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我们在开发这一系列人工智能应用的时候,我们会考虑不同的框架,包括非常著名的在大学里面进行产学研结合研发出来的框架,能够基于这些框架进行自身的应用程序的研发,使用卷积网络架构来做到这一点。这一系列的AI可以应用到哪些领域呢?我们是否已经蓄势待发把它用在一些具体的场景里面。我刚才讲到了语音识别,包括在社交媒体零售里面的聊天机器人。我跟大家分享一个故事,就是有一些人会打客服中心,可以看到客服中心的人越来越礼貌、越来越耐心,如果你通过电话拨入,它们会非常耐心,为什么这些客服会这么耐心礼貌?因为它们是客服机器人,而不是真正由人类来做。包括AI也可以应用在自动驾驶之上,这是我们的机构所研究的动向,我们进行了语义识别,使用大规模的网上课程,包吸引了450万名线上的学习者。我们希望能够把这些语义和文本,也就是老师的讲课能够进行自然语言的识别进行字母的翻译,能够吸引不同国家的学习者。所以有图像、有文本,我们可以使用这些自然语言识别来翻译帮助线上的学习者学习,让他们能够自动地了解这些文本的含义,这对于AI的应用来说是非常重要的进步。我们已经很好地把AI和深度学习结合在一起。另外就是医疗影像社别,一般人看不懂医学影像,但是机损级可以帮助我们了解和阐释这些医学影像会带来什么结果或病症。这就是基于卷积网络、层级网络能够帮助我们做到的事情。这些使用AI来做,帮助我们节省能源,可以训练机器,而不是训练人。所以我们如果没有很好地进行训练,就不能大规模展开,所以我们需要找到更好的方法进行人工智能深度学习的网络更好地对结果产出有一个精准的预测。能够基于我们有限的资源去做。我们觉得二元网络可以帮助我们做到这点,我们发明了多媒体自动化分析,可以使用在很多领域,包括医疗健康领域,对医学影像进行分析,对于CT/PTE扫描以及超声波仪器进行报告和分析,这样就能帮助主治医生进行判断。这是脑肿瘤的识别,能够识别里面的病灶。我们通过机器学习和人工智能的识别更好地进行判定,而不需要过于人工的干预,能够让个机器罗列人的病症和原因,作为辅佐人类的手段。另外是在心脏疾病的应用,中国在这方面的研究已经非常领先了,把二元神经网络用在实际的应用场景。尤其是在能源领域的应用使得温室气体排放,使得全球气候变暖,所以我们在机器运转的时候要注重生态友好。德国有一句话是绿色IT,我们要评估这些机器不是说它们的功劳有多大,而是能耗是不是非常友好的机器或仪器。U盘20年专利到期文字符号传递信息时的高效率带来了便利,但也让日常交流变得暧昧不明、歧义丛生。尽管视频与直播技术正在让网络交流变得多元化,但通过文字表达观点依然是主流趋势。网络暴力的温床就在以文字为主的含糊的表意机制所引发的一些误解当中无形滋生。有时,论坛、微博、微信上的文字显得就像是“大字报”——你无法与之正面辩驳,只能默默看着一些自己不满意的白底黑字瞬间辐射到全世界。为了与之对抗,你也开始编辑状态,试图用最简练又夺目的字眼争取到更多的关注。于是,不难看到,过激的言辞必然会成为这种竞争关系中首要的武装。谁也不会去注意那些四平八稳的表述,猛烈的人身攻击则无论何时都是吸引大众眼球的重要戏码。

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世界上很多发展中国家并非不想静下心来搞发展,而是由于短期执政的机会主义作祟以及执政期间反对党的抵制,形成了不利于国家长期发展的结局。一个政党一个方案,你方唱罢我登台;你执政、我反对。为反对而反对,为制衡而制衡。制衡完毕,什么也没做;反对完毕,什么也做不了。“李佳琦可是我们用真金白银砸出来的男人!谁都不能欺负他。”李佳琦的一位粉丝说。粉丝们眼巴巴看着李佳琦为自己的口红色号操碎了心、为自己省下了“一个亿”,还要被如此围攻,留言区最多的一句是“哥哥,心疼你!”

湖南日报

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