送彩金的电竞平台 http://lengzhui.com/是錐子,總能刺破布袋嶄露頭角!棱錐網,前沿高新科技資訊站!送彩金的电竞平台 http://lengzhui.com/Deeplearning/491.html<div class="post_content" id="paragraph"><p>在2019世界人工智能大會期間,AI+藝術也成了其中一個關注和讨論的闆塊。在TensorFlow主題論壇上,兩位獨立開發者,AI研究員黃成之(Anna Huang)、蘭州大學信息工程學院助理研究員武強,分别從AI+服飾創新、AI+音樂的角度分享了TensorFlow的應用和研究成果。</p><p>據武強介紹,他們的團隊通過TensorFlow+數據+機器學習,将敦煌壁畫上的飛天服飾進行收集,再結合現在服飾數據集,生成一些創新服飾,通過算法進行風格遷移,最後進行階段性輸出。即基于TensorFlow,通過中國傳統文化創造出一個新的藝術形式。</p><p>目前,該項目已經設計成課程在大學内推廣。據武強介紹,未來團隊将進一步擴展敦煌的傳統文化數據集,并推出服飾融合創新相關的平台。</p><p>而對音樂更感興趣的黃成之,則分享了如何通過機器學習幫助用戶進行音樂和藝術創作。黃成之和團隊開發了一款巴赫Doodle(下文簡稱為“巴赫塗鴉”),在2019年3月21日,在巴赫生日的這一天,谷歌上線了“巴赫塗鴉”。根據谷歌的官方介紹,利用這個塗鴉,你可以随意創作自己的旋律,利用人工智能,塗鴉将用巴赫的風格來演奏你創作的作品。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104949_93164.jpg" class="lazy" title="AI研究員談AI+藝術創作:機器學習是很好的輔助工具"/></p><p>在接受新浪科技采訪時,黃成之表示,這是一個把機器學習當做非常好的工具去助推和加速整個文化和音樂創造的過程。</p><p>“我們在談到機器學習如何去助推創作的過程當中,針對不一樣的人群,它是有不同的含義的。”如果是一個新人,想先接觸作曲狀态,機器學習可以讓其有更快的方式去了解旋律。如果是有經驗的作曲家,利用機器學習可以很快做出一個小樣,呈現創作效果,幫助其做後續調整。</p><p>不過,創造力是人類對于機器最大的優勢之一,有人好奇,為什麼人類會需要讓機器來幫忙做比如創作、作曲這些創造類的事情?</p><p>黃成之表示,她自己就是一個作曲家,創作流程一般分成兩個階段:大量想法産生的階段和将确定的想法表達出來的階段,而機器學習在這兩個不同的階段都會有介入,會有不一樣的作用。</p><p>比如,創作者沒有靈感的時候,機器學習可能會給他一些靈感啟發。而作曲過程中,有某些細節需要人類的方式去進行創作和調整,但有些比較大層面,像結構化層面上的調整需要,屬于比較重複性的工作,這個時候機器學習就會發生作用了。</p><p>至于未來機器能否創作出完全屬于它自己的完整作品,黃成之表示,”我不會認為未來我們希望讓機器去做出它自己的音樂作品。從我作為作曲家的角度來看,音樂其實是一個溝通和表達感情、感受的方式,所以我們要做的應該是給創作者提供賦能的工具,讓他們可以更直接地、更好地去把自己的情感和感受表達出來。”</p><p><strong>提到挑戰,黃成之表示,在做巴赫Doodle的過程中,團隊遇到了很多挑戰,其中數據集的問題,是第一個挑戰。</strong></p><p>“因為我們隻有300首巴赫的曲目來做訓練的樣本,要學習一個作曲家的風格,這個數據集的規模是非常小的。”為此,團隊用到了一個叫本能化、直觀化的數據采樣方式。即面對一篇樂譜,不是從頭到尾去讀這段音節、或這段旋律,而是随機從中抽出幾塊遮蓋起來,讓機器去猜測這段旋律中空白的部分。</p><p>“如此一來,我們就将一段旋律,從不同角度、以排列組合的方式衍變成了許多段旋律,這就解決了我們這個數據集的問題。”</p><p><strong>第二個問題,是建模的問題。</strong>黃成之透露,建模最大的挑戰在于“速度”,因為需要實現互動性——在浏覽器網頁上與用戶做互動,速度非常關鍵。“我們做了很多架構上的改進,來實現從40秒加速到現在的大約2秒。除此之外,我們還要納入很多其他方面的技術來最終實現AI Doodle的互動效果。”</p><p>最後,黃成之認為,機器學習隻是作曲家衆多輔助工具中的一個,可以簡化很多音樂的結構和特點,也有很好的協同機制,但最終還是要取決于創作者創作的方式和他們在創作的作品。她同時表示,這些模型或許會對音樂教育有所幫助,可以讓更多人能夠擁有主動創作的體驗、去作曲,打開他們的興趣。</p></div>Thu, 19 Sep 2019 10:49:22 +0800送彩金的电竞平台 http://lengzhui.com/news/490.html<div class="post_content" id="paragraph"><p>中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東近日在人工智能計算大會上指出,目前識别準确度不高是人工智能面臨的一個重大挑戰,<strong>提高準确度需要更強計算力的支持。</strong></p><p>王恩東表示,“當前的人工智能熱潮不僅源于算法創新,更源于計算技術的創新,GPU、FPGA等計算加速技術與深度學習的深度結合,推動了整個人工智能學科的複興。站在這個視角來看,<strong>計算已經成為驅動人工智能持續進化的重要力量</strong>。”</p><p>他認為,目前識别準确度不高是人工智能面臨的一個重大挑戰,提高準确度就需要提高模型規模和精細度,提高線下訓練的頻次,需要更強計算力的支持。從這個角度來看,“準确度也是算出來的”。資金充裕的互聯網公司、人工智能創業公司為了提供業務競争力,不斷提高計算力部署規模,龐大的基礎設施投資使得這些公司在人工智能模型的準确度上保持着領先優勢。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104852_63992.png" class="lazy" title="浪潮王恩東:識别準确度不高是AI面臨的重大挑戰"/></p><p>來自第三方的數據佐證了計算力已經成為人工智能持續進化的重要驅動力。自2012年以來,每3.5個月用于AI的計算量就會翻一倍,6年内用于AI的計算量已經增長了30萬倍,而同時期的芯片性能僅提高了30倍左右,遠遠超過了摩爾定律。