribuant ainsi à alimenter la poussée de la société.

"Nos résultats du troisième trimestre ont été solides, ce qui montre que l’expansion du modèle commercial du groupe Zillow visant à mécaniser les transactions immobilières gagne du terrain, car la demande des consommateurs révèle que les gens veulent un moyen plus simple et plus simple d’acheter, de vendre, de louer et de financer des maisons", a déclaré le cofondateur de Zillow. Le PDG Rich Barton a déclaré dans un communiqué. «Notre activité de base Premier Agent est forte, avec des revenus record qui ont dépassé nos perspectives. La rentabilité de notre activité Premier Agent est essentielle au succès de Zillow et est la raison pour laquelle nous sommes en mesure de développer les offres Zillow avec une telle confiance et rapidité. Les résultats de ce trimestre illustrent à quel point le groupe Zillow est dans la position la plus favorable pour diriger Real Estate 2.0. "

Zillow prévoit un chiffre d’affaires total de 790 à 825 millions de dollars au quatrième trimestre, dont 465 à 490 millions de dollars provenant du secteur Maisons. Il s’attend à une perte comprise entre 25 et 43 millions de dollars.

Les actions de la société ont fluctué cette année, augmentant régulièrement jusqu’à ce que la rapport sur les résultats du deuxième trimestre est sorti début août. Les actions ont chuté d’environ 33% depuis lors, se négociant à 34 $ / action avant la fermeture du marché jeudi.

Voici plus de la lettre des actionnaires:

«La demande des consommateurs pour une transaction immobilière transparente, basée sur la technologie, ne cesse de croître, et nous pensons que le groupe Zillow dispose de nombreux avantages concurrentiels pour mener le marché à l’immobilier 2.0. Cela commence par notre activité importante et stable Premier Agent qui constitue le fondement de nos entreprises émergentes, alimentée par un large public, une notoriété et une confiance élevées, des systèmes de technologie et d’intelligence de données inégalés, des partenariats solides et une expertise opérationnelle cruciale.

En descendant plus loin l’entonnoir, notre marché total adressable est passé de 18 milliards de dollars en publicité immobilière à 1 800 milliards de dollars en transactions immobilières – ce qui exclut les nombreuses opportunités de marché adjacentes qui entourent chaque transaction immobilière.

Nous restons animés par l’opportunité qui se présente à nous de transformer non seulement notre société, mais également notre industrie. Cette expédition prendra des années, pas des mois, pour réaliser notre plein potentiel. À chaque trimestre, nous acquérons une expérience précieuse qui nous permet d’affiner notre modèle, ce qui, à notre avis, entraînera une amélioration des marges et des rendements au fil du temps et offrira une valeur à long terme à nos clients, partenaires, employés et actionnaires.

Nous restons engagés à vous fournir des éclaircissements et des idées à mesure que nous progressons dans cette aventure. Comme toujours, nous vous remercions de vous joindre à nous. Nous avons toute confiance que cela en vaudra la peine. "

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Microsoft Flight Simulator X publie une version bêta pour faciliter le développement de FS2020

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Microsoft Flight Simulator X publie une version bêta pour faciliter le développement de FS2020 microsoft flight simulator x steam edition

Êtes-vous excité pour la prochaine version de Microsoft Flight Simulator en 2020? Possédez-vous Microsoft Flight Simulator X sur Steam? Si vous avez répondu oui à au moins la deuxième question, alors bonne nouvelle! Vous pouvez maintenant participer à une nouvelle version bêta.

Microsoft Flight Simulator X a publié une nouvelle branche bêta afin d’obtenir de nouvelles données de télémétrie qui contribueront au développement de Flight Simulator 2020.

Participer à la version bêta est totalement gratuit si vous possédez déjà le jeu. Si vous ne possédez pas le jeu mais êtes intéressé, vous pouvez toujours vous en procurer un exemplaire. sur Steam ici pour $ 24.99 / £ 19.99.

