⑴ 经理出差差旅费用属于哪一类会计科目用借贷记帐法如何表示
某经理出差预借差旅费1200元，用现金支付借：其他应收款--某经理1200贷：库存现金1200
回来后报销差旅费1000，
交回现金200：借：库存现金200借：销售费用或管理费用-差旅费1000贷：其他应收款--某经理1200
⑵ 听说竹间智能融资了1亿，这公司怎么样啊想过去投个简历
竹间老员工不请自来。公司的实力还是比较强的，在AI领域很出名，经常各种拿奖，就比如亿欧、恰佩克、IDC、Gartner之类的，感觉该拿的奖差不多都拿过了。然后就是公司的薪资待遇也很好（当年我就是奔着高薪来的），整体氛围也特别和睦，不论大小节日办公室里都会开庆祝会。不过有一点提前说好，公司比较看重技术实力，所以面试时候要求可能比较高，投简历之前最好多多准备一下。
⑶ 贵州竹间艺凡装饰有限公司怎么样
贵州竹间艺凡装饰有限公司是2018-10-19在贵州省贵阳市观山湖区注册成立的有限责任公司(自然人独资)，注册地址位于贵州省贵阳市观山湖区北大资源梦想城6号地块第6-S01,6-A01,6-A02栋(A02)1单元1层14号房。
贵州竹间艺凡装饰有限公司的统一社会信用代码/注册号是91520115MA6HAAWF1M，企业法人陈坤银，目前企业处于开业状态。
贵州竹间艺凡装饰有限公司的经营范围是：法律、法规、国务院决定规定禁止的不得经营；法律、法规、国务院决定规定应当许可（审批）的，经审批机关批准后凭许可（审批）文件经营;法律、法规、国务院决定规定无需许可（审批）的，市场主体自主选择经营。（ 室内装潢工程、环保工程、园林绿化工程设计及施工；环保设备、水处理设备及配件的设计、研发及销售；节能环保技术开发、技术咨询、技术转让、技术服务；企业管理咨询、商务信息咨询（不含投融资理财、投融资理财咨询业务）；市场营销策划；品牌营销策划；会务服务；展览展示服务；户外活动组织策划；文化艺术交流活动组织策划；广告的设计、制作、代理及发布；销售：服装、鞋帽、针纺织品、办公用品、体育用品、日用百货、金银首饰、工艺品（象牙及其制品除外）、玩具、家具，机械设备及配件、家用电器、计算机软硬件、通讯设备、电子产品、建材、钢材、阀门、石材、不锈钢制品、水暖器材、机电设备、仪器仪表、金属材料、电线电缆、电子设备、化工产品（除专项）、橡胶制品、汽车配件、电动工具、机电设备、劳保用品、管材管料、配电设备、塑料制品、文具、化妆品、家居护理用品、包装材料、纸制品、床上用品、办公耗材及电脑耗材、皮革制品、健身器材及设备、印刷器材及用品、照明电器、玻璃制品、酒店用品及设备、卫生洁具、环保设备。(依法须经批准的项目，经相关部门批准后方可开展经营活动。)）。
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⑷ 竹间智能怎么样，是一家什么类型的公司
一开始我以为竹间智能公司是一家科技公司，后来在银行上班的表哥他们和竹间智能有一个合作项目，听他描述我才知道竹间智能是一家情感机器人服务研发公司。他们公司的智能外呼机器人产品还蛮强大的，可以批量的打电话，给银行提供了智能客服、智能质检、智能外呼、智能还款、智能查账、智能分期等功能，最近还获得了两亿的融资，和华为公司都有合作，综合实力挺强的！
⑸ 人工智能成CES主角，爆发点临近
尽管AlphaGo和Master或多或少还夹杂着营销的成分，人工智能却成功吸引了大众的视线。尤其是经过2016年的第三个“元年”，和人工智能相关的产品、服务、从业者等以难以计数，这在刚刚举办的CES 2017期间展现的淋漓尽致。
追溯到1967年的第一届CES展览，50年来见证了诸多引领潮流的电子产品，也因此被称作是消费电子的风向标。那么，从2016年的小试牛刀，到2017年的大放异彩，CES几乎彻底沦为了人工智能的秀场，是否意味着人工智能的爆发点已经临近？
人工智能占领CES，谁是幕后的推动者？
今年的CES展会吸引了4200多家参展商，仅中国的科技企业就多达1314家。作为全球性的科技盛会，CES无疑是科技厂商们不可或缺的亮相机会，即便单从营销的角度来讲，也是一个不错的筹码。而在这些人工智能展商中，大致可以分为三类，即人工智能系统、人工智能产品和人工智能服务。
人工智能操作系统可以说是CES上的新面孔，从2015年开始，包括谷歌、Facebook、微软等在内的玩家就瞄准了人工智能系统，只不过各家对人工智能操作系统的定义还有所不同。诚如扎克伯格想要打造一个类如《钢铁侠》中的贾维斯，谷歌的TensorFlow把焦点放在了深度学习上，曾经红极一时的微软小冰也在向操作系统演化，场景和电影《她》颇有几分相似。在今年的CES上，网络发布了度秘的升级版，并以DuerOS为之命名，似乎有意让人理解成“人工智能操作系统”。同时，阿里的YunOS也在今年登陆CES，人工智能同样是其主打的一大亮点。此外，包括图灵机器人、竹间智能科技等创业者也瞄准了这个领域。