</p><p>由于模型複雜度以及訓練規模的快速提升,AI計算在完成了單機到分布式的轉變後,正在向大規模和超大規模分布式計算升級,傳統的高性能計算技術被越來越多的引入人工智能領域,Horovod等分布式深度學習框架的迅速流行即得益于此。</p><p>王恩東指出,“當前,我國正邁入從AI産業化向産業AI化發展的新時期,完成這一轉變不能僅僅靠技術本身,生态的作用會越來越重要。應用是産業AI化的瓶頸也是最大的機會,要從根本上解決應用的問題,需要建立開放融合的人工智能生态,從底層硬件到上層應用軟件,産業的上中下遊要緊密配合,面向多樣化個性化的用戶需求,向終端用戶提供整體解決方案,才能讓人工智能用起來,用好它”。</p></div>Thu, 19 Sep 2019 10:48:31 +0800送彩金的电竞平台 http://lengzhui.com/news/489.html<div class="post_content" id="paragraph"><p>大約三個月前,Facebook在自然語言處理(NLP)的三個子領域提出研究提案,這是一項關于語言學、人工智能與計算機語言的相互作用的跨學科研究,它為“穩健”的和計算效率高的NLP尋求深層學習方法,以及為資源匮乏的方言尋求神經機器翻譯,最終是為了推動機器翻譯研究進步。<br/></p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104803_34613.jpg" class="lazy" title="Facebook成立人工智能語言研究聯盟,以期解決自然語言處理難題" data-original="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104803_34613.jpg" style="display: inline;" width="728" height="364"/></p><p><strong>Facebook成立人工智能語言研究聯盟</strong></p><p>這隻是個開始。在8月28日發布的一篇博客文章中,Facebook公布了來自35個國家的115份獲獎提案中的11份,并宣布成立人工智能語言研究聯盟(AI Language Research Consortium),這是一個由合作夥伴組成的社區,Facebook表示将“共同努力,推進NLP”。</p><p>具體細節在發稿時很難得到,但Facebook表示,新成立的小組将促進協作,解決具有挑戰性的難題,如表征學習、内容理解、對話系統、信息抽取分析、情感分析、總結、數據收集和清理以及語音翻譯。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104804_68532.jpg" class="lazy" title="Facebook成立人工智能語言研究聯盟,以期解決自然語言處理難題" data-original="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104804_68532.jpg" style="display: inline;" width="532" height="328"/></p><p>除了與Facebook的研究人員就多年項目和出版物進行合作外,人工智能語言研究聯盟的成員還有機會獲得研究經費,參加年度研究講習班,參加重要的NLP會議。</p><p>Facebook在博客中寫道:“這些NLP和機器翻譯的研究獎項是我們長期目标的延續,即支持NLP社區的開放研究,加強Facebook和學術界之間的合作。”“Facebook堅信開放科學,我們希望這個聯盟,以及這些NLP和機器翻譯的研究獎項,會有助于加速NLP社區的研究。”</p><p><strong>人工智能語言研究聯盟或被視為對Alexa基金的回應</strong></p><p>Facebook的人工智能語言研究聯盟可能會被視為對亞馬遜Alexa基金的回應。Alexa基金為語音技術創新提供了高達2億美元的風險資本資金,所有Alexa基金的參與者都可以使用軟件開發工具包預覽等工具,以及硬件或軟件的實際開發支持,和亞馬遜的展示活動。另外,Alexa基金獎學金還支持本科生和研究生水平的研究人員在文本語音轉換、對話式人工智能、自動語音識别和自然語言理解等領域的工作。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104804_15593.jpg" class="lazy" title="Facebook成立人工智能語言研究聯盟,以期解決自然語言處理難題" data-original="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104804_15593.jpg" style="display: inline;" width="728" height="390"/></p><p>但與亞馬遜的努力相比,人工智能語言研究聯盟的任務似乎與平台無關,至少從表面上看是這樣。在這方面,它有點類似于“AI for Good”程序,比如谷歌的AI for Social Good的附屬部分,主要為申請解決世界上一些最棘手的挑戰的研究人員提供資金,以及微軟1.25億美元計劃用以針對人工智能在生态學、可訪問性、人道主義行動和文化遺産方面的應用。</p></div>Thu, 19 Sep 2019 10:47:36 +0800送彩金的电竞平台 http://lengzhui.com/news/488.html<p>現在社會人們往往因忙于工作而缺乏對嬰幼兒的照顧,而如果單獨請護理人員又怕他們不負責而讓自己的孩子“受委屈”。不過近日谷歌的一項發明似乎很有可能解決這一問題。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104624_97562.jpg" class="lazy" title="谷歌獲嬰兒AI監控專利:可追蹤眼球,有異常立即提醒" data-original="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104624_97562.jpg" style="display: inline;" width="728" height="409"/></p><p>據外媒CNBC報道,谷歌于本周五獲得了一項由AI驅動的嬰兒監控設備。