Rappelez-vous simplement que Microsoft Flight Simulator X est ne pas le jeu à venir – il s’agit de la version 2014 du jeu 2006 sur Steam – mais si vous souhaitez vous inscrire à l’alpha technique du jeu à venir, vous pouvez le faire en suivant les étapes décrites dans l’article du blog ici. Vous pouvez également simplement admirer le trailer d’annonce ci-dessous.

https://www.youtube.com/watch?v=ReDDgffWlS4 [/ embed]

Si vous possédez Microsoft Flight Simulator X, suivez simplement les étapes ci-dessous afin de vous inscrire à la version bêta. Vous pouvez également vous désinscrire à tout moment.

  1. Lancez Steam et rendez-vous dans votre bibliothèque.
  2. Faites un clic droit sur FSX: Steam Edition.
  3. Sélectionnez Propriétés.
  4. Sélectionnez l’onglet “BETA”.
  5. Choisissez la branche «fsx-beta External Beta».
    • Remarque: aucun code n’est requis pour accéder à la version bêta! Vous pouvez simplement ignorer la boîte en demandant une.
  6. Sélectionnez «oui» lorsqu’il vous sera demandé si vous autorisez la télémétrie.
  7. Redémarrez votre client Steam.
  8. Succès!

Si vous souhaitez désactiver la version bêta et revenir à la version en direct du jeu, suivez les étapes ci-dessus et sélectionnez «branche – NONE» à la place. N’oubliez pas de redémarrer votre client Steam lorsque vous avez terminé.

Pour plus d’informations, y compris les corrections de bugs pour la version actuelle du jeu, vous pouvez consulter le post officiel de Steam sur le sujet ici. Bon jeu!

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Le problème NFC d'Apple est plus grave que l'Allemagne, l'UE ou Apple Pay

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Le problème NFC d'Apple est plus grave que l'Allemagne, l'UE ou Apple Pay campus apple pay lifestyle duke 10012018

J'ai aimé Technologie NFC depuis presque aussi longtemps que je suis au courant et cela fait longtemps. Non seulement le concept de communication en champ proche est génial – de minuscules antennes radio transfèrent de petites quantités de données à une distance inférieure à 1,5 pouce -, mais l'exécution est impressionnante: aujourd'hui, le NFC permet aux téléphones d'effectuer des paiements sans contact, en paire avec d'autres NFC- périphériques capables de communiquer avec une bande passante élevée, et lire et écrire des «balises» identifiant les produits.

Apple a en retard sur NFC pendant des années. Les appareils Android ont commencé à adopter la technologie NFC en 2010, mais Apple n’a pas été intégré avant la fin de 2014, et même à ce moment-là, la solution n’était pas complète: le matériel NFC était ajouté à l'iPhone 6 et Apple Watch uniquement pour activer la solution de paiement sans fil exclusive d’Apple Apple Payet ne peut pas être utilisé par d'autres applications. Il a fallu attendre fin 2016 lancement de l'iPhone 7 pour permettre à certains iPhones de lire les tags NFC, et trois autres années jusqu'à ce que Apple ajoute les capacités d'écriture NFC à iOS 13.

À la fin de 2019, les iPhones et les montres Apple ne peuvent effectuer des paiements NFC qu'avec Apple Pay. Et ce sont les seuls appareils Apple dotés de capacités de paiement NFC: l'iPad et l'iPod touch n'ont pas encore bénéficié de la fonctionnalité NFC en 2014, et omettent encore cette fonctionnalité aujourd'hui. C’est pourquoi Apple ne propose que ID d'étudiant sans contact et ainsi de suite aux utilisateurs d'iPhone et d'Apple Watch; Même si vous pouvez stocker les données d’une carte sur un iPad ou un iPod touch, ils n’ont pas le matériel NFC pour communiquer avec des terminaux de paiement ou d’identité.

Les apologistes ont présenté toutes sortes d’excuses à l’approche d’Apple en matière de NFC au fil des années, se demandant d’abord si n'importe qui s'en soucierait à propos de la technologie, suggérant plus tard que cela n’avait aucun sens pour les facteurs de forme de l’iPad et soulevant régulièrement des préoccupations amorphes concernant la sécurité des données. J'ai trouvé ces excuses embarrassantes dès le début, alors que les appareils Android commençaient à offrir un couplage d'accessoires sans fil en un clic et l'écriture de balises NFC, cette dernière fonctionnalité étant idéale pour les détaillants intéressés à moderniser leurs magasins. Et pourquoi ne pas laisser un utilisateur d'iPad mini ou d'iPod touch payer chez un Starbucks ou flasher une carte d'étudiant sans iPhone?

