章子怡超大戒指 怪不得节目组要这样做的

原标题:章子怡超大戒指 怪不得节目组要这样做的,昨晚播出的《妻子的浪漫旅行》第二季中,章子怡、谢娜等几位妻子齐聚吃火锅热聊。而不少网友却注意到,章子怡手上的戒指被打码。又把章子怡送上了热搜。而从被扒出的几个镜头中可以看出,章子怡戴的是一个超大钻戒。…

【原标题】章子怡超大戒指 怪不得节目组要这样做的—来源:网易娱乐—编辑:王诗奕

昨晚播出的《妻子的浪漫旅行》第二季中,章子怡、谢娜等几位妻子齐聚吃火锅热聊。而不少网友却注意到,章子怡手上的戒指被打码。又把章子怡送上了热搜。而从被扒出的几个镜头中可以看出,章子怡戴的是一个超大钻戒。对于被打马赛克的原因。网友纷纷猜测:难道是戒指太大?

最近她与汪峰合体登上夫妻观察综艺《妻子们的浪漫旅行2》,更是被不少粉丝大呼“人设崩塌”。让粉丝痛心疾首的是她接拍电视剧、上综艺等行为,导致了不少粉丝脱粉。综艺节目立人设,而章子怡上综艺则更像是褪去神秘的光环,回归普通人的情感世界。

学习笃行丨抓住战略机遇 发展人工智能

要深刻认识加快发展新一代人工智能的重大意义,加强领导,做好规划,明确任务,夯实基础,促进其同经济社会发展深度融合,推动我国新一代人工智能健康发展。

摘自2018年10月31日习总书记在主持中共中央政治局集体学习时的讲话

新的故事正在发生,已开启的第四次人工智能技术革命正在向我们走来,势不可挡,且不会因人们还未完全地认识它而停下脚步。习总书记的殷殷寄语,为我们发展新一代人工智能提供了根本遵循,指明了发展方向。

眼下,梅州的经济发展实力和人工智能发展水平虽不及珠三角城市,但是我们拥有许多像115科技董事长赖霖枫一样在科技创新等方面有突出贡献的乡贤人才,且不少领域还是“无人区”,正是遍地都有机遇之时。尤其是《粤港澳大湾区发展规划纲要》的公布,将给我们带来新的辐射带动效应。我们必须顺势而谋做好全面布局,从“跟跑”思维转向“领跑”思维,才能抓住这个难得的战略发展机遇。

在新一轮发展的十字路口,我们必须主动出击,拥抱挑战。要积极组织学习人工智能的前沿知识,争取先进技术企业的落户,运用人工智能提高公共服务和社会治理水平,带动市民科学素养的提升;要进一步完善城镇交通规划,建立涵盖交通四要素“人/货物、运载工具、交通设施、交通环境”全面动态感知体系,在政府信息资源开放、社会信息资源的统筹应用、运营企业利益等机制下做好交通运行大数据统筹利用;要将最新的人工智能渗入到教育、卫生、医疗、金融等领域,推进人工智能技术产业化,形成新的经济增长点,让我市各个行业都再生发展新动能。

人工智能技术革命是推动社会和产业发展的重大战略机遇,也是社会生产力的重大变革。我们要团结凝聚服务科技工作者,在人才培养、政策咨询、共性创业服务等方面发挥引导、扶持作用,推动人工智能产业蓬勃发展,努力实现梅州产业换代优化升级、生产力整体跃升,赢得新时代发展的主动权。 (王亿琳)

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超多维戈张:人工智能技术和VR3D有什么不同

网易科技讯,4月2日消息,今日在深圳正在举行的IT领袖峰会上,超多维董事长戈张接受了来自网易科技的独家专访。戈张认为人工智能发展到今天这个地步,就像过去我们基于某一个行业领域或某一个专业领域,人工智能更加综合性,不仅有颠覆性技术的改变,更加是综合性技术的改变,也代表着很多技术的沉淀。

他打比方说,正比如基础芯片技术的沉淀到了一定地步,就像人的心脏有了能力;今天大数据的采集和互联网的广泛使用有点像血管系统,让养分输送更加顺畅。

戈张:今年峰会的主题是智能,刚才数字中国的吴鹰讲,看似简单的话题背后经过很多轮讨论。人工智能一词用过很多次,这次独特把“智能”提出来,是今天广泛探讨的话题。

戈张:从人工智能来讲今天发展到这个地步,就像过去我们基于某一个行业领域或某一个专业领域,人工智能更加综合性,不仅有颠覆性技术的改变,更加是综合性技术的改变,也代表着很多技术的沉淀,比如基础芯片技术的沉淀到了一定地步,就像我们的心脏有了能力;今天大数据的采集和互联网的广泛使用有点像血管系统,让养分输送更加顺畅。

综合起来是对未来整体性的颠覆,它所涉及到的行业不像专业领域,比如视觉层面或听觉层面,而是在综合层面上都有改变。人工智能在未来的颠覆,及人与机器未来之间的矛盾。

戈张:从我们的角度来讲我们只是做计算视觉的,它是人工智能中一个重要的领域,我们把它分成两部分:一部分是赋予机器的(看到更多);另一部分是赋予人的(得到更多)。一个是探测,一个是观看。也就是透过未来的计算视觉能让机器能够看到人类看到的信息,也给人增加很多人本身视觉看不到的信息,所谓AR。

网易科技:超多维一直倡导让智能计算视觉生态,您对这个的不具合定位能不能给我们大概做一个描述?