這款設備除了可以監控嬰兒活動外還可以在發現異常情況後通過已連接的WiFi網絡提醒家長或護理人員。在專利文件中谷歌表示這一設備不光能夠追蹤嬰兒眼球、檢測嬰兒的活動和音頻,還能夠智能判斷出嬰兒的動作并知道自己應該在什麼時間範圍内監控嬰兒。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104624_78269.jpg" class="lazy" title="谷歌獲嬰兒AI監控專利:可追蹤眼球,有異常立即提醒"/></p><p>據悉,這套嬰兒監控系統包括一個高清監控器,其基于AI打造,可用于實時監控嬰兒的一舉一動。值得注意的是該系統還可通過對嬰兒的眼睛進行“捕捉”以确定是否需要提醒護理人員對孩子進行照顧。這個系統據稱還将加入對Google智能助理的支持不過官方尚未提及。</p><p>不過目前可以知道的是,如果谷歌最後基于此項專利打造出了相應的産品,對于有孩子的年輕人群體而言将會是個好消息。這樣就可以在安心工作的同時還不用擔心因看護人員疏忽而讓嬰兒出現某些突發狀況。</p>Thu, 19 Sep 2019 10:46:04 +0800送彩金的电竞平台 http://lengzhui.com/news/487.html<div class="post_content" id="paragraph"><p>麥當勞剛剛收購了一家AI語音公司,這是這家快餐巨頭今年投資的第三家技術公司。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104513_55888.jpg" class="lazy" title="一年收購三家科技公司,金拱門不做漢堡改行人工智能了?" data-original="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104513_55888.jpg" style="display: inline;" width="728" height="380"/></p><p>繼3億美元收購大數據公司Dynamic Yield之後,本周二,麥當勞宣布完成了人工智能語音公司Apprente的收購,也再一次宣告了挺進技術領域的決心。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104513_50970.jpg" class="lazy" title="一年收購三家科技公司,金拱門不做漢堡改行人工智能了?" data-original="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104513_50970.jpg" style="display: inline;" width="728" height="325"/></p><p style="text-align: center;">(Apprente在官網宣布了與麥當勞的“結合”)</p><p>這筆交易是麥當勞今年的第三次技術公司收購,目前,麥當勞還沒有透露具體的成交額度。今年3月,麥當勞收購了專門從事個性化和決策邏輯技術的公司Dynamic Yield,緊接着又收購了其應用程序供應商Plexure 10%的股份。</p><p><span class="font-color-red"><strong>一年買三家!麥當勞的技術野心</strong></span></p><p>為何要收購一家語音公司?</p><p>麥當勞團隊稱,語音識别技術可以使快餐更“快”,幫助公司更及時讓客戶獲得服務。</p><p>麥當勞對語音技術的需求得追溯到美國的“drive through”文化。被稱為“車輪上的國家”,美國家庭幾乎人人有車,很多快餐店習慣于在一些建築側面開辟通道,顧客開車停靠,不需下車,通過對講機與店員溝通、點餐、并拿到食物。</p><p>而對于一些開在偏僻地點或者24x7營業的深夜快餐店,對窗口服務人員的人力需求是一種極大的考驗。</p><p>Apprente的語音技術非常契合的擊中了“點餐”這一需求。過去兩年,Apprente一直緻力于開發理解“複雜、多語言、多重口音和多項目對話排序”的技術。這一收購預計将加快麥當勞“drive through”客戶的購買體驗,獲取更快、更簡單、更準确的訂單,并且大大減少人力成本。</p><p>為了擁抱技術浪潮,麥當勞甚至在内部成立了一個名為McD Tech Labs的新内部團隊,該公司表示,将擴大其在矽谷的業務,并開始大量招聘相關工程師、數據科學家和技術專家。“建立我們的技術基礎設施和數字化能力......使我們能夠滿足客戶不斷提高的期望,同時讓服務人員更輕松愉快地為客人服務。”麥當勞總裁兼首席執行官Steve Easterbrook在一份聲明中表示。</p><p>除了Apprente,今年金拱門在技術領域的布局已然鋪開。</p><p><span class="font-color-red"><strong>Dynamic Yield:20年來快餐店最大收購,3億美元布局機器學習</strong></span></p><p>Dynamic Yield是緻力于個性化推薦領域的技術公司,一般與電子商務、旅遊、金融和媒體等品牌合作,成立以來創造了一種被稱為亞馬遜風格的個性化在線體驗。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104514_24546.jpg" class="lazy" title="一年收購三家科技公司,金拱門不做漢堡改行人工智能了?" data-original="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104514_24546.jpg" style="display: inline;" width="728" height="337"/></p><p style="text-align: center;">(Dynamic Yield官網已經顯示了這一消息)</p><p>麥當勞表示,其将利用這項技術創建一套更加個性化程序菜單,可以根據天氣、當前餐廳流量和趨勢菜單項目進行定制。顧客開始選購餐品時,顯示器還可以根據您已選擇的内容推薦其他項目。