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中新网探究考研热背后动机:现实考量多于理想

2019-06-17 19:02 来源:天翼网

  中新网探究考研热背后动机:现实考量多于理想

  千赢网址-千赢平台对于重建中的北京男篮来说,第七名的成绩已经完成了赛季初球队制定的目标,而整个季后赛中北京队的表现,也让相当一部分赛季初唱衰北京队的人改变了自己的看法。全场拿到75分,是勇士最近四个赛季以来的新低,上一次他们拿到这么低的分数还要追溯到2014年2月5日,那时候勇士客场以75-91不敌山猫(黄蜂前身),那时候的主帅还是马克-杰克逊,大卫-李还是球队的先发内线。

北京时间3月24日,火箭在NBDL的下属球队毒蛇队与德克萨斯传奇队展开对决。譬如说火线复出的老队长郑智,表现仍然稳定,高拉特补射追平的那个球,源自于他的长传身后;高拉特的点球,来自于郜林的拼命前插,郜林另外一次罕见的内切突破制造了对方一张黄牌;至于于汉超,他本赛季缺乏一点进球的运气,但一脚横梁,一次前插,他已经尽了自己的最大所能。

  热火的泰勒-约翰逊22分2篮板,奥利尼克22分5篮板10助攻,温斯洛15分1篮板,艾灵顿16分4篮板,德拉季奇14分2篮板5助攻。不过凯尔特人立马有所回应,在三节结束时将比分追到73-75。

  3月8日,根据马刺队随队记者汤姆-奥斯本的报道,马刺队核心科怀-伦纳德是表达了自己会在本赛季复出的愿望的,而且他更明言希望终老圣安东尼奥,只是他目前的健康状况还不太好,他希望等到自己的伤势完全痊愈了再登场。第三场即便我们落后31分,也能很快追回来;今晚在主场,现场球迷给了我们很大的支持,但我们只是犯了几次错误,而对手是好球队,抓住了机会,及时如此我们也没放弃。

今天一役,面对东部劲旅步行者的对垒,两支青年军球队的狭路相逢对垒,不同于步行者已经成为东部前三甲排名球队,湖人依然在本赛季处于重建摆烂期,哪怕此前有过一段强势大暴走表现,但如今的3连败让他们再度陷入沉沦。

  塔克三分命中,德拉蒙德跟进空接放篮打进,格林三分也有,半场结束,火箭48比50落后。

  北京时间3月24日上午,NBA常规赛继续进行,勇士坐镇主场迎战老鹰。由此可见,方硕变得出色,不仅对北京男篮是好事,对中国篮球同样如此。

  七年的并肩作战,不离不弃的支持呐喊,一如既往的鼎力支持,毫无保留的全情倾注!凝结了本溪人民太多的心血,交织了我们共同的过往,勾勒了辽篮未来的蓝图!无论今后辽篮飞得多高多远,本溪永远是辽篮的家,永远是避风的港湾,一个可以倾诉肺腑的地方。

  此时,五棵松球馆已经陷入到极度狂热的氛围中,现场的所有球迷都在疯狂的为北京喊着加油。至于今晚得分较低的问题,郭士强则解释道:进攻问题,现在辽宁是靠防守反击的球队,要把我们特点打出来,能打出特点任何比赛都能赢,打不出特点任何队伍都能输。

  在今晨5点多,NBATV也在推特上转发了ESPN的分析视频并写道:伦纳德本赛季不会回归了?这都让球迷们浮想联翩,不过就在这一关键时刻,马刺队的后卫丹尼-格林在推特上转发沃神的推特并写道:不能再假了哈哈哈,也就是辟谣马刺队并没有全队恳求伦纳德复出。

  千亿国际网页版-千亿平台格林虽然站出来为伦纳德辟谣了,但马刺队的几个核心老将却没有发声,帕克、阿尔德里奇、加索尔、吉诺比利,所以大部分球迷还是更愿意相信媒体界最权威的沃神的爆料,伦纳德的确跟球队有着巨大的矛盾,而这个矛盾才是他不肯复出的真因,伤病问题已经明显不是伦纳德不复出的原因了。

  阿德连拿8分无可阻挡,穆雷杀入篮下打成,马刺以44-28领先了16分。北京时间3月22日,魔兽霍华德打出生涯最佳一战,他在对垒篮网一战出场34分钟,奉献17投10中的准星,外加罚球21中12,爆砍下32分30篮板的数据,完成职业生涯首次大号双30演出。

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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?

千赢娱乐-欢迎您 但本节周琦在防守端却出现了3次犯规,还惨遭对手隔扣羞辱。

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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:

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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。

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