1、技术层面,其实视觉也是带来人类重要发展的一方面,它包含本身的硬件部分、软件部分,主要像视觉的深度学习、模糊逻辑计算,实际上都是它在算法和软件方面的能力;

2、显示方面的能力,包括VR、AR、3D显示、全息显示,产品层面,可能以3D显示屏幕出现,以AR、VR呈现。

3、应用层面,这是更上层的,人看到的总是会带给你一些变化,比如看到书籍、电影你会思考,看到运动比赛会激动,有些悲剧、一些诗歌又能让你伤感,其实视觉计算带给人类丰富多彩的世界,如何让你和机器在看到不同物体时了解这些情感,引发这些情感。

比如我看到足球比赛会激动,所以人和机器的交互很大一部分是透过人的视觉给予他的,当然,听觉、触觉和味觉都有,但视觉占更大一部分比重,比如女性花的钱很大一部分是在化妆品、漂亮衣服和首饰上,这都是视觉带来的消费理念,当视觉消失时,这些都没有价值了。

戈张:过去传统意义上讲的更多的颠覆性技术是在专业领域上,比如前段时间提的石墨烯材料,它也带来了很多领域上的变化,过去互联网的使用、蒸汽机被发明,从工业革命到电子化革命,到信息化革命,再到未来的人工智能化,理念的不断发展在每个阶段都带给整个社会结构(不仅自然科学,还有社会科学)巨大变化,我们如何使用原子能,可以做成,也可以做成原子发电;有一些带给人类的进步和享受,也有一些带来了危害。

我们要从两方面看待颠覆性:一个是从自然科学的角度,无论怎么样我们都应该用探索精神和人类独有的智慧与情感去探索未知世界;另一部分是从社会科学的层面看待它,也就是我们如何使用好、如何管理好颠覆性技术,今天我们谈的AI同样有这个问题,一部分是技术人员对知识的渴望、未知的探索,另一方面是社会科学的管理人员,我们如何管理好,如何让人和机器和人工智能共同发展,而不是相互取代或终极,这是人类的智慧。

网易科技:去年超多维以手机厂商的身份出现在消费者的视野中,您觉得未来手机行业会出现颠覆性技术吗?

戈张:一定会,其实在每个行业和领域中都有新鲜技术被融入,过去传统以打电话为主功能的手机,到现在降到通线%左右,工作、学习、购物、生活、娱乐都在手机上完成,在这个过程中我们也要赋予手机未来技术性的发展和方向,所以我们定位了两点:

1、在年轻化过程中让娱乐更加有趣,我们把它定位为3D化发展路线,让娱乐化更加有趣,更加吸引年轻人。

2、让它更加有用,不是在电话领域,而是在计算视觉领域。举个例子,人们购物现在是透过文字搜索,买什么东西要通过电商完成,比如今天我看到你的衣服,或今天看到的这个麦克风,既无品牌也无厂商,你不知道它是什么,透过拍照、图像识别,连引到厂商那里使得购物变得更加方便、随意和感性。在视觉计算中它有它的发展路径。

戈张:整体来讲还是不错的,去年我们并购了酷派这部分,伴随着很多工程人员、技术人员,一个公司总是这样,有一些自己专业做的事,他们在整个制造领域和供应链领域里有着20年的经验和基础。我们并没有这些,而我们赋予他们更多的是对这个品牌未来的想象,技术的赋予及计算视觉未来在这个领域中的发展。从去年12月份我们并购他们到现在三个月,整个队伍整合已经完成了,新的产品线、技术路线和产品已经搭建完成,今年9月份我们也会推出一个比较大的计算视觉和手机融入的产品。

网易科技:不久前我看超多维成立了超多维产业基金,在整个视觉生态方面会重点布局哪些内容?

戈张:其实我们视觉会从两个层面走,一个To B一个To C,To B不完全是硬件为主导了,除了硬件,我们也会在互联网应用方面进行类似的并购与投入,我们已经开始了在行业中的并购,它的定位会更加年轻化、有趣化,包括最近美国比较火的,由Facebook社交网络逐渐转化为Snapchat,会有更多视觉化的东西融入里面,比如脸萌、图片交流、阅后即焚,更多吸引了年轻人的应用与交流。

在To C方面,我们会在基金层面对两个领域进行合作,在To B领域,一个是专业应用领域,计算视觉会在各个行业里有不同的应用与发展。所以整个资本会按照“两个路径四个方面”进行投入:To C的智能&娱乐和To的是智能硬件&行业应用。

网易科技:刚刚您提到智能时代在各个领域都有不同的结合,您觉得在智能时代我们跟直播、跟媒体会有怎样的结合呢?

戈张:本来这个层面就是计算视觉的方面,过去是透过浏览完成,今天百度李彦宏也在讲,今天他已经完全实现了从浏览过程了解你个人心态和个人感兴趣的事物。今天透过我们的直播和视频,在未来你也同样可以透过这些交互了解每一个人的关注点,有人喜欢这样的环境、语言,喜欢这个人的眼睛、喜欢这个人的衣服、喜欢这个人的身材、喜欢这个人语言中某一段、某一句的表达,这样就会形成一些交互,当你能记录这些、了解这些、在大数据中进行分析和组合时,你会了解这个人,比如同一幅画,每个人的关注点就不一样,这样的互动对于更加了解一个人、一个人的人性和对他进行的交互就有了很重要的作用,所以我觉得从直播层面、媒体层面在未来来讲也是重要的采集,搜集信息和采集、分析,对人工智能也好、计算视觉也好,未来都是非常大的帮助。

网易科技:这次的主题就是人工智能,来了之后大家都在讨论人工智能,您对人工智能时代的预期是怎么看的?