</p><p>該公司還表示,它已于2018年在美國的幾個地點進行了測試,并計劃于2019年開始在美國各地推廣,之後再鋪開到國際市場。麥當勞還計劃将這項技術整合到其他數字産品中,如自助服務亭和麥當勞的移動應用程序。</p><p>麥當勞正努力通過最先進的AI技術提升服務。收購Dynamic Yield後,麥當勞迅速将其技術在8000多個門店投入使用,可以根據一天中的不同時間或當時的天氣,創造動态菜單,從而提升客戶的購買欲望。麥當勞稱,到今年年底,該技術将被整合到幾乎所有美國和澳大利亞的入場券中。</p><p>“技術是我們名為“velocity”增長計劃的關鍵要素,可以增強我們客戶的體驗,”麥當勞總裁兼首席執行官Steve Easterbrook在一份聲明中表示。“通過此次收購,我們正在擴大我們在未來的技術和數據能力,以及為客戶創造更多個性化體驗的願景的速度。”</p><p><span class="font-color-red"><strong>Pleshure:540萬美元收購10%的股份,希望與客戶的互動更加個性化</strong></span></p><p>Pleshure是麥當勞的應用程序提供商,麥當勞在48個國家使用該應用程序向麥當勞顧客提供折扣券和優惠。</p><p>今年3月底,麥當勞斥資500萬美元收購了Plexure 10%的股份。</p><p>自2012年首次在NZX的小型NZAX證券市場上市以來,Plexure的市值已縮水80%。一年前,它在高科技獎(Hi-Tech Awards)上獲得了“最佳高科技初創企業”的稱号。</p><p>但麥當勞宣布将以540萬美元收購該公司10%的股份後,其股價在半天内飙升逾三分之一,達到44美分的高點。</p><p>作為收購條件的一部分,Plexure将被禁止向麥當勞快餐行業的一些競争對手提供服務,之前Plexure提供服務的還有7-11便利店。麥當勞首席執行官Steve Easterbrook表示,移動應用程序在公司業務中扮演着關鍵角色:“允許客戶以個性化、定制化的方式與我們進行互動。”</p><p><span class="font-color-red"><strong>科技收購給麥當勞帶來實在效益</strong></span></p><p>2019年,麥當勞股價上漲了20.5%,與标準普爾500指數今年迄今的漲幅大緻相當。但去年麥當勞股價上漲了近35%,在市場中遙遙領先。</p><p><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104514_41213.jpg" class="lazy" title="一年收購三家科技公司,金拱門不做漢堡改行人工智能了?" data-original="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104514_41213.jpg" style="display: inline;" width="728" height="425"/></p><p>今年7月,Telsey Advisory Group的Bob Derrington重申了對麥當勞的增持評級,并将其股價目标上調20美元至230美元。&nbsp;在此之前,該公司第二季度業績表現強勁。</p><p>除了提高價格目标外,Bob還上調了對麥當勞2019年和2020年每股收益的預期,高于市場普遍預期。&nbsp;這背後的原因Bob解釋道:“該公司在科技領域的投資将改進其系統運行,進一步将其與快餐業同行區分開來。”</p><p>此外,技術投資加上新産品的推出,将給麥當勞帶來可持續的銷售增長,Bob表示“這似乎将引領未來幾年的行業趨勢”。</p><p>利用技術改進運行模式的不僅有麥當勞,多米諾披薩和星巴克等餐飲企業也正利用大數據人和人工智能助力營銷,比如星巴克推出的移動應用“我的星巴克咖啡師”,可以通過發送語音命令或消息給虛拟咖啡師下單。盡管每個訂單的細微差别很多,但是人工智能系統也能夠提供差異化的客戶體驗。</p><p>AI對餐飲行業的影響日漸明顯,嗅到先機的企業早已開始行動,麥當勞的大手筆收購已經有了收益成效,不知未來的全球餐飲連鎖企業會不會在AI的影響下,迎來一輪大洗牌?</p></div>Thu, 19 Sep 2019 10:44:16 +0800送彩金的电竞平台 http://lengzhui.com/zhinengchuandai/486.html<div class="post_content" id="paragraph"><p>One More Thing沒有如約出現在蘋果秋季發布會,撲朔迷離的蘋果AR眼鏡團隊看來确實沒能存活下來,而随着發布會上AR相關内容的明顯減少,吃瓜觀衆自然也開始糾結起這項技術短時間内的前景問題。不過隔壁的Daqri最近也跳出來表示,即使在單純面對工業領域的AR硬件産品也不容樂觀,因為他們自己都快要倒閉了。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104340_94103.jpg" class="lazy" title="AR眼鏡有多頹? 大佬Daqri都要倒閉了" data-original="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104340_94103.jpg" style="display: inline;" width="666" height="374"/></p><p>成立于2010年的Daqri算是AR頭顯領域的頂級玩家,他們早在2014年就推出了一款可以用于AR顯示的頭盔産品,并在後來也更新出了設計更激進的眼鏡版本。同時他們還把一部分AR相關技術轉移到了車載HUD、3D打印以及醫學成像等領域,也算是取得了相當不錯的成果。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104340_73938.jpg" class="lazy" title="AR眼鏡有多頹? 大佬Daqri都要倒閉了" data-original="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104340_73938.jpg" style="display: inline;" width="666" height="374"/></p><p>但巅峰過後,Daqri從去年開始就頻頻有裁員傳聞,而最近一部分員工表示Daqri依舊在進行大量裁員,并且已經關閉了洛杉矶總部,而内部郵件表示Daqri會在今年9月份内關閉智能眼鏡雲平台,幾乎可以判斷為将會停止一切在線服務。