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2018-09-24 00:06 来源:九江传媒网

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性能方面简单聊一下自己的亲身感受,小米NOTE3搭载的骁龙660处理器,主频,配合6G运行内存足够满足大部分用户的需求了,小编亲测吃鸡王者没问题,办公、娱乐都不错的一款手机,比较对得起1799元的价格(天猫)。笔记本只有薄、重770克,跟一大瓶矿泉水差不多。

  再加上无线充功能,华美兴泰的该款产品技术含量不可小觑。整体来看,荣耀V10在各个方面都拥有相当不错的提升,感兴趣的话,可以多关注一下。

  最近奥林巴斯新款入门级无反相机E-PL9规格泄露了,预计于2月7日发布。我再顺便开个脑洞:在折叠手机的技术更加成熟后,折叠手机的性能会得到大幅度的提升,并进行全方位的优化,如360°折叠、将两块屏幕换用全面屏等。

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  其次,罗杰斯发现从很多角度来看,配有FaceID功能的手机似乎只需要看一眼就能解锁。苹果尚未公布任何与其自动驾驶汽车测试相关的具体产品计划,但该公司CEO蒂姆·库克(TimCook)已经公开表达了研发自动驾驶系统的兴趣。

  他补充说:从这个意义上说,利用FaceID解锁手机比TouchID更容易。

  由于美国消费者提出的集体诉讼类似,所以它们最终可能会合并为一桩集体诉讼。此次发布会上,佳能带来了一款全新的微单相机EOSM50,其采用了有效像素约2410万,APS-C画幅的CMOS图像感应器,并且搭载佳能最新一代DIGIC8影像处理器。

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  过去30年来,苹果在中国市场的员工数量增长了9倍,目前已经达到1万名。

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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?

而单反领域佳能领跑倒不是什么新鲜事,这也基本符合全球的单反相机市场表现。

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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:

?处理中...

 

(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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