戈张:其实人工智能时代已经到来,当然,每一个阶段理解不同,更多人理解人工智能是完整的类人机器人。今天百度给你信息,可能今天浏览百度网页时,你需要的信息会弹出来,大家已经感受到了。还有微信中推的广告,也是按照每个人的浏览信息和积累资料进行分析之后得出的。包括最近炒得比较火的AlphaGo,跟围棋对决的大数据计算能力,表现了机器相比人的高速运算能力。

其实在计算视觉层面也有深度学习,比如我们的视觉技术、人脸跟踪识别,都体现了人工智能不同的方面,当然它已经来临,只是在初期阶段随着更多计算能力的增加、大数据采集性的增加及深度学习不断推进之后,很多事物将发生特别大的变化。

昨晚闭门会议,有些领域是我不了解的,他们说过去做金融合同的审核需要三个月,通过大数据的运算,三分钟就完成了,其实(人工智能时代)已经到来了,就像当年的互联网到来一样。在1997、1998年时上网一分钟十几块,浏览速度还达不到今天的万分之一,我记得1999年时他们还在一个屋里做互联网生存,在互联网的条件下完成购物、完成吃饭,到了今天,这些事情都变得非常简单。一个时代的开启标志着它未来的发展放,我们总是要用发展的眼光来看待今天人工智能对未来的影响,它不是今天,而是未来十年、三十年,对人类整个的影响。(锡安整理)

美国将实施什么样的人工智能战略?

根据媒体报道,美国总统唐纳德?特朗普近日签署了一项促进人工智能研究的行政命令。而在此前,美国政府警告称,一些国家资助的人工智能努力取得了快速进展。

根据媒体报道,美国总统唐纳德?特朗普近日签署了一项促进人工智能研究的行政命令。而在此前,美国政府警告称,一些国家资助的人工智能努力取得了快速进展。

计算机和人工智能的历史一直与政府的开支和战略有着内在的联系,例如人们经常表示,创建全球互联网的资助来自于政府,但应该更多地注意的是,第一台计算机、大多数超级计算机、内部组件(如内存等)最初的建设和发展都是以政府部门的资助为基础的。

同样,很多人工智能的技术进步可以追溯到政府部门的支持例如,苹果公司的Siri是美国国防高级研究项目局CALO项目的一个衍生产品。

苹果公司CALO项目旨在为美国军队提供一个认知助理。五年来,300多名研究人员的研究工作致力于满足战备技术,但即使失败了,其衍生产品也会应用于更广泛的人工智能市场。

美国总统特朗普签署了维护美国人工智能领导力的行政命令,对该政府的人工智能战略提供了一些见解。但其命令的范围和细节是有限的。虽然这个命令呼吁美国公司在联邦政府、工业界和学术界推动人工智能的技术突破,以促进科学发现、经济竞争力和国家安全,但似乎也不包括为其技术突破提供任何新的资金。

相反,它要求美国白宫管理和预算办公室以及相关机构优先为人工智能研究提供资金。代理商被要求促进对人工智能研发的持续投资,增强对高质量和完全可追溯的数据,模型和计算资源的访问,并培养下一代美国人工智能研究人员和用户,但命令提供了有关如何做到这一点的一些细节。

此项命令给出了一些时间表,美国白宫管理和预算办公室主任将在联邦公报中发布通知,邀请公众确定联邦数据和模型的访问或质量改进的其他请求,以改进人工智能研发和测试。

Lewis指出,其实际的承诺是有限的。他说,“在此命令发布之日起180天内,各机构应考虑提高质量、可用性和适当获取人工智能研究界确定的优先数据的方法。”

该文件还要求向美国总统提交报告,提出有关更好地使用云计算资源进行联邦政府资助的人工智能研发的建议。

一些人批评缺乏新的资金或积极的目标。美国战略与国际研究中心的高级副总裁兼技术政策项目主任Jim Lewis表示,“如果没有认真实施的话,则必须付出代价。”

美国战略与国际问题研究中心(CSIS)_是一个智囊团,2017年获得34%的资金来自企业资助,24%来自政府拨款,23%来自基金会拨款,12%来自个人捐赠。根据美国前国家安全顾问Tom Donilon,和前中央情报局局长John Brennan的说法,美国政府的两党制对美国的外交政策产生了相当大的影响。

Lewis补充说:“制定战略是一件好事。如果能够提供一些资金那就更好了,让我们对美国的人工智能的发展更有信心。“

值得注意的是,当美国政府于2018年5月创建了美国科学技术委员会人工智能专责委员会时,关于跨学术界、行业和地理边界的伙伴关系以及改进美国联邦数据集的概念的许多目标都得到了实施和承诺。

美国科学技术委员会人工智能专责委员会将协调最新行政命令的执行,但目前尚不清楚其中包含多少新目标和计划。该命令的其他方面模仿或建立在2016年当时的奥巴马政府颁布的国家人工智能研究与发展战略计划的基础上。

