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                                                                      <kbd id='LIptD'></kbd><address id='LIptD'><style id='LIptD'></style></address><button id='LIptD'></button>

                                                                              <kbd id='LIptD'></kbd><address id='LIptD'><style id='LIptD'></style></address><button id='LIptD'></button>

                                                                                      <kbd id='LIptD'></kbd><address id='LIptD'><style id='LIptD'></style></address><button id='LIptD'></button>

                                                                                              <kbd id='LIptD'></kbd><address id='LIptD'><style id='LIptD'></style></address><button id='LIptD'></button>

                                                                                                      <kbd id='LIptD'></kbd><address id='LIptD'><style id='LIptD'></style></address><button id='LIptD'></button>

                                                                                                              <kbd id='LIptD'></kbd><address id='LIptD'><style id='LIptD'></style></address><button id='LIptD'></button>

                                                                                                                      <kbd id='LIptD'></kbd><address id='LIptD'><style id='LIptD'></style></address><button id='LIptD'></button>

                                                                                                                              <kbd id='LIptD'></kbd><address id='LIptD'><style id='LIptD'></style></address><button id='LIptD'></button>

                                                                                                                                      <kbd id='LIptD'></kbd><address id='LIptD'><style id='LIptD'></style></address><button id='LIptD'></button>

                                                                                                                                              <kbd id='LIptD'></kbd><address id='LIptD'><style id='LIptD'></style></address><button id='LIptD'></button>

                                                                                                                                                      <kbd id='LIptD'></kbd><address id='LIptD'><style id='LIptD'></style></address><button id='LIptD'></button>

                                                                                                                                                              <kbd id='LIptD'></kbd><address id='LIptD'><style id='LIptD'></style></address><button id='LIptD'></button>

                                                                                                                                                                      <kbd id='LIptD'></kbd><address id='LIptD'><style id='LIptD'></style></address><button id='LIptD'></button>

                                                                                                                                                                          赌球网址

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                                                                                                                                                                            2014年违建。 市文物局供图

                                                                                                                                                                            如今,违建已经拆除完毕。

                                                                                                                                                                            王歧丰/摄

                                                                                                                                                                            家住美国旧金山的小夫妻戴夫·卡普兰和麦肯齐·卡普兰最近很开心,因为他们两个月大的女儿伊莎贝尔突然成了“网红”。美国有线电视新闻网25日报道,麦肯齐上周抱着女儿随手发了个自拍,第二天就得知照片“火了”,原因是伊莎贝尔的头发浓密到让人羡慕嫉妒恨。戴夫说,他的一个亲戚把这张自拍转发到娱乐社交平台“红迪网站”,配上文字“我婴儿表妹有着一头新闻主播般的秀发”,旋即引发网民疯狂转发评论,还有些网民用修图软件把伊莎贝尔P进各种欢乐场景。

                                                                                                                                                                            卡普兰夫妇说:“大家太有才了,而且照片P得很有趣,我们很开心。”儿科医生珍妮弗·舒认为,伊莎贝尔才两个月大,头发就这么浓密,很可能是因为遗传。戴夫则把女儿的秀发归功到他家这边,“我妈说,我3个月大的时候刘海就要长到眼睛那去了”。(刘红霞)【新华社微特稿】

                                                                                                                                                                            京华时报讯(记者张晓敏)昨天,据香港媒体爆料,蔡振华对国足4比0马尔代夫非常不满,如果高洪波未能带领国足出线,中国足协将继续选帅历程。

                                                                                                                                                                            由于未能在马尔代夫的身上捞到足够多的净胜球,国足出线的命运已不掌握在自己手中。按照该香港媒体的说法,蔡振华对4比0马尔代夫甚为不满。赛后严令如果不能晋级12强赛,足协将继续选帅工作,这意味着现任主帅高洪波随时有可能走人。

                                                                                                                                                                            昨天从前方也传来利好消息,几名伤号于海、吴曦、张琳芃的伤势已无大碍,并且都参加了球队的合练。对手卡塔尔方面,有4名主力将缺席周二的比赛,其中3人是累积黄牌停赛,另外1人受伤。

