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网络直播不能“野蛮生长”

2019-05-26 07:12 来源:北青网焦点新闻

  网络直播不能“野蛮生长”

  马云在特朗普大厦的适时出现,给了处于敏感期的中美经贸关系多少起了点润滑作用。观众们在露天看台迷彩图案的垫子上,边野餐边“欣赏”,不时发出“真棒!”、“哇!”的叫喊。

该协议试图规避菲律宾宪法的限制。这类言论不绝于耳,有媒体甚至将其总结为“2018年刚过两个月,西方就给中国扣上了四顶高帽”。

  据拥有亚洲最大企业资讯数据库的日本帝国数据库(TDB)统计,进入中国的日企总数为14394家,其中制造业5951家。如果说日本在军事上与菲律宾走近有针对中国的一面,又不完全针对中国,那么菲律宾总统阿基诺的主要想法就一个:对付中国。

  2017年5月,在贵阳举行的中国与东盟国家落实《南海各方行为宣言》第14次高官会上,与会各方就“准则”框架草案达成共识;2017年11月,在马尼拉举行的中国-东盟(10+1)领导人会议上,与会各方又正式宣布启动“准则”案文的磋商工作;“两会”期间,王毅外长再次着重对外指出,不久前中国与东盟国家正式就准则的案文进行首次磋商,并取得积极进展,商定年内至少再举行3次磋商。但事实上,危机的影响一直存在,而且扩大到了社会及政治层面,如英国脱欧、苏格兰独立公投,乃至今天的加泰罗尼亚独立风波。

这是宇津木孟雄在法庭上。

  东盟要协调内部立场,还要顾及同中国的关系,在矛盾中寻求共识。

  ”人证俱在,不知作为NHK经营委员的百田尚树及为其张目的石川水穗等人何以否认?关于南京大屠杀的人数,东京审判的判决书这样写道:“在日军占领后的最初六个星期内,南京及其附近被屠杀的平民和俘虏,总数达20万以上。“本土化”可以视为在市场经济全球化高效率、规模化、无差别的长期冲击之下的一种自我保护式的应激反应。

  如今,中国对此做出了新的诠释。

  时隔两年半举行第四轮会谈,是确认“迄今就建立该机制达成的共识”。作为对特恩布尔言论的回应,马克龙说,任何国家都不能主宰印太地区,法国、澳大利亚——和民主的印度一道有责任共同保卫该地区不受“霸权主义”影响。

  近期,歼10C担负战备值班任务,093B型攻击核潜艇,东风-26多功能弹道导弹公开亮相都显示了解放军远距离打击能力有了巨大提升,手段日益多样,未来将会给那些在南海巡航的域外势力施加极大的心理压力并给予有效震慑。

  美朝关系是影响半岛局势演变的核心因素。

  责编:介瑾、王少喆但无论是谁参选,如果能有效团结泛蓝阵营的支持,也许尚有一搏的机会。

  

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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?

如今,中国对外援助任务量越来越大,涉及的内容越来越复杂、也越来越综合,需求的人才也越来越专业化,对接的国际机构和组织也越来越多,对外援助工作的战略地位也有了比以往有了更明显的提升。

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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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