美国政府尽管采取了减少政府开支和机构规模的总体战略,但仍保持了面向未来的主要计算计划的大部分资金不变。

虽然早期的担忧表明美国能源部基本上会在美国总统特朗普的领导下被取消资金,但超级计算的举措在这种淘汰措施中幸存下来,而许多提议的削减被美国国会否决。

在2018年4月,美国能源部宣布它将在至少两台新的亿亿次级超级计算机上花费高达18亿美元,而且计划在达到亿亿次级别之前采购几种规模较小的以人工智能为重点的系统。然而,应该指出的是,最近的美国政府部门停止运行阻碍了其中的一些努力。非营利组织科学联盟估计,至少将13亿美元的基础科学研究资金搁置。

去年年底,美国量子倡议法案获得通过,该法案承诺在美国能源部、美国标准与技术研究所、美国国家航空航天局和国家科学基金会的10年内提供12亿美元的量子研究经费。

该组织在2018年5月表示,美国国家科学基金会开发和研究了众多人工智能项目,每年投入超过1亿美元用于支持人工智能研究。2019年,该机构承诺在10个“大创意” (Big Ideas)中平均分配3亿美元,其中两个具有强大的人工智能重点利用数据革命(HDR)和人类技术前沿(FW-HTF)的未来工作。

同样值得注意的是,该基金会与“人工智能合作伙伴(PAI)”组织(其创始成员是亚马逊、Facebook、谷歌、DeepMind、微软和IBM)合作。早在去年11月,美国国家科学基金会和人工智能合作伙伴宣布共同投资450万美元,用于在人工智能的社会和技术层面交叉进行高风险、高回报的研究。

人工智能合作伙伴(PAI)当时表示,“这一资助机会将支持EArly概念研究助学金(EAGERs),以了解人工智能技术带来的社会挑战,并使科学贡献能够克服这些挑战。美国国家科学基金会(NSF) EAGER资助机制用于支持探索性工作在未经测试但可能具有变革性的研究思路或方法的早期阶段。”

美国政府众多的民间机构(从美国国家卫生研究院到劳工统计局,再到美国国家航空航天局)正在管理数百个人工智能团体和筹资活动。有些规模巨大,比如美国能源部、美国国家卫生研究院和美国国家癌症研究所共同发起的“蜡烛计划”,希望通过机器学习和超级计算机来治疗癌症。其他的研究的规模则更为小巧,更具噱头,例如IBM Watson的头戴式Cimon,国际空间站采用空中客车公司开发的人工智能系统等。

其中一些项目随后在网络和信息技术研究与发展(NITRD)计划下进行协调,该计划是行政部门在构成联邦研究与开发的各种实体之间协调科学和技术政策的主要手段。

根据美国国家科学技术委员会机器学习和人工智能小组委员会的报告,在所有机构中,美国政府对人工智能相关技术的非机密研发投资在2015年约为11亿美元。

与此同时,美国国防部的资金继续增长,越来越多的资金集中在人工智能上。早在2018年5月,国防部长吉姆?马蒂斯就给美国总统特朗普发了一份备忘录,要求制定一项国家人工智能战略。2018年6月,五角大楼成立了联合人工智能中心(JAIC),据《纽约时报》报道,该中心将在5年内总共花费17亿美元。

行业媒体DCD研究了联合人工智能中心(JAIC)和100亿美元的联合企业防御基础设施(JEDI)云计算超级合同,以了解美国国防部的云计算和人工智能方法。联合人工智能中心(JAIC)和联合企业防御基础设施(JEDI)都寻求与大型公司建立深厚的合作伙伴关系,亚马逊和微软公司的高层人士对此表示欢迎,但受到公司员工的质疑。曾秘密研究Project Maven(旨在提高军用无人机图像识别能力)的谷歌公司面临如此激烈的内部人员的强烈反对,最终终止了这个军事合同。

美国国防部庞大的组织结构图中的其他地方是美国国防信息系统局,它也为人工智能项目提供资金,一旦项目完全建立,就着眼于与联合人工智能中心(JAIC)合作。美国国防部首席信息官Dana Deasy在去年11月的《国防信息系统局行业预测》报告中写道。“人工智能是国防部所有职能部门的力量倍增器和变革推动者,我们将巧妙地加以利用。”

美国国防高级研究计划局(DARPA)在2018年申请了31.7亿美元的预算,在2019年申请了34.4亿美元。为了强调人工智能研究对该机构的重要性,美国国防高级研究计划局(DARPA)在去年9月公布了新的和现有人工智能项目20亿美元,并称该活动为“AI Next”。

“AI Next”专注于美国国防高级研究计划局(DARPA)认为的“人工智能的第三波浪潮”,第一波浪潮是基于规则的系统,能够开展狭义定义的任务。第二波浪潮是机器学习技术,可以从大量数据中创建统计模式识别器。人工智能的第三波浪潮将试图探索新的理论和应用,使机器能够适应不断变化的情况,尽管其数据有限。

该机构的主管Steven Walker博士在美国国防高级研究计划局(DARPA)的D60研讨会上与该计划进行了阐述。他说,“接下来,我们将对人工智能进行多项研究投资,旨在将计算机从专业工具转变为合作伙伴解决问题。如今,机器缺乏场景推理能力,它们的培训必须涵盖所有可能性,这不仅成本高昂,而且最终是不可能的。我们希望探索机器如何获得类似人类的通信和推理能力,以及识别新情况和环境并适应新环境的能力。”