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104341_74516.jpg" class="lazy" title="AR眼鏡有多頹? 大佬Daqri都要倒閉了" data-original="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104341_74516.jpg" style="display: inline;" width="666" height="374"/></p><p>無論是VR還是AR,這兩大曾經火爆一時的概念在最近兩年都遭遇了不同程度的冷遇,特别是在單純的支持工業和商用領域方面Daqri還要對抗像微軟HoloLens以及Google Glass這樣的對手,而在燒了這麼幾年鈔票後,Daqri大概真的燒不下去了吧。</p></div>Thu, 19 Sep 2019 10:43:11 +0800送彩金的电竞平台 http://lengzhui.com/yunjisuan/485.html<p>2019年9月18日,華為全聯接大會正式在上海世博展覽館與世博中心舉行。華為輪值董事長胡厚崑在會上發表了題為《共創智能新高度》的演講,并正式發布了華為智能計算戰略以及全球最快的AI訓練集群Atlas 900。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104223_21052.png" class="lazy" title="華為正式發布全球最快的Ai訓練集群Atlas 900" data-original="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104223_21052.png" style="display: inline;" width="627" height="339"/></p><p>Atlas 900由數千顆昇騰處理器組成。胡厚崑表示,在衡量AI計算能力的金标準ResNet-50模型訓練中,Atlas 900用時59.8秒便完成了訓練,這比原來的世界記錄還快10秒。</p><p>計算和聯接是人類跨入智能時代的必要前提,同時也是必須持續投入的領域。胡厚崑表示,華為将通過智能計算架構創新、處理器的持續投入、創新的商業策略以及智能生态環境建設等四大抓手持續投入計算産業,推進構建萬物互聯的智能世界的進程。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104223_82195.png" class="lazy" title="華為正式發布全球最快的Ai訓練集群Atlas 900" data-original="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919104223_82195.png" style="display: inline;" width="576" height="342"/></p><p>此前,華為表示,20世紀末到21世紀,人類最偉大的發明是信息技術與電子計算。這個工具的“天文化”,是人類的最新一雙“技術之眼”。而用于窺探浩渺宇宙的算力與智能之眼也不需要等待很久。</p><p>今日,國際組織SKA(平方公裡陣列射電望遠鏡)總幹事Philip Diamond也将來到2019華為全聯接大會現場,與華為一起揭曉宇宙探索的最新“技術之眼”。</p>Thu, 19 Sep 2019 10:41:22 +0800送彩金的电竞平台 http://lengzhui.com/news/484.html<p>日前,由華為舉辦的HUAWEI CONNECT 2019在中國上海正式拉開帷幕。華為雲業務總裁鄭葉來出席了本次大會,并在現場和大家分享題為“跨越裂谷,共建普惠AI”的演講,同時還正式發布了華為雲工業智能體,推動工業智能化升級。</p><p style="text-align:center"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919103923_53622.png" class="lazy" title="行業智能化新引擎,華為雲工業智能體正式發布" data-original="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919103923_53622.png" style="display: inline;" width="383" height="255"/><br/></p><p style="text-align:center">鄭葉來正式發布華為雲工業智能體</p><p>鄭葉來表示,華為作為一個全球領先的電子制造行業的領導者,在工業領域中,深知自己下一步需要解決什麼問題。一直以來,華為雲以行踐言,以華為雲AI能力輻射包括工業、零售、金融、城市、汽車、家庭等在内的10餘個行業,攜手衆多合作夥伴,落地超過500個項目,幫助企業實現智能化升級。同時,他還介紹,在實踐的過程中,華為雲發現,一個成功的AI項目離不開觸手可及的算力、持續進化的AI、明确定義的場景、組織人才的适配這四個要素的支撐。</p><p>基于此<a href="http://www.eqe.cn/">,</a>華為雲發布面向工業制造的行業解決方案——工業智能體。作為行業智能化升級新引擎,華為雲工業智能體基于AI模型的智能預測引擎、知識圖譜的智能認知引擎、運籌規劃的決策優化引擎,成功将AI等領先技術應用到工業場景當中。目前,工業智能體主要應用于能源、電力、水泥、化纖、礦業等多個工業領域,有利地推動了工業行業智能化升級。</p><p>例如,華為雲和三聯虹普合作,借助工業智能體的智能預測引擎,讓客戶需求匹配率提升了28.5%;華為雲和中國石油合作,借助工業智能體的認知引擎,幫助中國石油輔助識别測井油氣層,成功下降了70%的油氣層識别時間;華為雲與鑫磊集團合作,借助工業智能體的智能優化引擎,以AI賦能,讓配煤準确率超過95%,每百萬噸焦炭節省成本超過1000萬元,利潤率提升16.6%,大大地節約了企業的生産成本。