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习近平两会“话中画”

2019-05-27 00:18 来源:人民经济网

  习近平两会“话中画”

  尼克尔森留给球迷的印象是外线飘投外加高低位策应,可面对辽宁前两战这种进攻已被掐死,令广东内线进攻全面受限,而今天呢,易建联给尼克尔森指明了方向,持球内袭攻韩德君移动慢的弱点,铸就的事实若下:他一次次强突内线,包括拼强进行篮板重扣,搅翻辽宁内线后他又外扯飚射进两粒三分,若此单节两分球7投6中,三分球3投2中单节狂轰20分,球队领先9分。劳森的关键一击只留给广厦秒的时间,即便是李春江立即请求暂停布置战术,但此前一记飙中7记三分的林志杰未能延续神奇,他的仓促抢投出手甚至未能碰到篮筐,也让山东得以惊险拿下如此关键大战的胜利。

不过,广厦收获了希望。主教练李春江表示,这场比赛球员们开局有些紧,但到了第四节,全队放下包袱打出了自己的水平,也抓住了宝贵的机会。

  回去还会总结,把第四场打好。暂停过后,易建联造罚球杀伤,郭艾伦回敬三分,最后一攻广东队用战术犯规耗光辽宁队的时间,半场结束,广东队44-39反超5分。

  任骏飞上篮2加1,广东68比39领先。在上一场比赛中,辽宁队101-95击败广东队,总比分2-0领先。

最终上港客场1-2不敌对手。

  靠着阿联的回暖,再加上尼科尔森第二节单节独得20分的大爆发,广东队一度建立起两位数的优势。

  吉林市人民政府副秘书长杨立民、吉林市体育局副局长才宏文、吉林市体育总会秘书长李彤、吉林市市委宣传部副调研员沈玉萍、吉马组委会相关负责人黄坚毅、吉马组委会相关负责人高伟、吉林康乃尔集团董事长宋治平等领导出席新闻发布会,沈玉萍担任发布会主持人。一口气连砍7分,哈德森用一己之力改变了比赛的走势,而接下来他又大杀四方,相继拿到9分,完全打崩了广东队的防线。

  随着郭艾伦的强突和哈德森的内传钟诚上篮命中,本场比赛比赛彻底失去悬念。

  赛事医疗方面,落实智美五道生命防线医疗保障体系,搭建生命绿色通道。(篱笆)

  赛前,虽然主教练李春江表示要当作一场普通的比赛,但是面对总决赛就在眼前的诱惑,广厦的球员心理发生了变化,也是情有可原。

  张春军空切上篮,最后一攻赵岩昊压哨补篮命中,三节结束,广厦队77-76领先1分。

  这其中,劳森尤其还在决胜时刻拯救山东,他的连环攻击得分彻底扼杀广厦反扑希望,反观福特森最后阶段连续打铁,未能成为广厦救世主,两大超级小外援的对决也是继续火爆。至此,本赛季代表中超参加亚冠的申花、恒大和上港皆被淘汰出局,权健成为亚冠赛场的中超独苗。

  

  习近平两会“话中画”

 
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冒充特朗普都没毛病?AI能让你冒充任何人

2019-05-27 09:26:00 网易科技 分享
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经过两年多的魔鬼训练,陈奕迅再也不是灵活的胖子,而现在的陈奕迅暴瘦20斤,最大的功劳非徐濠萦莫属,有人说徐濠萦败家品味差,但是,在陈奕迅看来,她是一个尽心尽力的妻子,Eason当然不负众望努力去减肥。

  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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