美国国防高级研究计划局(DARPA)表示,正在推行20多个正在探索推动人工智能技术发展的方案,超过60个活跃项目正在以某种方式应用人工智能,其中包括雄心勃勃的电子复兴计划,该计划旨在更具建设性地将国防企业的技术需求和能力与电子行业的商业和制造业现实联系起来。

此外,还有美国国防高级研究计划局(DARPA)的人工智能探索(AIE)计划,该计划于2018年7月启动,旨在为高风险、快速周转的第三波浪潮中实施的人工智能项目提供资金。

今年1月发布的人工智能探索(AIE)项目的一份推定通知正在征求建立第三波人工智能方法的概念验证原型的建议,这些方法可以改善和扩展下一代神经技术的应用空间。

美国国家安全局研究主任Deborah Frincke博士于去年11月在华盛顿举行的人工智能会议的 “人工智能加速:塑造政府未来” 报告中指出,人工智能正在成为人类分析专家不可或缺的一部分。人工智能系统越来越多地用于筛选监视程序所吸收的大量数据,以便找到可行的趋势。

不出所料,美国国家安全局的许多人工智能工作都被归类为保密,但有些信息可以通过研究美国国家情报总监定义的更广泛的人工智能战略获得,该部门是美国16个情报机构成员的领导者。

在美国国家安全局局长Dan Coats的领导下,美国国家情报总监(DNI)最近宣布了机器增强智能(AIM)计划。 “使用机器增强智能(AIM)战略提供了结合机器增强智能(AIM)技术的框架,以加速情报中心能力开发。”他在一份战略文件中写道。

Coats补充说,“智能社区将通过采用最好的商业人工智能应用程序并将其与情报中心独特的算法和数据集合相结合,以增强分析师的推理能力,从而获得优势。”

在其目标中,计划迅速过渡到最佳商业和开源人工智能能力以及开发新的人工智能解决方案,并确定人工智能的对抗性用途。

美国中央情报局还有更多的人工智能资金,除了其他项目外,中情局在科技风险投资公司Q-TEL运营。其大部分投资组合(228个是公开的)涉及人工智能和计算公司,包括Algorithmia、Mythic和D-Wave。

另一个融资对象是Palantir公司,该公司将自己作为硅谷公司推销给情报部门。《华尔街日报》日前报道说,2018年,Palantir公司从美国政府和企业合同中获得约8.8亿美元的收入,但仍然没有盈利,这为其运营成本提供了一些线索。

而且,美国的大部分人工智能资金都是由美国公司提供的。机器增强智能(AIM)倡议文件指出,“美国政府(USG)对人工智能的投资与私营部门的投资相形见绌。”该领域的行业领导者包括人们熟知的企业亚马逊、微软、谷歌/Alphabet、IBM、英特尔和英伟达。也有很多初创企业,每年都有数以十亿计的资金提供给小型人工智能公司。

然而,资金和重点主要用于短期人工智能解决方案。例如,谷歌的大部分资金不是用于moonshots、DeepMind或Google Brain,而是用于增加现有产品的收益,并有明确的收入来源。

1995年,美国国家研究委员会(NRC)的计算机科学和电信委员会(CSTB)编写了一份名为“发展支持国家信息基础设施的高性能计算和通信计划”的调查报告,这项研究于2002年和2003年进行了更新。

“它消除了商业上成功的IT行业自给自足的假设,强调了多少行业建立在政府资助的大学研究基础之上,有时通过长达数年甚至数十年的潜伏期。它还有力地说明了研究的复杂性。该领域以及计算和通信研究的各个子领域之间的相互依赖性。”美国国家研究委员会说。

建立人工智能的未来需要对硬件和软件进行基础研究,愿意为CALO项目提供多年资助,但其获得回报的机会很小。

而在这里,美国的政府战略至关重要,并为长期的国家利益项目提供的资金。这是一个自上而下的国家计划至关重要的地方,将不同的人工智能计划整合到美国政府的机构中,并为学术界和行业提供资金,用于需要数十年才能获得回报的高风险项目(如果有的话)。

“美国政府的人工智能倡议包括所有正确的要素。关键的考验将是看看他们是否以强有力的方式贯彻执行。”曾担任美国前总统奥巴马经济顾问委员会主席并帮助撰写2016年人工智能报告的Professor Jason教授在麻省理工学院的技术评论上表示。

机器学习vs人工智能:定义和重要性

机器学习,有时也称为计算智能,近年来已经突破了一些技术障碍,并在机器人、机器翻译、社交网络、电子商务,甚至医药和医疗保健等领域取得了重大进展。机器学习是人工智能的一个领域,其目标是开发学习计算技术以及构建能够自动获取知识的系统。

机器学习,有时也称为计算智能,近年来已经突破了一些技术障碍,并在机器人、机器翻译、社交网络、电子商务,甚至医药和医疗保健等领域取得了重大进展。机器学习是人工智能的一个领域,其目标是开发学习计算技术以及构建能够自动获取知识的系统。

学习系统是一种计算机程序,它通过成功解决过去的问题积累的经验做出决策。尽管应用时间不长,但是有许多不同的学习算法,该领域是计算领域最热门的领域之一,并且定期发布一些新的技术和算法。