                                                                                                                                                                            美日联合两栖登陆演习。

                                                                                                                                                                            据日本《朝日新闻》27日报道,日本陆上自卫队28日将在本土最西端的与那国岛(位于冲绳县与那国町)新部署沿岸监视部队。作为针对中国崛起的“强化西南诸岛防卫”的先头部队,该部队将有约150名自卫队员常驻与那国岛,配备可移动式雷达监视系统。

                                                                                                                                                                            报道称,与那国岛是一个面积约28平方公里的小岛。岛上主要以渔业、种植业和畜产业为主,距钓鱼岛约150公里,晴天时在岛上可以看见对面的台湾岛,地理位置非常重要。

                                                                                                                                                                            此前,担任西南防卫核心的陆上自卫队只在冲绳本岛部署第15旅团,尚未在与那国岛等离岛上进驻部队。为强化从九州到西南诸岛的防卫,防卫省将与那国岛作为“转向西南”的第一步。报道称,日本在2010年防卫大纲中就提出在与那国岛部署部队的想法。沿岸监视部队的进驻,将是应对强力进出海洋的中国、填补日本自卫队防卫“空白地带”的重要一步,将起到“西南之眼”的作用。

                                                                                                                                                                            据日本《八重山每日新闻》26日报道,与那国机场从去年4月至今年2月频繁有自卫队军机起降,包括陆自西部方面部队的固定翼飞机“比奇350”、第15旅团运输机、CH-47JA和航空自卫队那霸基地的中型运输机C-1等。《朝日新闻》称 ,监视部队进驻后,陆自还将于今年内在鹿儿岛县奄美大岛和冲绳县宫古岛等新设驻扎地。计划在这两个离岛分别部署约550人和700至800人的警备部队和反舰和地对空导弹部队等。▲ (丰 豆)

                                                                                                                                                                            本报讯(记者 王子轩)今天,2016世界斯诺克中国公开赛就将在北京大学生体育馆拉开战幕,昨天下午刚刚抵京的丁俊晖和梁文博就将出战,为此组委会也特意推迟了他们俩的资格赛。

                                                                                                                                                                            其实本届中国公开赛的资格赛已于2月12日在英国巴恩斯利结束,只有丁俊晖、梁文博、卫冕冠军塞尔比和世锦赛冠军宾汉姆的资格赛被安排在正赛期间进行。塞尔比已经退赛,这一安排向丁俊晖和梁文博提出了挑战,因为他们二人昨天下午才从英国飞抵北京,因为倒时差的关系,丁俊晖没有出现在赛事开始前的新闻发布会现场,梁文博则是会议进行到一半时匆匆赶来。今天下午2点,梁文博就将出战彼得·莱昂斯,丁俊晖则要在晚上7点半迎战李·沃克。梁文博说:“飞机晚点了五个小时,(我要)好好调整一下,希望好好休息一下。这个比赛是我这个赛季参加的倒数第二个比赛,希望自己能调整好状态,展现出自己应有的实力。”在今天上午9点率先开始的一场正赛中,18岁的中国小将周跃龙将挑战“苏格兰巫师”希金斯。二人此前曾在一站PTC赛事中相遇,当时周跃龙1比4告负。此番再度较量,周跃龙说:“他的实力在我之上,技术特别全面,我只有到状态最好的时候才有机会战胜他。其实在斯诺克这项运动中,以弱胜强经常出现,这种冷门也是斯诺克的(魅力)所在。”

                                                                                                                                                                            摄影/本报记者 崔峻

                                                                                                                                                                          柳友娟 制图

                                                                                                                                                                            ■本报记者 夏斌

                                                                                                                                                                            一个人独处时,感觉有点孤单,怎么办?微软亚洲研究院推出的“微软小冰”,或许可以像闺蜜一样地跟你聊天解闷。3.0版本的“小冰”除了具有“评颜值”“选搭配”等功能外,还基于深度学习技术具备强大的视觉识别能力。它在看到一张图片后,可以基于情感给出人性化回复,且秒回速度缩短到250毫秒。

                                                                                                                                                                            不仅仅是“微软小冰”和围棋高手“阿尔法狗”,从互联网搜索到语言翻译,乃至识别患有自闭症风险的基因……凡是需要从大量数据中预测未知信息的领域,都是深度学习可以一展拳脚的地方。那么,什么是深度学习技术?它将怎样改变人类的生活?

