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绿水青山 我们的家园(1)

2018-07-23 19:31 来源:汉网

  绿水青山 我们的家园(1)

  这只是雅尼斯执教北京男篮的第一个赛季,接下来他还能帮球队变得更好。黄蜂主场迎战灰熊,霍华德因为吃到16次技术犯规自动禁赛,沃克三节贡献46分,黄蜂140-79吊打灰熊。

第10分钟,权健取得领先,张诚利用一次角球机会禁区弧顶右侧一脚远射破门,1-0!第15分钟,帕托25米射门高出横梁。47秒后,周琦又是一记暴扣,连续在内线强硬的予以回击。

  双方都六人得分上双,其中詹姆斯拿到35分17次助攻7个篮板,希尔22分,卡尔德隆14分,格林15分,乐福23分12个篮板,史密斯10分。当然了或许有的球迷会说广东之所以能够全场压制新疆最大的原因就是由于他们的手感火烫,全场比赛2分球46中31,三分球35中14,尤其是斯隆在外线更是弹无虚发全场比赛5投5中的三分,显然这一点毫无疑问是新疆输球的其中一个原因但是这绝对不是主要原因,说白了新疆昨天之所以表现的这么尴尬最主要的原因就是内线软肋被广东打爆,尤其布拉切的发挥更是成为了新疆输球的真因。

  (上官正)从老外援马布里、莫里斯手中接过接力棒,北京队两名新外援杰克逊、汉密尔顿就承受了巨大的压力和不停的被比较。

我们不是想找借口,下一阶段我们希望能有一个良好的身体,当然我不是在找借口。

  能赢一场是一场,能拿一分是一分,对于现在的恒大来说,这就足够了。

  主帅泰伦-卢和球队似乎彻底撕破脸皮,直接离开了球队。虽然奇才替补疯狂砍分,可惜无济于事。

  灰熊埃文斯16分7板4助攻6失误,马丁12分8板。

  今天,詹姆斯用完美的表现带领骑士击败了东部第一。北京时间3月24日上午,NBA常规赛继续进行,勇士坐镇主场迎战老鹰。

  此时,五棵松球馆已经陷入到极度狂热的氛围中,现场的所有球迷都在疯狂的为北京喊着加油。

  艾伦-杰克逊虽没有马布里般的统治力,但他已证明了自己是CBA顶级小外援,攻传皆一流,还能打关键球。

  (上官正)CBA联赛对于运动员在联赛期间的言行一直有明确规定,本赛季公布的纪律准则中第二章第三十条明确指出:球员在赛后新闻发布会上以各种方式暗示裁判不公正、公开评论裁判判罚行为,纪律部门有权对于第一次违规,处以通报批评、停赛1至3场的处罚。

  

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2018-07-23 09:26:00 网易科技 分享
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在今晨5点多,NBATV也在推特上转发了ESPN的分析视频并写道:伦纳德本赛季不会回归了?这都让球迷们浮想联翩,不过就在这一关键时刻,马刺队的后卫丹尼-格林在推特上转发沃神的推特并写道:不能再假了哈哈哈,也就是辟谣马刺队并没有全队恳求伦纳德复出。

  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)