许多人认为机器学习和人工智能的含义是一样的,但这并不十分准确。人工智能有几种定义,这其中包含机器学习的广泛概念。一个被广泛接受的定义是,人工智能由依赖人类行为来解决问题的计算机制组成。换句话说,技术使计算机就像人类一样“思考”来执行任务。

人类能够分析数据,发现其中的模式或趋势,从中进行更明智的分析,然后使用结论做出决策。在某种意义上,人工智能也遵循同样的原则。通常,人们完成任务越多,就越熟练。这是具有学习能力的结果。经常重复或执行相关程序对人们来说是一种培训。在人工智能系统中也会发生类似的事情:公开获取或记录在专用平台上的数据用作人工智能算法的培训。

那么培训是如何完成的?为此目的有几种算法。这一切都取决于应用程序以及它们背后的组织或人员。在这里,最重要的是知道在这一点上机器学习是有意义的。

机器学习也是一个有多种定义的概念,但在其核心,机器学习是一个可以根据自身经验自主修改其行为的系统,其人为干扰很小。这种行为修改基本上包括建立逻辑规则,目的是提高任务的性能,或者根据应用程序做出最适合场景的决策。这些规则是根据分析数据中的模式识别生成的。

例如,如果一个人在搜索引擎中键入“勇敢”这个词,该服务需要分析一系列参数来决定是否显示类似于激怒或勇敢的结果,这可能有两种含义。在众多可用参数中有用户搜索历史:例如,如果在寻找“勇敢”之前几分钟,则最有可能出现第二种意义。这是一个非常简单的例子,但它说明了机器学习的一些重要方面。

重要的是,系统必须根据大量数据进行分析,这是搜索者必须放弃的一个标准,因为他们接收了数百万次访问,因此这是一个培训标准。

另一个方面是持续的数据输入,有利于识别新标准。假设“勇敢”这个词成为与文化运动相关的俚语,通过机器学习,搜索引擎将能够识别指向该术语的新含义的模式,并且在一段时间之后,将能够在搜索结果中考虑它。

机器学习有几种方法。众所周知的一种方法称之为“深度学习”,其中大量数据来自多层人工神经网络,这些算法受到解决复杂问题的大脑神经元结构的启发,例如图像中的物体识别。

机器学习的使用正在演变成各种各样的应用,人们当今拥有的许多技术资源都基于人工智能和机器学习。

自治数据库 – 借助机器学习,自治数据库处理以前由管理人员(DBA)执行的若干任务,允许这些专业人员处理其他活动,从而降低因为人为错误导致的应用程序不可用的风险。

打击支付系统中的欺诈行为 – 每秒都会产生各种信用卡欺诈和其他支付方式的尝试。机器学习允许反欺诈系统在成功之前识别其中的大部分。

文本翻译翻译必须考虑场景、区域表达式和其他参数。由于采用机器学习,自动翻译越来越精确。

内容推荐视频和音频流平台使用机器学习来分析用户查看或拒绝的内容的历史记录,以便为他们提供符合其意愿的建议。

营销和销售根据以前的购买推荐产品和服务的网站使用机器学习来分析购买历史,并推广客户可能感兴趣的其他项目。这种捕获数据、分析数据并使用它来定制购物体验的能力或实施营销活动是零售业的未来。

运输分析数据以识别模式和趋势对于运输行业至关重要,这取决于开发更有效的路线,并预测潜在问题以提高可靠性和盈利能力。机器学习数据建模和分析方面是运输厂商、公共交通和业内其他组织的重要工具。

石油和天然气 – 机器学习有助于发现新的能源,分析土壤中的矿物质,预测炼油厂传感器的故障,加速石油的分配,使其更加高效和经济。在这个行业中,机器学习应用程序的数量是巨大的,并且持续增长。

医疗保健 – 由于可穿戴设备和传感器的出现,使医疗保健专业人员能够实时访问患者数据,因此机器学习是医疗保健领域不断发展的趋势。该技术还可以帮助医学专家分析数据,以识别趋势或警报,从而改善诊断和治疗。

两种最广泛采用的机器学习方法是监督学习和无监督学习,但它们并不是唯一的方法。

通过标记示例训练监督学习算法,作为已知所需输出的输入。例如,设备可能具有标记为“F”(失败)或“E”(执行)的数据点。学习算法接收一组输入以及相应的正确输出,并通过将实际输出与正确输出进行比较来学习以发现错误。然后它修改结算模型。通过分类、回归和梯度增强等方法,监督学习使用标准来预测附加的非标记数据中的标签值。监督学习通常用于历史数据预测可能的未来事件的应用中。例如,它可以预测信用卡交易何时可能是欺诈性的,或者哪些投保人倾向于要求其政策。

非监督学习用于针对没有历史标签的数据。“正确答案”未向系统报告。算法必须找出所显示的内容。目标是探索数据并在其中找到一些结构。无监督学习适用于交易数据。例如,它可以识别具有相似属性的客户群,然后可以在营销活动中对其进行类似处理;或者它可以找到分隔不同客户群的关键属性。常用的技术包括自组织映射、邻近映射、k-均值分组和分解为奇异值。这些算法还用于分割文本主题、推荐项目和识别数据中的差异点。

