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【首发】YC下半场70+项目解析 印度非洲反超中国?

字号+ 作者: 来源: 2017-03-22

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【首发】YC下半场70+项目解析 印度非洲反超中国?

  硅兔赛跑 (ID: sv_race)

  硅谷是一种思考态度

  项目整理 | Olivia、Aurora、Leslie、刘笑尘、刘宇婷、王子、潘祝伟、胡睿、林博君、Tommy、Nicole、山冰沁、朱涵、Teddy

  投资人总说,去YC Demo Day看看风向。的确,120多个优中选优的项目,反映着当下创业的许多趋势。

  这届的YC公司背景与前几年相比更加国际化,有来自全世界多个国家和地区的优秀创业公司。其中,来自印度和非洲的创业公司形成了一股不可小觑的洪流,成为本届YC的一大亮点。与此相比,来自中国背景的创业公司数量则与以往相比有了很明显的下降。

  YC是一场大浪淘沙,哪些公司成为了弄潮儿,又有哪些公司在一浪接一浪的创业潮流中最终成为沧海一粟。无论如何,潮水的方向依然令人心潮澎湃

  今天是 YC Winter 2017 Demo Day 的下半场,我们特别为你搜集整理了今日刚刚公布的70+个路演公司名单、介绍以及网站。以下,Good Luck。

  ACLU

  权利和自由捍卫者。

  aclu.org

  

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Beek

一款读书人分享书评、读书心得的App。创始人均来自于拉丁美洲,他们抓住了BookTubing在拉丁美洲很火的事实,希望通过书评,逐步切入其他的市场。由于亚马逊在拉丁美洲的热度有限,Beek希望可以通过书评切入整个拉丁美洲的电商市场。

beek.io

  Terark

  高速存储引擎。Terark是一个高性能数据引擎及大数据分析领域的初创公司,其产品是支持MySQL、MongoDB、RocksDB数据库的内存数据库存储引擎,拥有200倍其他对手的随机读取速度和10倍的压缩率的能力。目前客户有CheetahMobile和阿里云。

  https://terark.com/zh/index

  Sycamore

  为共享司机提供训练服务,帮助他们胜任按需派送工作。

  mysycamore.com

  LocoAI

  Loco AI 致力于为无人车开发低成本的小型激光雷达,市场价格为当前同类产品的1/10,致力于推动无人车的商用发展。

  

  LIVELY

  颠覆现有健康储蓄账户的操作方式,Lively的在线平台可为企业和个人最大限度节省健康医疗费用,优化支出选择,培养用户对健康保健的投资管理意识和能力。全套系统简单易操作,在企业端可与工资系统同步,在个人端可与退休金系统同步,整体简化了医疗保险的操作过程。

  https://livelyme.com

  Brevis Learning

  企业端的在线培训平台,为企业将零散的培训材料进行整合,为参与培训的员工提供移动式、个性化的学习管理平台。员工可即时在平台上学习、回顾,企业可更精准地进行跟踪及回馈。公司为企业转化、存储培训材料、评估员工学习成果提供了高效的解决方案。团队来自Coursera,现客户包括Lyft、Pique等。

  https://www.brevislearning.io/

  

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  Paragon One

  帮助国际学生在美就业的求职培训平台。平台上72%的导师目前在世界500公司就职,12%的导师为成功的创业公司创始人,导师的人脉网络涵盖了谷歌、Facebook等科技公司,摩根斯坦利、高盛等投行,四大、麦肯锡等咨询公司,以及联合国,时尚品牌MichaelKors,LV等。平台导师可针对学员的性格特征和职业目标提供一对一培训,推荐实习机会推荐规划职业发展、拓宽学院的人际网络等等,帮助学员在美国找到属于自己的理想工作。

  https://www.paragonone.com/

  Pilot

  Pilot的在线系统完全以员工为核心,通过细节去了解每个员工的职业方向、个人需求,激发他们自身的潜能,并通过鼓励行动来提升员工对自己、对公司的信任度和满意度。帮助企业更好地去了解每个员工的特点,为企业保留住人才提供专业的解决方案。当前客户包括Salesforce、UBS、Bloomberg、Comcast、沃顿商学院等等。

  

  lvl5

  为无人车提供精准地高清地图定位系统。

  lvl5.ai

  Floydhub

  便捷的深度学习平台。Floydhub通过自动化将overhead托管在云端,降低开发者的成本。开发者不再需要付出大价钱购买或者租赁高性能GPU或花费大量时间在硬件上安装深度学习的环境。通过Floydhub平台,用简单几行命令就可以远程操作一个完善的开发环境并快速得到测试结果。

  https://www.floydhub.com

  NanoNets

  训练神经网络存在一个痛点:样本太少的话得到的效果太差,收集更多样本就要投入大量时间金钱。Nanonets的解决方案是在云端部署了一个用大量数据训练过的通用模型,开发者只需少量专用数据就可以快速得到理想的模型。例如,一个识别宠物狗的应用只需上传狗的图片和标签,而不再需要大量负样本。

  https://nanonets.ai

  

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  Niles

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