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减负之下,各种“学生竞赛” 还有吸引力吗?

2019-10-18 04:26 来源:东北新闻网

  减负之下,各种“学生竞赛” 还有吸引力吗?

  随着外援杰克逊在外线果断出手,北京队将占据天时地利人和的辽宁队拉进了加时赛。CBA季后赛1/4决赛继续进行,广东男篮坐镇主场迎来了新疆男篮的挑战。

在出席马德里基金会相关活动时,弗洛伦蒂诺回应了斯科拉里关于C罗的言论:如果你有一个朋友住在香港,那么你也会问问香港那边是个什么情况,这非常正常。方硕底角三分命中,但哈德森又在反击中打成2+1,方硕不看人妙传助攻杰克逊压哨得手。

  需要指出的是,这球也破了英格兰长达302分钟的进球荒,英格兰上一个A级赛事进球,还要追溯到去年10月8日英格兰客场1-0击败立陶宛的世预赛,当时凯恩在第27分钟点球破门,此后热身赛战德国和巴西,皆以0-0比分收场。在双方首回合的比赛中,郭艾伦的表现非常出色,拿到了13分10助攻的两双数据,最终在他的帮助下,辽宁队也在客场1分险胜北京队,迎来开门红。

  相对于激烈的比赛而言相信大家也一定有一个疑惑那就是为什么卫冕冠军新疆队会如此不堪一击,要知道新疆在这场比赛上输掉了24分。相反对于广东来说他们则希望能够在主场结束战斗不想在回到新疆的主场继续战斗了。

当地时间周日(18日)下午,图里兹人在主场1比0力克Febres,王栋、袁业隆首发打满全场。

  第二局,许昕仍占据压倒性的优势,在7比1领先时,对手打了一个擦边球仍大喊叫好,许昕很不满意,因为这是运气球,对手不仅没示意,反而大喊庆祝。

  可即便如此,郭艾伦依然没有放弃,末节比赛他一上来就率队打出7-0的攻击波,还靠着欧洲步上篮将分差追到了1分,让辽宁队看到了翻盘希望。值得一提的是,林良铭再次闪耀全场,他首发打满全场,一传一射制造两球。

  本次比赛,日乒派出了强大阵容,但男单早早失去希望。

  然而遗憾的是,再伟大的巨星也不得不服老。由于这是一个严重的技术故障,必须要由空客的技术团队来维修处理,而且维修时间可能会持续数天,因此捷克足协管理层只能寻找别的航班来代替。

  斯隆反击上篮,孙桐林空切得手,半场结束,广东以51比48领先。

  数据方面,尼克尔森23分9篮板2助攻、易建联22分14篮板4抢断3盖帽、斯隆15分7篮板4助攻、胡明轩13分3助攻2篮板、周鹏10分4助攻3篮板3抢断、赵睿7分3助攻。

  我要做的就是在荷兰队和利物浦俱乐部都勤奋努力,我不希望将来在退役以后,我为自己的表现感到后悔。根据《马卡报》消息,本赛季结束之后,卡斯蒂亚主帅索拉里将基本确认离职,阿根廷人带队的两年里,卡斯蒂亚的成绩徘徊在西乙B第一小组的10名上下,他在拉法布利卡的生涯已经终结。

  

  减负之下,各种“学生竞赛” 还有吸引力吗?

 
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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?

尽管施工进展已经推动了不少,但现在工期的延误程度依然相当严重,还有大量的工作等待完成。

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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:

?处理中...

 

(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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