半监督学习用于与监督学习相同的应用程序,但处理有标签和无标签的数据进行培训通常是用大量无标签数据标记的少量数据(因为没有标签的数据更便宜,并且需要花费更少的精力来获取)。这类学习可用于分类、回归和预测等方法。当与标签相关的成本太高而无法实现完全标记的培训过程时,半监督学习非常有用。其典型例子包括在网络摄像头上识别人脸。

强化学习通常用于机器人、游戏和导航。有了它,算法通过尝试和错误发现,哪些行为会带来更大的回报。这种类型的学习有三个主要组成部分:代理(学习者或决策者)、环境(代理与之交互的所有内容)和行动(代理可以做什么)。目标是让代理选择在给定时间段内最大化预期回报的行动。如果代理遵循一个好的政策,可以更快地实现目标。因此,强化学习的重点是找出最佳策略。

虽然所有这些方法都有相同的目标,提取可用于决策的见解、模式和关系,但它们具有不同的方法和功能。

数据挖掘可以被视为从数据中提取洞察力的许多不同方法的超集。它可能涉及传统的统计方法和机器学习。数据挖掘应用来自多个区域的方法来识别数据中先前未知的模式。这可能包括统计算法、机器学习、文本分析、时间序列分析和其他分析领域。数据挖掘还包括数据存储和操作的研究和实践。

通过机器学习,目的是了解数据的结构。因此,统计模型背后有一个理论是经过数学证明的,但这要求数据也满足某些假设。机器学习是从使用计算机检查数据结构的能力发展而来的,即使人们不知道这种结构是什么样子的。机器学习模型的测试是新数据中的验证错误,而不是证明空假设的理论测试。由于机器学习通常使用迭代的方法从数据中学习,因此可以轻松地自动学习。这些步骤通过数据执行,直到找到一个可靠的标准。

深度学习结合了计算能力的进步和特殊类型的神经网络,以学习大量数据中的复杂模式。深度学习技术是当今最先进的技术,用于识别图片中的对象和语音中的单词。研究人员正在尝试将模式识别方面的成功应用于更复杂的任务,例如机器翻译、医疗诊断以及许多其他社会和企业问题。

尽管人工智能和机器学习的概念早已出现,但它们开始成为主流应用的一部分。但是,现在仍处于起步阶段。如果人工智能和机器学习有用并且令人印象深刻,当得到更好的训练和改进时,其实施将会更加有效。

探索将人工智能 运用于公共政策制定

南方日报讯(记者/赵越熊程)基层深化改革正在引入更多先进技术。记者从26日举行的佛山市顺德区十六届人大四次会议获悉,顺德将以高质量发展要求为导向全面深化改革,包括探索将人工智能运用于公共政策制定。

近日,省委深改委印发实施方案,支持顺德区率先建设广东省高质量发展体制机制改革创新实验区。此次顺德部署运用人工智能,主要旨在打造国际化、法治化、便利化的一流营商环境。

围绕这项工作,顺德将按照世界银行标准,持续提升营商环境,加快“数字政府”建设,探索将人工智能运用于公共政策制定。同时,加强中介超市建设,建立以信用为核心的新型市场监管模式,构建完善的征信系统,打造“诚信顺德”品牌。

省政府于2018年印发的《广东省新一代人工智能发展规划》曾提出开发适用于政府服务与决策的人工智能服务平台,并要求推动人工智能技术在政策评估、风险预警、应急处置等环节中的应用,支撑政府科学化决策。

即将在今年5月试运营的“智慧顺德”一期项目,有望成为落实这一理念的抓手。该项目总投资达8.28亿元,包括智慧顺德指挥中心、智慧顺德云计算中心、城市级视频监控共享平台等组成部分,项目于去年12月底获评“广东新型智慧城市创新应用案例”。

探索运用人工智能的背后,是基层政府创新服务模式、推动高质量发展的改革探索。根据此前公布的《佛山市顺德区率先建设广东省高质量发展体制机制改革创新实验区实施方案》,顺德将优化大数据统筹部门力量和职能配置,以大数据推进政府管理和服务模式创新,并加快“智慧顺德”建设,覆盖政务、教育、文化、卫生、交通、城管、治安等多领域,实现城市治理数字化、集成化和智能化。

南方日报讯(记者/赵越熊程)基层深化改革正在引入更多先进技术。记者从26日举行的佛山市顺德区十六届人大四次会议获悉,顺德将以高质量发展要求为导向全面深化改革,包括探索将人工智能运用于公共政策制定。

近日,省委深改委印发实施方案,支持顺德区率先建设广东省高质量发展体制机制改革创新实验区。此次顺德部署运用人工智能,主要旨在打造国际化、法治化、便利化的一流营商环境。

围绕这项工作,顺德将按照世界银行标准,持续提升营商环境,加快“数字政府”建设,探索将人工智能运用于公共政策制定。同时,加强中介超市建设,建立以信用为核心的新型市场监管模式,构建完善的征信系统,打造“诚信顺德”品牌。

省政府于2018年印发的《广东省新一代人工智能发展规划》曾提出开发适用于政府服务与决策的人工智能服务平台,并要求推动人工智能技术在政策评估、风险预警、应急处置等环节中的应用,支撑政府科学化决策。