                                                                                                                                                                            万张图片中发现重复的猫

                                                                                                                                                                            2011年,谷歌一家实验室的研究人员从视频网站中,抽取了1000万张静态图片,把它“喂”给谷歌大脑,目标是从中寻找重复出现的图案。3天后,谷歌大脑在没有人类帮助的情况下,从这些图片中发现了“猫”。

                                                                                                                                                                            这个谷歌大脑就是一个采用深度学习技术的大型神经网络模型,由1000台电脑组成。这件事当时在科技界引起了轰动,被认为深度学习复兴的里程碑。

                                                                                                                                                                            所谓深度学习,就是用多层神经元构成的神经网络,以达到机器学习的功能。这些多层的电脑网络像人类大脑一样,可以收集信息,并基于收集到的信息产生相应的行为。

                                                                                                                                                                            传统的机器学习方法一般只能挖掘简单的线性关系,如1+1等于2。然而,大千世界并不是这种简单关系所能描述的,如收入与年龄、性别、职业、学历的关系。深度学习的出现改变了这种现状,它的灵感来源于模仿人类大脑神经网络。

                                                                                                                                                                            科学家发现,人类大脑皮质不是直接对视网膜传递过来的数据进行特征提取处理,而是让接收到的刺激信号通过一个复杂的网络模型进行筛选。这种层级结构大大降低了视觉系统处理的数据量,并最终保留了有用的信息。

                                                                                                                                                                            上世纪60年代,生物学家在研究猫的脑皮层时,发现其独特的网络结构能有效降低反馈神经网络的复杂性,继而提出“卷积神经网络”。利用这种网络结构编写的深度学习程序,适应性很强,成为人工智能的突破口。

                                                                                                                                                                            语音识别改变人机交互

                                                                                                                                                                            简单地讲,深度学习技术是对人脑的一种模拟,因而可以完成很多人脑所具有的功能。

                                                                                                                                                                            最为人所熟知的是视觉功能。我们的相机可以像眼睛一样看到这个世界,却不能像大脑一样看懂这个世界,深度学习恰恰补上了这个短板。有了深度学习,百度识图可以准确识别照片中的物体类别,并对照片进行自动归类或搜索。有了深度学习,我们可以很方便地刷脸付款。有了深度学习,特制机器可以检测一定空间内所有人员、车辆的行踪,并对可疑和危险事件及时报警。

                                                                                                                                                                            同时,深度学习技术在语音识别方面,也有广泛的应用。在深度学习的帮助下,计算机拥有越来越强大的语音识别能力,这可能改变目前仍以键盘为主的人机交互模式。

                                                                                                                                                                            深度学习还和增强学习相结合,正深刻改变着机器人领域。所谓增强学习,指的是机器人通过与环境交互中得到的奖赏和惩罚,自主学习更优的策略。前段时间引人关注的“阿尔法狗”就是增强学习的产物,它通过跟棋手下棋或跟自己对弈的输赢情况,摸索出更好的下棋策略。

                                                                                                                                                                            什么让深度学习实现超越

                                                                                                                                                                            不过,创造一个强大的神经网络需更多处理层。而由于硬件限制,早期仅能制造2至3个神经层。那么,是什么让深度学习实现超越呢?