Si vous êtes actionnaire d’Apple, les raisons semblent assez évidentes. Les iPhones et les montres Apple génèrent plus de revenus que les iPad et les iPod. Apple Pay occupe une place de plus en plus importante dans le secteur des services d’Apple. Pourquoi les miner en offrant aux utilisateurs d’Apple d’autres options?

Régulateurs européens Cela fait au moins un an que nous sommes agités par les pratiques d’Apple en matière de technologie NFC, ce qui donne à penser qu’Apple nuit à la concurrence en exigeant Apple Pay pour chaque paiement iPhone ou Apple Watch NFC. Cette semaine, une chambre du parlement allemand a voté pour forcer Apple (et toute autre société de même situation) à offrir à ses concurrents un accès NFC à un prix raisonnable. Bien que ce vote n’ait pas encore abouti à une loi signée et que Reuters avait initialement indiqué que la chancelière allemande Angela Merkel voulait que la disposition soit retirée, maintenant dit être «Consensus complet au sein du gouvernement sur le déménagement."

Etant donné les progrès lents de Apple avec le NFC au fil des ans, il n’est pas étonnant qu’elle repousse l’initiative allemande. "Nous sommes surpris de voir à quel point cette législation a été présentée soudainement", a déclaré aujourd'hui Apple à Reuters. "Nous craignons que le projet de loi ne porte atteinte à la convivialité, à la protection des données et à la sécurité des informations financières."

Lire entre les lignes et Apple en laissant entendre qu'il pourrait être obligé de compromettre les déclencheurs Apple Pay à deux prises de l'iPhone et de l'Apple Watch pour offrir une prise en charge des solutions non Apple Pay, qui pourrait être moins sécurisé que Apple Pay. Je dirais que ces suggestions sont tout à fait spécieuses, mais je suis sûr qu’il est possible qu’Apple convolue iOS ou watchOS pour les rendre vraies, tout comme elle a laissé le support NFC exclu des iPad et iPod Touch.

La solution appropriée pour Apple – et sa base d’utilisateurs grandissante – consiste à abandonner les excuses et à permettre aux utilisateurs d’obtenir un accès complet aux fonctionnalités NFC. Il n'y avait aucune raison d'empêcher l'écriture de tags NFC sur les iPhones à 1 000 dollars jusqu'à la fin de 2019, alors que les téléphones Android à 200 dollars pouvaient le faire il y a des années. De même, il n’ya aucune raison que les appareils Apple empêchent les services non Apple Pay d’effectuer des paiements NFC si les utilisateurs peuvent utiliser les mêmes cartes et services pour effectuer des paiements via Wi-Fi. Il érige des barrières qui empêchent en fait le choix et la commodité des utilisateurs, tout en revendiquant la haute route en matière de convivialité et de sécurité.

Apple peut souligner les modestes progrès réalisés avec NFC au cours des cinq dernières années, suggérant qu’elle n’est pas restée immobile. Actuellement, iOS permet aux iPhones pris en charge de lire les tags NFC si des applications spécifiques sont ouvertes et, à compter de la fin de l'année dernière, sur les modèles iPhone XS et ultérieurs. gagné la capacité détecter les tags en arrière-plan sans ouvrir les applications, à condition qu’elles se trouvent à une distance inférieure à 1,5 pouce. L'ajout de la prise en charge de l'écriture de balises dans iOS 13 était attendu depuis longtemps, tout comme l'ajout de la prise en charge de la technologie NFC aux iPad devrait vraiment arriver aux millions de personnes qui en dépendent.

