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尼泊尔地震已致超5千人遇难 官方称可能突破1万

2019-05-25 08:03 来源:宜宾新闻网

  尼泊尔地震已致超5千人遇难 官方称可能突破1万

  而解决之道,正如《意见》所规定的,就是加强事中事后监管,取消各种不必要的限制和拘束,将每个学者都预设为悉心科研、热切探索的研究者。  另一边,摩拜以及ofo的相关负责人也坦诚,共享单车行业受气候和季节的影响比较大,春夏季节是骑行高峰期,冬季是骑行淡季。

但其在方便市民出行的同时,也存在投放和停放无序的问题,特别是在一些地铁站和公交车站、重要交通枢纽、大型商圈等区域,出现共享自行车过度投放、堆积占道等现象,给城市交通秩序、市容环境和市民生活造成了不利影响。  例如,2月23日,搜狐旗下直播答题《知识英雄》回归,2月24日,百度好看视频的直播答题《极速挑战》开启第一场。

    4年前在南美大陆惨败的西班牙队,带着他们的世界杯梦想卷土重来。  百度公司董事长兼首席执行官李彦宏,联合国驻华协调员、联合国开发计划署驻华代表罗世礼,阿尔及利亚驻华大使艾哈桑·布哈利法,微软全球资深副总裁王永东及各界代表共300多人参加活动。

  不过注意,本次推送目前还是灰度更新,也就是只有部分小米MIX2用户才能收到,但是相信公开版也会很快到来。(责编:赵爽、庄红韬)

  “随着共享单车市场不断竞争淘汰,共享单车市场格局也越来越明朗化。

    值得注意的是,“住有所居”并不等于每个人拥有属于自己的、完全产权的房子。

    和直播答题最大的一个区别是,节目不采用直播模式,答题人不需要卡在整点时答题,而是可以选择在下一场比赛前的任意时间进入,题目由题库随机生成,但同一人每场答题仅可参与一次。”配送员梁守宇说,“在路口体验站岗执勤后,从交警的角度更能体会违法行为的严重性。

  另外,由于用户可能会进行支付宝绑定或第三方登录涉及密码账户安全等问题,后台也不能为用户进行注销。

  当前,网络信息技术日新月异,以数字化、网络化、智能化为特征的信息化浪潮蓬勃兴起。研发经费的系列投入中,最受关注的一个指标之一就是基础研究的投入。

  ”

  该集团发布报告认为目前在5G网络相关领域,美国落后于中国和韩国。

  随着《新一代人工智能发展规划》为我国人工智能发展提供了顶层战略依据,我国在人工智能领域取得重要进展:截至2017年6月,中国拥有人工智能企业592家,占全球总数的%。针对这些出现的问题,依靠法律约束和严打是一个方面,关键还是要靠网民自觉参与网络空间建设。

  

  尼泊尔地震已致超5千人遇难 官方称可能突破1万

 
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冒充特朗普都没毛病?AI能让你冒充任何人

2019-05-25 09:26:00 网易科技 分享
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”看到网上的雅思辅导班价格实惠、时间自由,大学生小陈果断报了名。

  据TechnologyReview报道,将来新闻标题可能不再是唯一能够造假的东西,强大的机器学习技术让操作或生成逼真视频和音频内容变得越来越容易,它们能以惊人的准确性让你冒充任何人。俄罗斯一家公司最近推出名为FaceApp的智能手机应用,它可通过添加微笑、加减年龄或更换性别等方式,自动修改某人的面部特征。这款应用还能应用于“美化效果”,包括平滑皱纹,更具争议的是能美白皮肤。

  

  不久前,名为Lyrebird的公司也演示了自己的技术,据称可被用于模仿某人的声音。这家公司已经发布模仿美国前总统巴拉克·奥巴马(Barack Obama)、现任总统唐纳德·特朗普(Donald Trump)以及前美国国务卿希拉里·克林顿(Hillary Clinton)声音的音频。

  

  这只是强大的AI算法可被用于生成内容而非仅仅用于分析数据的2个例证。强大的图形硬件和软件以及最新的视频捕获技术,也在推动这种趋势。2016年,斯坦福大学的研究人员演示了换脸程序Face2Face。这套系统可操纵视频画面,以便某人的面部表情与那些正被深度感测摄像头追踪的人相匹配。结果往往产生令人难辨真伪的内容。

  正如Lyrebird的创始人所承认的那样,这种操纵声音和面部的能力可能引发许多问题。该公司在网站上发表声明称:“在我们的社会,特别是某些国家的司法领域,语音记录目前依然被视为确凿证据。我们的技术对这类证据的有效性提出质疑,因为它允许人们轻易操纵音频录音。这可能产生潜在的危险后果。”

  FaceApp和Lyrebird都利用深度生成卷积网络技术支持自己的产品。这意味着,公司正应用这种近年来才出现的技术作为获取算法的方法,它不再仅被限于分类东西,而是可以自己生成合理的数据。像今天人工智能(AI)执行的许多任务那样,这涉及到使用非常庞大的(或深度)神经网络。这类网络正常情况下需要利用数据训练和调整,以便于它们能够对新输入的数据做出人们预期的响应。举例来说,它们被训练识别照片中的脸部和物体,准确度惊人。

  但同样的网络也能基于它们接受训练的内部数据集自己生成内容。这可能促使这类网络形成无中生有的能力,生成几乎可以乱真的图片。将来,使用同样的技术,操纵视频可能也会变得更简单。Lyrebird联合创始人亚历山大·布雷比森(Alexandre de Brébisson)说:“在某个时候,这些神经网络可能生成完整的视频。但这存在更多挑战,因为在视频所代表的更高维度空间中存在更多变量,当前模型依然不够完美。”

  由于这种技术属于新兴技术,它可能变得越来越重要,并被用于检测虚假视频和音频。德国弗里德里希·亚历山大大学(Friedrich Alexander)的博士生、Face2Face研究员加斯图斯·蒂斯(Justus Thies)表示,他已经开始一个检测视频中操作痕迹的项目,看起来其很有前途。

责编:陶宗瑶(实习生)
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