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2019-09-22 18:00 来源:中国经济网陕西

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  评论称,台军基层部队的战力早已被掏空,少了“军法”,干部练兵只能点到为止。位于美国密西西比州的哥伦布空军基地23日在社交媒体上发表声明说,这架教练机坠毁在基地附近一处偏僻地区,坠机地点没有房屋或其他建筑,两名飞行员已被送往医院接受检查。

2011年卡扎菲政权被推翻后,利比亚局势陷入动荡,目前两大势力割据对峙。  战士们喜欢梁彩雄,梁彩雄也喜欢他们。

  ”科学的军事理论就是战斗力。

  经过多年测试后,M27从2010年开始装备美国海军陆战队,是全体美国海军陆战队员的最爱。朝美间的互信和协商是关键,而中国的参与最为重要。

据悉,在美国厂商的协助下,目前沱江舰正在左营厂区内更换另一款新型的VDS。

  一名担心报复而不愿公开姓名的民兵告诉路透社记者,土匪5日下午2时30分左右发动袭击,击退自发组织起来护卫村庄的村民,追击逃难的村民。

  着舰指挥官(LSO)是经过特殊训练的、向舰载机飞行员发出操纵指令并引导其在航空母舰上安全着陆的指挥官,一般由训练有素且取得过航母飞行资质认证的成熟舰载机飞行员担任。  俄罗斯国防部长谢尔盖·绍伊古本月初在首都莫斯科与越南国防部长吴春历会面,就2018年至2020年双边军事合作路线图达成一致。

  该报告显示,15年来,美国的巨额反恐开支主要花在阿富汗战争、伊拉克战争、叙利亚战争、本土反恐安全开支和国际反恐资助计划等方面。

  另一方面,日本海空自卫队的任务则日益增多,例如应对朝鲜半岛局势、在外国飞机靠近日本时紧急升空等,此外,陆自和空自还要依据安全保障相关法,实施保护美方舰艇和飞机的“武器等防护”,并与美军核动力航母、战略轰炸机频繁开展训练,制约周边国家。  四川绵阳是我国军民融合产业示范基地之一。

  报道称,日本海自、空自已实现护卫舰、潜艇、战机等运用一体化,只有陆自仍将日本全国分为5个方面队分别运用。

  让我们紧密团结在以习近平同志为核心的党中央周围,不忘初心、继续前进,为实现党在新形势下的强军目标、把人民军队建设成为世界一流军队,为实现“两个一百年”奋斗目标、实现中华民族伟大复兴的中国梦而努力奋斗。

  扎哈罗娃是在莫斯科举行的新闻发布会上透露的上述消息。今年3月末,在美国“林肯”号航母上,LSO借助“飞机进场远程接管员”系统,利用操纵杆接管并首次远程操控1架F/A-18战斗机成功着舰。

  

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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?

”周朋生说,当时在我方装备落后很多的情况下还能打赢战争,靠的就是一种一往无前的精神。

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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。

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?


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