Si l’Allemagne adopte une loi obligeant Apple à ouvrir la technologie NFC aux rivaux transactionnels, elle pourra peut-être améliorer davantage les politiques d’Apple, tant pour les développeurs que pour les utilisateurs du monde entier. Mais en donnant à Apple la possibilité de fixer des frais «raisonnables» pour l’accès NFC, la société pourrait bien suggérer un nouveau ralentisseur de vitesse pour la concurrence réelle, qui pourrait entraîner des litiges et des retards supplémentaires, à moins que Apple ne décide de prendre les mesures qui s'imposent. utilisateurs, plutôt que seulement ses actionnaires.

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Une méthode d'apprentissage robotique auto-supervisée qui implique de fixer des objectifs réalisables

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Une méthode d'apprentissage robotique auto-supervisée qui implique de fixer des objectifs réalisables amethodforse
Une méthode d'apprentissage robotique auto-supervisée qui implique de fixer des objectifs réalisables  Une méthode d'apprentissage robotique auto-supervisée qui implique de fixer des objectifs réalisables amethodforse

Le robot collecte des données d'interaction aléatoire à utiliser pour former une représentation et en tant que données hors stratégie pour RL. Crédit: Nair et al.

L'apprentissage par renforcement (RL) s'est jusqu'à présent révélé être une technique efficace pour former des agents artificiels à des tâches individuelles. Cependant, lorsqu'il s'agit de former des robots polyvalents, qui devraient pouvoir effectuer diverses tâches nécessitant des compétences différentes, la plupart des approches RL existantes sont loin d'être idéales.

Dans cet esprit, une équipe de chercheurs de l'UC Berkeley a récemment développé une nouvelle approche RL qui pourrait être utilisée pour apprendre aux robots à adapter leur comportement en fonction de la tâche à laquelle ils sont présentés. Cette approche, décrite dans un article pré-publié sur arXiv et présenté à la Conférence sur l'apprentissage des robots de cette année, permet aux robots de proposer automatiquement des comportements et de les mettre en pratique au fil du temps, en déterminant ceux qui peuvent être appliqués dans un environnement donné. Les robots peuvent ensuite réutiliser les connaissances acquises et les appliquer à de nouvelles tâches que les utilisateurs humains leur demandent de remplir.

"Nous sommes convaincus que les données sont essentielles pour la manipulation robotique et que pour obtenir suffisamment de données pour résoudre la manipulation de manière générale, les robots devront collecter eux-mêmes les données", a déclaré Ashvin Nair, l'un des chercheurs ayant mené l'étude à TechXplore. "C’est ce que nous appelons auto-supervisé apprentissage robot: UNE robot capable de collecter activement des données d’exploration cohérentes et de comprendre par lui-même s’il a réussi ou échoué dans l’exécution de tâches afin d’acquérir de nouvelles compétences. "

La nouvelle approche développée par Nair et ses collègues est basée sur un cadre RL conditionné par des objectifs. présentés dans leurs travaux précédents. Dans cette étude précédente, les chercheurs ont introduit la fixation d'objectifs dans un espace latent en tant que technique permettant de former des robots à des compétences telles que pousser des objets ou ouvrir des portes directement à partir de pixels, sans avoir besoin d'une fonction de récompense externe ni d'une estimation d'état.

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Les chercheurs ont formé une VAE conditionnée par le contexte sur les données, ce qui permet de démêler un contexte qui reste constant pendant un déploiement. Crédit: Nair et al.

"Dans notre nouveau travail, nous nous concentrons sur la généralisation: comment pouvons-nous apprendre par autodétermination non seulement pour apprendre une seule compétence, mais aussi pour pouvoir généraliser à la diversité visuelle tout en effectuant cette compétence?" Nair a dit. "Nous pensons que la capacité à généraliser à de nouvelles situations sera essentielle pour une meilleure manipulation robotique."

Plutôt que d’entraîner un robot sur de nombreuses compétences individuellement, le modèle d’établissement d’objectifs conditionnel proposé par Nair et ses collègues est conçu pour fixer des objectifs spécifiques réalisables pour le robot et alignés sur son état actuel. L'algorithme qu'ils ont développé apprend essentiellement un type spécifique de représentation qui sépare les éléments que le robot peut contrôler de ceux qu'il ne peut pas contrôler.