</p><p>目前,華為雲正通過工業智能體加速行業AI項目落地,讓諸多過去難以真正落地實現的業務逐步成為現實。它的到來,将有助于工業行業智能化升級,推動企業健康、可持續發展,勢必将成為工業智能化升級的新引擎,為企業帶來新的商業成功。</p>Thu, 19 Sep 2019 10:36:47 +0800送彩金的电竞平台 http://lengzhui.com/jiqiren/483.html<p>據國外媒體報道,第一個被性愛機器人殺死的人會是誰?誰将成為第一個不幸的深空死亡者?說到生死問題,誰又将是第一個擺脫傳統死亡年齡的人?他/她能否活到1000歲,甚至更長?</p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919103440_65594.jpg" class="lazy" title="未來人類可能的7種死亡方式:被性愛機器人殺死..." data-original="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919103440_65594.jpg" style="display: inline;" width="630" height="330"/></p><p>是時候做出一些猜測了。目前最常見的死亡原因是心髒病、癌症和“意外事故”。現在,就讓我們來想象一下未來一兩個世紀後最常見的死亡原因會有哪些。</p><p><strong>宇航服洩露會讓你的身體從内部沸騰</strong></p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919103440_74652.jpg" class="lazy" title="未來人類可能的7種死亡方式:被性愛機器人殺死..."/></p><p>如果想要在冰冷空曠的外太空中行動自如,你就需要最高質量的裝備,幫你抵擋外太空的各種元素和輻射,但如果你仍然為了省錢而購買非品牌的的宇航服,情況就可能越變越糟。</p><p>在地球周圍,有50多萬塊令人恐懼的太空垃圾,各種碎片以每小時28200公裡的速度飛行,扭曲成一股金屬龍卷風,随時準備撕裂你精打細算購買的宇航服。</p><p>另一種情況是,某個微流星體或其他軌道碎片擊中了飛船的某個部分,比如扶手,形成一個鋒利的邊緣,可能會劃破你的衣服或手套。如果你的宇航服被什麼東西劃破,請屏住呼吸。如果在真空中突然減壓時試圖呼吸,你的肺可能就會破裂。</p><p>或者,壓力的降低會降低體液的沸點,造成體液沸騰。基本上,你的身體是從内部開始沸騰,血液和組織中的液态水變成蒸汽。當你喘氣的時候,這可能會導緻一些腫脹和瘀傷,或者使血液中出現氣泡,進而阻止血液進入心髒和肺。</p><p>體液沸騰并不隻是一個假設,有人真的活了下來,并講述了這個故事。1966年,一名24歲的美國國家航空航天局技術人員在真空室測試宇航服時,宇航服的壓力迅速下降。</p><p>邁克爾·巴拉特是一位醫生,同時也是NASA專攻航天醫學的宇航員。根據他的說法,這名男子“回憶了在失去意識之前,舌頭唾液沸騰的感覺”。幸運的是,艙室重新增壓,這名技術人員第二天就醒了過來。</p><p>在未來的太空中,你可能不會這麼幸運。在宇航服破裂後,你可能會慶幸自己将在15秒内因為缺氧而昏倒。最後在大約一分鐘後死去,不會受到太多痛苦。</p><p><strong>被性愛機器人殺死</strong></p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919103440_58824.jpg" class="lazy" title="未來人類可能的7種死亡方式:被性愛機器人殺死..."/></p><p>與機器人做愛幾乎肯定是我們未來生活的一部分。事實上,現在已經這樣的選擇了。市場上最受歡迎的機器人伴侶之一是RealdollX,一個Abyss Creations出品的機器人玩偶,由人工智能驅動。它可以表達情感,移動頭部,甚至嘗試對話。在設計上,該機器人将運行Realbotix的可定制人工智能軟件“和諧AI”。</p><p>總有一天,人類可以開發出一種更複雜的人工智能來為這些性愛機器人提供動力——它們将是AlphaGo和索菲亞機器人等的後繼者。</p><p>随着電池續航時間的延長和充電速度的加快,這些性愛機器人是否會因為持續過長的時間,而讓你這個用戶因為疲勞而喪命呢?或者,編碼到程序中的嫉妒情緒是否會變成更危險的東西?特别是在即将迎來意識或奇點問題的情況下——可能隻要再過幾十年。</p><p>馬特·麥克馬倫是Realbotix和RealDoll的首席執行官,也是性愛機器人的發明者。他說:“我們才剛剛開始,一切都隻是雛形。我們沒有《西部世界》裡那樣的人工智能,也沒有《西部世界》裡那樣的機器人。我們差不多才剛剛起步。”</p><p>也許在未來到達奇點後,真人大小的性愛機器人會決定什麼時候準備好反擊人類,甚至武裝起來的性愛機器人可能在開始殺戮之前會主動引誘我們。</p><p><strong>如果有人拔掉模拟裝置的插頭……</strong></p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919103440_44666.jpg" class="lazy" title="未來人類可能的7種死亡方式:被性愛機器人殺死..."/></p><p>早在2003年,尼克·博斯特羅姆就發表了題為《你是否生活在計算機模拟中?》的論文,聲稱我們很可能生活在一個模拟的現實中。他的理論部分是基于這樣一個假設:在未來,我們将擁有巨大的計算能力,能夠實現令人難以置信的高級模拟。</p><p>假設這是真的,我們的後代可能會使用計算機來進行大量極其強大和詳細的運算,以模拟他們的祖先。</p><p>我們更有可能生活在虛拟的現實中,而不是真正的現實。據報道,一些科技行業的億萬富翁甚至付錢給科學家,讓他們想辦法擺脫這種模拟,如果我們已經置身其中的話。</p><p>擺脫模拟是個好主意嗎?博斯特羅姆不這麼認為。“試圖打破這種假設的模拟是不明智的,”他說,“成功的機會微乎其微。如果不成功,那就是浪費錢;如果成功了,那可能就是一場災難。”</p><p>即使這個理論是對的,也沒有人知道那些控制模拟的人是出于什麼動機。