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[智慧树]我爱变魔术:心灵感应

2019-09-24 03:56 来源:网易新闻

  [智慧树]我爱变魔术:心灵感应

  “还有个题考到了校歌。2929196组图:东方神起狂风暴雨中演出湿身献零失误舞台http:///ent/4_img/upload/5dfbde5e/600/w1920h1080/20180611/:///n/ent/4_ori/upload/5dfbde5e/600/w1920h1080/20180611//:///n/ent/4_ori/upload/5dfbde5e/600/w1920h1080/20180611//年06月11日16:03新浪娱乐讯6月10日晚,东方神起在日本横滨日产运动场举行LIVETOUR~BeginAgain~演唱会,现场遭遇恶劣的狂风暴雨天气,东方神起冒雨在3小时30分钟里带来高质量的演出。

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  2928553组图:赵本山小姨子旧照曝光“谢大脚”年轻时候竟这么美http:///ent/4_img/upload/1f0ce517/789/w1024h1365/20180611/:///n/ent/4_ori/upload/1f0ce517/789/w1024h1365/20180611//:///n/ent/4_ori/upload/1f0ce517/789/w1024h1365/20180611//年06月11日09:00赵本山小姨子旧照曝光。人与人之间的沟通是非常重要的事情。

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  视频中的刘亦菲身穿黑天鹅芭蕾服优雅起舞,粗胳膊和大腿肉嘟嘟让网友直呼变胖了,也有网友表示小龙女即使胖了也还是美的。

  但整体来看,六位男星这样的存在感也确实太弱了。小黄莺上台给爸爸献花,父女二人还在台上亲亲,十分温馨!2927959组图:朱茵带6岁女儿捧场老公演唱会黄贯中双膝跪地吻爱女http:///ent/4_img/upload/d411fbc6/213/w2048h1365/20180609/:///n/ent/4_ori/upload/d411fbc6/213/w2048h1365/20180609//:///n/ent/4_ori/upload/d411fbc6/213/w2048h1365/20180609//年06月09日16:45新浪娱乐讯6月8日,黄贯中、夏韶声、邓建明、单立文和恭硕良几位香港摇滚歌手一起在红馆开了演唱会,这个演唱会其中一个目的就是悼念离世的黄家驹。

  ”  即便热得衣服都被汗水浸湿,家长们依旧在考场外苦苦守候着。

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  明星和综艺之间,原本是应该相互成就的,这样的良性互惠,需要节目选对了与节目契合的明星,需要节目组找到适合明星气场的合适演绎,也在于节目组必须尊重每一个请来的明星,才能获得明星和节目的双赢,而类似“魏大勋粉丝要求101道歉”这样的风波,无论如何都是对节目的扣分。2928500组图:唐嫣吊带纱裙配丸子头尽显高贵灵动气质http:///ent/4_img/upload/1f0ce517/704/w1024h1280/20180611/:///n/ent/4_ori/upload/1f0ce517/704/w1024h1280/20180611//:///n/ent/4_ori/upload/1f0ce517/704/w1024h1280/20180611//年06月11日07:27新浪娱乐讯唐嫣一组写真曝光,她身穿黑色吊带纱裙配上灵动丸子头,尽显高贵神秘色彩。

  

  [智慧树]我爱变魔术:心灵感应

 
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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?

没曾想却让黄子韬整个人变得手足无措起来,莫名的喜感啊哈哈哈哈。

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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

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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。

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?


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