即将在今年5月试运营的“智慧顺德”一期项目,有望成为落实这一理念的抓手。该项目总投资达8.28亿元,包括智慧顺德指挥中心、智慧顺德云计算中心、城市级视频监控共享平台等组成部分,项目于去年12月底获评“广东新型智慧城市创新应用案例”。

探索运用人工智能的背后,是基层政府创新服务模式、推动高质量发展的改革探索。根据此前公布的《佛山市顺德区率先建设广东省高质量发展体制机制改革创新实验区实施方案》,顺德将优化大数据统筹部门力量和职能配置,以大数据推进政府管理和服务模式创新,并加快“智慧顺德”建设,覆盖政务、教育、文化、卫生、交通、城管、治安等多领域,实现城市治理数字化、集成化和智能化。

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2288.app【交警之窗】一司机撞坏他人物品后逃离 交警24小时内破案

【导语】近日,一司机在行车中撞坏他人物品后逃离,县交警大队办案民警在接到当事人报案后,24小时内破案,犯罪嫌疑人廖某某自首归案。

【配音】1月9日,市民王林清为县交警大队送来了“破案神速、尽职尽责”的锦旗,他向记者讲述了这起交通肇事案的经过。

当事人 王林清:我本来呢,我是个打碑的,打碑呢,就那个车子那天夜里12点以后,就撞到了我的碑,他就把车就就拉走了,现场看不到了,我就心里也着急啦。2288.app

【配音】王林清介绍,被撞坏的碑值两万余元,他赶紧报了警,交警大队的民警赶到现场取证后,不到一天的时间就破了案。

当事人 王林清:(报案后)第二天早上9点钟,我打电话问信息的时候,(民警)他就讲车子找到了,他报个喜讯给我,我心里就放心了。

【配音】办案民警介绍,2288.app接到报案后,通过排查监控,走访各大修理厂,锁定了肇事车辆为一辆黑色小轿车,车辆被发现时车头已经全部撞坏,车内的安全气囊也已弹出,1月3日,肇事司机廖某某投案自首,并赔偿了王林清的损失。

韩国仁川积极吸引中国团体赴韩旅游演出

(观察者网讯)据韩联社2月25日报道,韩国仁川市弥邹忽区政府25日表示,将大力开拓赴韩文化演出等“特殊目的旅游”(SIT)模式,积极吸引中国团体游客,刺激地方旅游业发展,弥补当地无著名旅游景点等短板。

当地政府表示,中国文化交流团体和协会的720名演出人员将于3月4日开启为期五天的韩国之旅,将精彩表演带到该区和仁川市西区。中国旗袍协会(观察者网注:民政部2018年2月公布第一批非法社会组织名单,中国旗袍会上榜,中国旗袍会福建联合总会等也被各地方列为非法社会组织。)的200名会员也将于4月13日到该区演出,预计年内还将来访3至4次。此外,中韩府正就中国足球队5月来仁川开展体育交流的方案进行讨论。

据介绍,此前95%的来韩游客都住在首尔,仁川地区难以收获实质性的旅游效应。为此,当地政府将直接参与中国传统演出、合唱和舞蹈等团体赴当地演出的策划工作,为其提供致力支持,期待借此推动当地的住宿和旅游经济发展。

章子怡上节目戴915克拉钻戒打码都码不上画面一转钻戒露真面

相信看过这档节目的人都发现章子怡手上戴戒指的部位却被打码,这也不由得让人想起了三年前汪峰在章子怡36岁生日求婚送上的9.15克拉的钻戒,而且正是因为这场求婚汪峰抱得了美人归,而这颗9.15克拉的钻戒在当时也是引发了很多人的关注,据悉,这颗钻戒是来自英国伦敦的珠宝,而且内外无瑕。汪峰还非常巧思将9.15克拉的钻戒放在白色飞行器上,戒指伴着浪漫音乐缓缓飞向章子怡,看到这一幕章子怡含泪感动说出我愿意!在当时这一幕也在网络当中引发了很大的轰动!

而在《妻子们的浪漫旅行》中章子怡手上被打码的正是这个钻戒,而这款钻戒之所以会被打码,理由也是非常的简单钻戒太大了,担心会引起很多人的羡慕嫉妒恨!而仔细观察这档综艺的人会发现,在章子怡与谢娜说话的时候这款钻戒露出了本来的真面目,从画面中可以看得出来这款钻戒真的是非常的大,怪不得也有的网友说道:贫穷限制了我们的想象!不过这么大的一个钻戒带在身上,难道不怕丢吗?毕竟参与节目的其他几位嘉宾并没有戴哦!章子怡上节目戴9.15克拉钻戒,打码都码不上,画面一转钻戒露真面!不知道对此你怎么看呢?

章子怡节目中手指被打马赛克 被网友扒出是超大戒指

今日播出的《妻子的浪漫旅行》第二季中,章子怡、谢娜等几位妻子齐聚吃火锅热聊,而不少网友却注意到,章子怡手上的戒指被打码,被扒出的几个镜头中能看出章子怡戴的是一个超大钻戒。网友纷纷猜测:难道是戒指太大?

今日播出的《妻子的浪漫旅行》第二季中,章子怡、谢娜等几位妻子齐聚吃火锅热聊,而不少网友却注意到,章子怡手上的戒指被打码,被扒出的几个镜头中能看出章子怡戴的是一个超大钻戒。网友纷纷猜测:难道是戒指太大?来源:新浪娱乐

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