也許他們會像我們玩《模拟人生》時一樣感到無聊,并決定開始玩新的遊戲,最終導緻我們的“死亡”。或者,當服務器的電源線無意中被拔掉時,身處模拟中的我們也将迎來末日。</p><p><strong>被一頭猛犸象用象牙刺穿</strong></p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919103440_80297.jpg" class="lazy" title="未來人類可能的7種死亡方式:被性愛機器人殺死..."/></p><p>想象一下,幾個世紀後,你帶着家人去動物園遊覽,見到一頭如假包換的猛犸象。</p><p>哈佛大學遺傳學家喬治·丘奇的團隊已經把複活猛犸象作為他們的使命。</p><p>2015年,丘奇的團隊利用CRISPR技術成功地将一頭猛犸象的DNA剪接到其近親亞洲象的基因組中。這是偉大的第一步,但要将基因工程的規模擴大到足夠龐大的規模,還有很多挑戰。</p><p>這項任務可能需要人工子宮,還有大量的時間,由此産生的生物更像是大象和猛犸象的雜交産物,而非原始的猛犸象,不過,這确實是複活滅絕生物的最好機會。</p><p>如果你看過猛犸象的畫像,你可能會覺得它們蓬松的毛發非常“誘人”,大人和小孩都想摸一摸。然而,猛犸象的體型和非洲象差不多,高3米多,重量可達6噸,它們的象牙約4.6米長,不需要多大力氣,猛犸象就能用象牙将你刺穿。</p><p><strong>地球被一顆10公裡寬的小行星擊中</strong></p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919103441_41536.jpg" class="lazy" title="未來人類可能的7種死亡方式:被性愛機器人殺死..."/></p><p>2016年,美國國家航空航天局發射了一個名為“OSIRIS-REx”的探測器,對近地小行星101955貝努進行研究,因為101955貝努的基本組成在太陽系形成後的前1000萬年就已經确定,因此很可能掌握着理解生命起源的關鍵。</p><p>但NASA選擇研究這顆約500米寬的小行星還有另一個原因:它可能在22世紀末與地球相撞。</p><p>這聽起來可能有點吓人,但是根據NASA的數據,101955貝努撞擊地球的幾率隻有0.037%。即使真的撞上,“我們也不能說一顆小行星就可以摧毀地球,”OSIRIS-REx首席研究員丹特·勞雷塔說,“我們離那樣的撞擊能量規模還差得很遠。”</p><p>那麼如果是比101955貝努更大的小行星呢?想象一下,一顆直徑約10公裡的小行星正向我們飛來,它的大小與被認為導緻恐龍滅絕的小行星差不多。</p><p>2017年,《地球物理研究快報》發表了一篇論文,模拟了小行星撞擊地球及其對人類人口的影響。文章列舉了幾個主要的潛在威脅:風暴潮、超壓沖擊、熱輻射、隕石坑、地震、噴出物沉積和海嘯等。</p><p>一個重要的結論是,小行星引發的海嘯造成的死亡并不像最初認為的那麼嚴重。相反,研究中模拟的所有死亡中有60%是由強風和壓力造成的。物理學家推測,一顆10公裡寬的小行星将以每秒約30公裡的速度接近地球,沒有什麼能讓它慢下來,它會穿透大氣層,狠狠地撞擊地球表面。</p><p>無論小行星撞到的是陸地還是海洋,都會使一部分地殼蒸發,形成巨大的隕石坑,100公裡以内的岩石都将被抛向空中,一些碎片甚至會到達太空。壓力本身就能破壞人體的内髒器官,而強風會對建築物、汽車和活體組織造成各種各樣的破壞。</p><p>除非真的很聰明或者足夠幸運,否則你可能會在最初的災難中死去。即使能幸存下來,你也将在接下來幾年裡因為食物缺乏——陽光将被大氣塵埃阻擋至少一年的時間——而面臨最後的死亡。</p><p>幸運的是,NASA和美國聯邦應急管理局正在準備應對任何形式的小行星撞擊。如果有足夠的準備時間,研究人員或許可以将一顆小行星從原先軌道上撞下來。</p><p><strong>自動駕駛汽車被入侵而導緻的災難</strong></p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919103441_23106.jpg" class="lazy" title="未來人類可能的7種死亡方式:被性愛機器人殺死..."/></p><p>網絡惡作劇是無法阻止的。隻需要一個非常可怕的小程序就能把你的一天搞得一團糟。一位黑客宣稱,他能夠訪問兩個車輛監控應用程序,查看用戶車輛的位置,并訪問司機的私人信息,甚至遠程關閉車輛引擎。</p><p>未來的黑客将可以在全世界範圍内制造巨大的交通問題,他們控制着成千上萬的自動駕駛汽車,隻要輕輕點擊,就能讓這些汽車的引擎停止工作。</p><p>随着自動駕駛技術的發展,白帽黑客組織和惡意黑客都有可能入侵并磨練自己的技能。即使像法拉第籠這樣的反黑客技術變得越來越普遍,大規模的黑客活動似乎也不會完全消失,甚至還會變得更加複雜。</p><p>假設一群未來的黑客聚集在一起,意圖同時摧毀所有的自動駕駛汽車。想象一下,如果一個黑客突然控制了所有這些汽車,将造成一場多麼混亂的災難,在美國就可能有超過2000萬輛汽車同時發生撞車事故,這是美國每年汽車事故數量的四倍多。</p><p>大規模的傷亡将是無法想象的,除了汽車碰撞造成的傷亡,每個非自動駕駛者、騎自行車的人和路邊行人也都将處于危險之中。</p><p><strong>安享晚年,在無憂無慮中死去</strong></p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/09/20190919103441_30485.jpg" class="lazy" title="未來人類可能的7種死亡方式:被性愛機器人殺死..."/></p><p>到目前為止,死亡仍然是不可避免的。随着科學家不斷探索人類的生物極限,死亡似乎開始變得不那麼确定了。</p><p>生物學家相信,人類至少能活到1000歲,對待衰老應該像對待某種疾病一樣——它有症狀,可以治愈,或者至少可以控制,我們隻是還沒有找到正确的方法。</p><p>在最近的一項研究中,輸入年輕血液似乎可以對抗小鼠的神經老化症狀。但是,這種治療方法仍有很多争議,尤其是最知名的輸血療法公司Ambrosia已經遭到FDA警告,于2019年2月停止了治療。</p><p>還有谷歌旗下的生物技術公司Calico,其目标是“治愈死亡”。事實上,“人類長壽公司”正在用算法來預測一個人罹患癌症或其他遺傳疾病的風險。