相比于莫衷一是的人工智能操作系统，令人眼花缭乱的人工智能产品才是CES上的重头戏。有可能是受益于科技趋势的启发，几年前昙花一现的智能硬件披上人工智能的外衣再次出现在CES上，比如智能床垫、智能音响等，在以往联网、手机控制等功能的基础上，机器学习、语音识别等成为新的描述词汇。不夸张的说，在CES上亮相的白电产品几乎全部拥抱人工智能，比如三星的Qsmart、海尔的Smart life、LG的SmartThinkQ、长虹的Smart Service、TCL的AIxperience，创维和小米更是同时提出了Smart Home概念。这些现象，也是媒体得出人工智能即将走向爆发这一结论的诱因。
当然，除了系统和产品，还有一个看起来没有那么多野心的领域，也就是人工智能服务。比如在今年CES上被评为优秀产品的Aipoly Vision，其所实现的就是能让手机同时识别上千个物体，实时地帮助视力有障碍的人获取周边信息。有一种说法是，消费电子正从产品向服务转变，这在一些互联网巨头的动作中可见端倪。以“人工智能即服务”为例，亚马逊在早前推出了Amazon ML、谷歌的RankBrain搜索算法。国内也出现了同类的产品，网易易盾借助人工智能算法打造了反垃圾云服务，阿里云的ET已经开放给云计算客户……这些看似面向B段市场的人工智能服务业已成为推动AI无处不在的隐形力量。
不难发现，在CES上已经映射出人工智能正在改变一些行业，几乎所有小有名气的科技公司、知名高校等已经成为这股潮流中的中坚力量。而CES还反映出了这样一个事实，人工智能正在成为创业者眼中的新的风口，选择在CES露个脸兴许有利于后期的融资和传播。
事实上，从Gartner公司去年发布的年度新兴技术成熟度曲线来看，诸如机器学习、智能机器人、自动驾驶汽车等还处于期望膨胀期。也就是说人工智能是就此走向繁荣，还是沦为阶段性的幻灭，仍然是不确定的。CES上的热闹再次证明了人工智能在商业上的成功，是否临近爆发点还需要进一步探讨。
人工智能疯狂背后，虚实和真假
在近两年的科技报道中，深度学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等理科生看了头疼，文科生看到骚首的词汇广见报端。似乎加上这些名词就能够突出一个产品的领先性，而少了这些修饰就会平淡无奇。对于人工智能的虚实、真假等对立性的判断，还需要思考下面两个问题。
首先，人工智能的垄断性。
这需要从两个方面来讨论，即技术的垄断性和数据的垄断性。虽然美国的科技巨头们走在人工智能的最前沿，而这些技术在现阶段并没有输送到中国及其他竞争市场的可能。即便是在国内市场，阿里、网络、网易等也相继发力人工智能，比如阿里ET、网络大脑、网易波特等，这些产品或服务以API的形式开放给开发者，并且涵盖了人脸识别、机器翻译、语音交互等，终究输出的只是结果而非过程，开发者扮演了产品的使用者和数据的贡献者。从某种程度上来说，人工智能的竞争还只是巨头之间的游戏。
在数据上的垄断性要更加严峻，所谓的人工智能技术大多是基于算法的，而算法又是人设计的，只要能够招揽到高精尖的人工智能技术人才，技术门槛并非不可解决。现实却是，人工智能的自我学习离不开海量的数据，而互联网巨头们在数据方面无疑有着先天的优势，这也是很多公司能够后来居上的原因所在。当然还可以通过购买或者行业合作的形式来解决数据问题，所承担的成本直接决定了产品的竞争力。由此来看，人工智能领域留给创业者最大的市场仍是终端产品。
结合CES上的现象来看，在人工智能系统层面不乏互联网巨头，而三星、海尔等产品型公司则是人工智能产品的忠实拥趸，而人工智能服务成为创业者和巨头混合的市场。而在未来，这种垄断性将更加明显。
其次，技术和商业的悖论。
技术的商业化无可厚非，甚至说技术的诞生就是为了制造更多的财富，人工智能同样面临着盈利的问题。而当人工智能走到爆发临界点的时候，无论是公司高层还是投资者势必要思考的一个问题就是如何变现。
调查结果显示，盈利良好或前景乐观的AI创业项目有着三个共同点，即应用于封闭可控的场景、辅助人类完成重复性的具体工作、以及可实现的切入点。或许只有满足这些条件，才能真正迎来了赚钱的红利期，但在这些领域并不缺少布道者。好比在金融领域，按照李开复老师的说法“算法可以马上变成钱”，涌入了一群又一群的人工智能从业者，智能投顾、风险预测、知识图谱、智能客服等无不涉及。
利好的一面是，技术的商业化极大的驱动了人工智能的应用，从智能机器人到无人驾驶再到各个垂直行业的应用，CES上人工智能产品的百花齐放也与之不无关系。不利的一面是，在人脸识别、语音识别等方面，阿里、网络、网易等巨头的识别准确率无不做到了99%和97%，而很多创业团队的识别准确率仍停留在80%左右，不排除在商业化层面急功近利的可能。
此外，人工智能的价值绝不是革命性的颠覆，而是渐进式的影响。在算法之外还有硬件、服务、内容等整个生态，如果用户体验得不到优化，所谓的人工智能很可能沦为下一个智能手环。
总的来说，在人工智能60年的演进过程中，每一次爆发都是技术崛起的结果，单从商业层面的繁荣来判断临界点不免有些局限。理性的成长路线应该是技术的成熟驱动商业的爆发，而非商业的风口催熟技术。
Alter，互联网观察者。