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2019-05-26 11:01 来源:东南网

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  (责编:徐倩、孙红丽)“在线教育行业发展规范有序、守好底线,不仅靠企业和平台严格自律,有关行政部门的监管也不能缺位。

积极探索劳动力分享,以中高端技术型人才为重点,实现同区域或跨区域生产劳动力的共享。  六年七登质量黑榜,在某种程度上暗示了欧普照明在品控方面并不理想。

  “助教在我们这就是小行家。  当然,德豪润达还想同时优化资本结构,目前其合并报表的资产负债率约为%。

  随着粤港澳大湾区的确立,满京华也面临更多的机遇和挑战。以“村村有站点、户户有台账、人人有对策”为工作重点,建立健全信息动态管理体系,做到识别精准、措施精准,确保就业扶贫对症下药、靶向治疗。

意见指出,对成功创建国家级创业孵化基地的,重庆将给予示范奖补。

  事实上,有业内人士曾向《证券日报》记者直言,在增量市场中,上市房企市值超过1万亿元。

  其实,最合理的用灯选择,是使用LED节能灯。在课程设置和外界交流上,社区学院又向前迈开了一大步。

    “我们提供的不仅包括硬装,而且包括软装,就是一站式整装。

  多地政府还运用大数据技术,提升电子商务统计监测水平,更好地服务于政府科学决策和企业发展参考。据悉,今年江苏将选择苏南国家自主创新示范区、战略性新兴产业基地、知识产权工作基础较好的省辖市等区域先行试点,条件成熟后在江苏境内全面推开,逐步形成省市联动、部门协同推进知识产权区域布局的工作机制,建立政府引导,企业、高校院所、知识产权服务机构、产业联盟参与的知识产权区域布局工作格局。

  看书、用电脑、玩手机等都属于近距离用眼,因而要每隔45分钟休息远眺3分钟。

  业内指出,纵观整个照明行业,供给过剩但需求不足,行业内或将进行新一轮洗牌,欧普照明上市纵然可以募资扩产,但公司现有生产线尚未满负荷运转,未来存货增加风险陡增。

    (作者系北京市门头沟区政协主席)(来源:)2013至2015年,连续三年双十一欧普电商销量排名照明家居类第一。

  

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冒充特朗普都没毛病?AI能让你冒充任何人

2019-05-26 09:26:00 网易科技 分享
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  对此,阿拉丁照明全产业链电商事业部总经理刘俊认为,雾霾之下,照明保卫战最基本也是最关键的是打造性价比,可靠性高的LED照明产品,LED照明的应用普及度近年在快速提升,新增量的市政照明工程、家装、酒店、商业照明等应用基本以LED为主,预计两年内,LED灯具的存量就会超过传统节能灯具。

  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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