谷歌的另一個子公司Verily正在為慢性病患者開發可以改善生活質量的設備。</p><p>2019年2月,來自哈佛大學、麻省理工學院以及歐美其他機構的研究人員成立了非營利性的“健康和壽命研究學會”,其目的是将謠言和炒作與抗衰老研究的真正創新區分開來,并整合相關的研究結果。</p><p>也許,在未來,自動化工具和基本收入将允許我們根本不用工作,我們的身體将承受更少的生理和心理壓力。</p><p>我們将解決氣候問題,自動駕駛汽車将降低事故率。隻要我們支持國際間的科學努力,開始緊密合作,那我們獲得更長久壽命的機會就有可能迅速提高。</p><p>不過,可能性是無窮無盡的。也許未來還是會爆發一場核戰争,或者發生意想不到的天災,抑或出現不可阻擋的流行病……誰知道呢?</p>Thu, 19 Sep 2019 10:33:54 +0800送彩金的电竞平台 http://lengzhui.com/jiqiren/482.html<div class="post_content" id="paragraph"><p>恐怖谷是我們熟悉的:如果一個人形機器人造型逼真,但又達不到足夠真實,它會讓人感到怪異。</p><p>到目前為止,這種說法幾乎完全适用于機器人的面容和身形,但人們往往忽略了機器人語音中的恐怖谷現象。</p><p style="text-align: center;"><img src="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/03/20190320102750_38335.jpg" class="lazy" title="AI專家:很多人開始對機器人心生厭惡" data-original="http://lengzhui.com/zb_users/upload/2019/03/20190320102750_38335.jpg" style="display: inline;" width="550" height="413"/></p><p>Kozminski大學的機器人專家Aleksandra Przegalinska是個例外,他同時也是麻省理工學院的研究員,關注于聊天機器人和語音助手的蓬勃發展。本周WIRED(《連線》雜志)在SXSW與其共同讨論“機器人複制人類語音中所面臨的巨大挑戰”,為什麼人形機器人的未來可能不會特别明朗?當你讓學生教聊天機器人如何說話時,會發生什麼?</p><p><strong>WIRED:為什麼将研究的關注點放在機器人語音方面呢?</strong></p><p>Przegalinska:恐怖谷現象不僅存在于機器人的仿真形象上,也存在于語音方面,如其說話的方式。音調本身在這裡非常重要。這就是為什麼我們對聊天機器人感興趣,所以我們建立了自己的聊天機器人。</p><p>我的學生與聊天機器人交流了整整一年,主要是為了使機器從中學習,然而,最終收集到一些人類羞辱機器的言語,這可能就是恐怖谷的一部分。為什麼學生會對聊天機器人心生厭惡?可能是因為聊天機器人隻是一個聊天機器人,或者學生因為心中的不安全感而讨厭機器人。</p><p><strong>WIRED:這種現象也會發生在物理機器人身上。日本曾進行一項研究,将一個機器人放置于商場中,看看孩子們會對它做什麼,最終孩子們踢了它并直呼其名。</strong></p><p>Przegalinska:對于孩子來說,他們處在一個受自然本性影響遠大于文化的階段。</p><p><strong>WIRED:也許這對他們來說是宣洩,也許就像治療一樣。</strong></p><p>Przegalinska:也許這種反應與人們試圖處理由恐怖谷現象所産生的情感有關。你會感到厭惡,因為你不确定自己與之互動的對象是什麼。我能感受到人與聊天機器人助理的奇怪關系——聊天機器人非常有禮貌,而人們隻是向他們扔垃圾,這是是一種怪異的情況,好像他們是一些較低級别的人。</p><p><strong>WIRED:聊天機器人可以采取不同的形式,對嗎?基于文本或帶有虛拟化身。</strong></p><p>Przegalinska:我們發現擁有虛拟化身的聊天機器人會使人們感到厭煩。在大多數情況下,它給出了與文本相同的響應,但反應的差異是巨大的。在基于文本與聊天機器人互動的情況下,參與者發現機器人非常有能力談論各種主題。與之對比的是,當聊天機器人帶有虛拟化身時,就情感反應而言,人會感到有壓力。人們與基于文本的聊天機器人的對話通常是兩倍長。</p><p><strong>WIRED:你的聊天機器人表現如何?它如何以一個交談者的角色而存在?</strong></p><p>Przegalinska:無論何時進行對話,聊天機器人都會嘗試反映對方的說法。例如,如果你說你讨厭體育,而且談話時間足夠長,聊天機器人會說“我也讨厭體育。”</p><p><strong>WIRED:所以它可能騙你。</strong></p><p>Przegalinska:當然,這經常出現。它也會經常轉變。</p><p><strong>WIRED:或者更糟糕的是,它會變得種族主義。</strong></p><p>Przegalinska:實際上,這發生了。我認為我們的聊天機器人在很多方面仍然非常可控,我們很驚訝地看到它的轉變頻率。我們确實策劃了它所呈現的一些内容,但随後機器人通過與其他人的互動輕松地與之分道揚镳。</p><p><strong>WIRED:除了語義之外,當談到當前的機器人語音時,究竟是什麼讓人們失望?</strong></p><p>Przegalinska:即使是一個簡短的句子,機器人也會以長句的方式來處理。這在某種程度上是如此具有決定性,聽起來你期待一個冗長的陳述然後句子結束。因此,理解你所說的語調和語境會存在問題。因此,将語義與語調聯系起來,這就是出錯的部分。</p><p><strong>WIRED:當這種智能體現在索菲亞這樣的機器人身上時,複雜程度會更高,大多數人都從她的脫口秀節目中了解到這一點。</strong></p><p>Przegalinska:也許問題是如何将語義與語調整合在一起。我們知道像這樣的系統是非常模塊化的,因為有一個系統負責移動頭部而另一個系統負責微笑。所有這些模塊有時很難整合。我認為這是恐怖谷,一種響應的延遲。它需要非常大的計算能力。但我毫不懷疑這就是未來。除非人形機器人被徹底抛棄。這也是一種選擇。我認為這是可能的。</p></div>Wed, 20 Mar 2019 10:27:21 +0800