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红星美凯龙小米上演眉目传情,智能家居独角...

2019-09-21 09:24 来源:中青网

  红星美凯龙小米上演眉目传情,智能家居独角...

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而且这款慵懒自然的亚麻色还和2018年最流行的中长发空气卷发非常搭,我们都知道欧美女生的发色天生偏浅,而且她们的发质也是波状的,亚麻色调刚好满足了这一条件。

  本赛季萨拉赫状态火热,各项赛事已经为利物浦打进36球。

  始终以恬淡笑容不着痕迹展现自我的她,凭借《欢乐颂》中对关雎尔这一角色的成功塑造,吸引关注无数。但是,有着世界冠军的头衔却没有世界冠军的实力,这一点一直都是于子洋被很多球迷网友所热议质疑的关键焦点。

  每一款都能戴出人鱼的美态与生命力。

  附国乒女队单打第一轮成绩:黄颖琦4:3加藤美优文佳4:0早田希娜孙颖莎4:0李皓晴范思琦4:1杜凯琹武杨4:2森樱守陈幸同4:0木子如今以新的姿态现世,携百年积淀,将独特的设计和凝聚在分秒间,为腕表爱好者献上一份值得珍藏的经典。

  在男单正赛32强签表中,日本队成为最大赢家,独占7席;反观中国队,因为方博和于子洋都倒在了资格赛上,仅有马龙和许昕两人在正赛名单中。

  你在全世界提起内马尔时,每个人都知道他是谁以及他是干什么的。

  2016年,8848钛金手机与瑞士传奇独立制表大师KariVoutilainen达成战略合作,也使其越来越融合了腕表的极致工艺之美。正如《时尚家居》编辑部主任温洁在分享中提到:当下,随着90后成为家居决策的主力,未来家居趋势会更注重小心思的强调,比起简约的餐桌、别致的酒柜会更突显情调,比起千篇一律的沙发、百搭的吊椅可能更有诗意,比起奢华的照明、别具一格的灯饰会更有趣味,而未来的家居品牌,谁能将小心思作成大艺术,谁将赢得用户和市场,MUMOON无疑是极致主义风格的代表。

  

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人工智能爆炒中的冷思维,深度学习的地板和天花板在哪里?

德乒赛的男单资格赛中,国乒唯一的资格赛选手方博对战波兰选手雅库博,争取正赛名额。

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无论在中国市场还是欧美市场,对人工智能,尤其是深度学习技术的炒作已经到达白热化的巅峰,各路AI创业公司、项目和技术如雨后春笋。一夜之间,工人、司机、医生、律师、法官、新闻记者、股票交易员甚至码农和黑客都被铺天盖地的人工智能审判日阴影所笼罩(人工智能,提前到来的职业杀手),而过于与人工智能毫不沾边的IT电子消费产品,例如路由器、扬声器、手环、手机APP甚至豆浆机等“智能产品”都纷纷贴上了人工智能的新标签。

在各路新老媒体和“专家”的鼓噪下,人工智能似乎成了一把万能的锤子,任何行业、任何职业、任何应用似乎都可以被人工智能取代甚至革新,但是关于人工智能真正的价值和局限性,参与这波炒作的国内媒体和专家们几乎没有人去关心。正如IT经理网专栏作者赵敏在《让AI发光发热莫发烧》一文中引用的北航计算机学院刘连忠教授的话:

“外行鼓噪情有可原,许多科学技术工作者有时也故意混淆视听。AI现在太热了,不过很快会降温,因为AI自己还只能循序渐进的发展着。”

深度学习技术的潜力和价值毋庸置疑

神经网络技术诞生于上个世纪60年代,但是直到近年随着大数据和计算机性能的发展才变得真正实用起来,尤其是深度学习技术利用复杂的神经网络架构进行的数据模式识别的准确性达到了令人振奋的高水准。2016年初AlphaGo碾压式战胜李世石宣告了一个全新的人工智能时代的到来,这是毋庸置疑的。

其他令业界震动的成果也不胜枚举,例如图像和视频识别(ImageNet大赛心得),超过人类准确性的语音转文本。Google甚至用神经网络代替了旧的谷歌翻译技术架构,使得机器翻译的质量快速拉近与人类翻译的水平(编者按:对英文的语音识别,英文与法文德文等语种间的互译已经非常棒,但中文相关的互译质量依然不好)。

其他可能改变世界的人工智能成果还有很多,例如斯坦福大学研发的人工智能算法(论文)能够根据遥感数据预测农作物产量,准确度比美国农业部还要高。而斯坦福医学院的人工智能算法在判断癌症类型的准确性上甚至超过了高水平的医生。

深度学习不是万能药,也有自己的问题和局限性

在最近举行的湾区人工智能大会上,深度学习算法库Keras的开发者Francois Chollet认为:与人脑能够基于少量的样本和经验做出长期规划,或者高度抽象提炼模型的能力相比,当下火爆的深度学习只不过是比传统的统计和机器学习方法强大的模式识别算法而已,当前的监督式学习和增强学习算法需要大量数据“喂养”,而且只能做定向的模式识别,这大大制约了其实用性。而生成式对抗网络(Generative adversarial networks,GANs)的发明者Lan Goodfellow则在会议上展示了神经网络如何被对抗式样本戏耍,例如下面中间这个人工算法处理过的噪点图像,在人眼中什么也不是,但是与原始图像叠加后能够欺骗人工智能系统做出错误的识别判断。

深度学习图像识别系统的对抗式样本攻击

以在北京过马路这么简单的事情为例,深度学习算法要死上好几千次,而且一不小心就被“脏数据”带沟里去了,表现还不如一条狗。

关于深度学习算法适用的局限性,希伯来大学近日发布了一篇论文《深度学习无法完成的任务》

深度学习不可能完成的任务 551.95 KB

请输入正确的下载密码:

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(获取下载密码请关注IT经理网微信号:ctociocom,后台回复:深度学习无法完成的任务)

深入探讨了当前深度学习算法在解决特定类型问题,例如无信息梯度(Non-Informative Gradients)时的局限性。

IT经理网专栏作者、智能制造专家赵敏曾在文章中指出,根据2016年Gartner新兴技术成熟度曲线,智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶汽车等AI热门技术正处于“期望膨胀期”,接下来可能进入“幻灭期”。如图7所示。而“通用机器智能”,还在遥远的路上。

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