Lors de l'utilisation de leur méthode d'apprentissage auto-supervisée, le robot collecte initialement des données (c'est-à-dire un ensemble d'images et d'actions) en interagissant de manière aléatoire avec son environnement. Par la suite, il entraîne une représentation comprimée de ces données qui convertit les images en vecteurs de faible dimension qui contiennent implicitement des informations telles que la position des objets. Plutôt que de savoir explicitement ce qu'il faut apprendre, cette représentation comprend automatiquement les concepts via son objectif de compression.

"En utilisant la représentation apprise, le robot s’efforce d’atteindre différents objectifs et forme une politique en utilisant apprentissage par renforcement, Explique Nair. "La représentation comprimée est essentielle pour cette phase de pratique: elle sert à mesurer la proximité de deux images afin que le robot sache quand elle a réussi ou échoué, et elle est utilisée pour échantillonner des objectifs que le robot pourrait pratiquer. Au moment du test, il peut alors correspondre à une image d'objectif spécifiée par un humain en exécutant sa stratégie apprise. "

(embed) https://www.youtube.com/watch?v=EnTiwiX8Xz8 (/ embed)

Les chercheurs ont évalué l'efficacité de leur approche dans une série d'expériences dans lesquelles un agent artificiel manipulait des objets inédits dans un environnement créé à l'aide de la plate-forme de simulation MuJuCo. Fait intéressant, leur méthode de formation a permis à l’agent robotique d’acquérir automatiquement des compétences qu’il pourrait ensuite appliquer à de nouvelles situations. Plus spécifiquement, le robot était capable de manipuler une variété d'objets, généralisant les stratégies de manipulation précédemment acquises à de nouveaux objets qu'il n'avait pas rencontrés pendant l'entraînement.

"Nous sommes très enthousiastes à propos de deux résultats de ce travail", a déclaré Nair. "Tout d'abord, nous avons constaté que nous pouvions former une politique permettant de déplacer des objets dans le monde réel sur environ 20 objets. La politique apprise peut également en faire également. Ce type de généralisation est la principale promesse de méthodes d'apprentissage approfondies, et nous espérons c'est le début de formes de généralisation beaucoup plus impressionnantes à venir. "

Remarquablement, dans leurs expériences, Nair et ses collègues ont pu former une politique à partir d'un jeu de données d'interactions fixe sans avoir à collecter une grande quantité de données en ligne. Il s’agit là d’une réalisation importante, car la collecte de données pour la recherche en robotique est généralement très coûteuse et le fait de pouvoir acquérir des compétences à partir d’ensembles de données fixes rend leur approche beaucoup plus pratique.

À l’avenir, le modèle d’apprentissage auto-supervisé mis au point par les chercheurs pourrait aider au développement de robots capables de traiter une plus grande variété de tâches sans formation préalable sur un large éventail de compétences. Pendant ce temps, Nair et ses collègues prévoient de continuer à tester leur approche dans des environnements simulés, tout en recherchant les moyens de l'améliorer davantage.

(embed) https://www.youtube.com/watch?v=tb1C4JYqorQ (/ embed)

"Nous poursuivons actuellement différents domaines de recherche, notamment la résolution de tâches avec une diversité visuelle beaucoup plus grande, ainsi que la résolution simultanée d'un grand nombre de tâches et la possibilité d'utiliser la solution sur une tâche pour accélérer résoudre la tâche suivante ", a déclaré Nair.


Utiliser l'apprentissage de l'imitation et du renforcement pour s'attaquer aux tâches robotiques à long terme


Plus d'information:
Objectifs imaginaires contextuels pour un apprentissage robotique auto-supervisé. arXiv: 1910.11670 (cs.RO). arxiv.org/abs/1910.11670

Apprentissage par renforcement visuel avec des objectifs imaginés. arXiv: 1807.04742 (cs.LG). arxiv.org/abs/1807.04742

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Citation:
                                                 Une méthode d'apprentissage robotique auto-supervisée qui implique de fixer des objectifs réalisables (15 novembre 2019)
                                                 récupéré le 17 novembre 2019
                                                 à partir de https://techxplore.com/news/2019-11-method-self-supervised-robotic-entails-feasible.html

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