                                                                                                                                                                            显然,高性能计算能力的提升是一大助力。这些年GPU(图形处理器)、超级计算机和云计算的迅猛发展,让深度学习脱颖而出。2011年谷歌大脑用了1000台机器、16000个CPU处理的深度学习模型大概有10亿个神经元。而现在,我们已经可以在几个GPU上完成同样的计算了。

                                                                                                                                                                            “深度学习还得到大数据的助力,就像火箭有了燃料。”格灵深瞳计算机视觉工程师、清华大学自动化系博士潘争介绍,深度学习技术建立在大量实例基础上,就像小孩收集现实世界的信息一样。而且,“喂”的数据越多,它就越聪明,并且不会“消化不良”。因为大数据的不可或缺,所以目前深度学习做得最好的基本是拥有大量数据的IT巨头,如谷歌、微软、百度等。

                                                                                                                                                                            现在,深度学习技术在语音识别、计算机视觉、语言翻译等领域,均战胜传统的机器学习方法,甚至在人脸验证、图像分类上还超过人类的识别能力。专家预计,再过些年,我们口袋里的手机也可以运行像人脑一样复杂的神经网络。

                                                                                                                                                                            不过,就目前的趋势来看,深度学习技术仍然无法代替“坐在后台监控室的人”。举个例子,如果你和朋友在一家饭店里用餐后抢着结账,这种推搡过程,智能摄像头尚难以判断是在打架还是怎么了。可见,逻辑判断和情感选择,是深度学习尚难以逾越的障碍。

                                                                                                                                                                            (部分资料引自《三联生活周刊》、雷锋网)

                                                                                                                                                                            ◇案例◇

                                                                                                                                                                            一眼就能识别坏人的系统

                                                                                                                                                                            专注于计算机视觉及人工智能的科技公司格灵深瞳,将基于深度学习技术研发的智能识别系统,运用到银行安防监控领域。

                                                                                                                                                                            考虑到传统光学镜头在识别图像时会丢失“深度”维度,格灵深瞳专门为银行安监开发了一套三维传感器。在它的背后,一套奖惩机制训练成的算法模型能够主动识别异常。“看见有人走近了一个有人的自动柜员机,而不是旁边那个空着的,此时要识别他的轨迹、判断其行为是否正常,就牵涉到深度学习。”格灵深瞳CEO何搏飞介绍,如果系统识别出异常,它就会推送给后台监督者。而为了教会机器判断准确,背后需要提供几十万量级的图片数据。

                                                                                                                                                                            何搏飞指出,给这个智能识别系统一张侧脸或者是没有脸的全身照,它也能以超过99%的精度迅速锁定目标。前提是建一个6000到1.5万的样本库,“一旦样本达到百万级,可能精度要下降20%或更多。”

                                                                                                                                                                            3月13日,从南阳带母亲来郑州看病的陈女士坐公交车时,随身带的1.7万元看病钱不翼而飞。监控显示,乘车的一名年轻女士向她“下了手”。

                                                                                                                                                                            案发13天后,案件成功告破,郑州警方将逃至安徽的20岁嫌犯付某抓获。

                                                                                                                                                                            【回顾】

                                                                                                                                                                            南阳母女来郑看病

                                                                                                                                                                            公交车上被偷1.7万元

                                                                                                                                                                            3月13日,陈女士带着母亲来郑州看病,她们为了节省跨地取款的手续费,将借的3万元现金带在了身上。

                                                                                                                                                                            当日11时许,大巴抵达郑州,陈女士和母亲在紫荆山路陇海路口附近坐上一辆86路公交车。

                                                                                                                                                                            在南阳路宋寨站,陈女士把母亲扶下车后,发现包里的钱少了一多半,钱包也不见了,经查点有1.7万多元救命钱不见了。

                                                                                                                                                                            陈女士说,在公交车上时,她和母亲中间挤着一名年轻女子,她没想到其会对她下手。随后,陈女士拨打110报警,长兴路分局刘寨治安中队调取车内监控寻找嫌疑人踪迹。

                                                                                                                                                                            【线索】

                                                                                                                                                                            公交车上监控拍下

                                                                                                                                                                            嫌疑女子偷钱全过程

                                                                                                                                                                            幸运的是,公交车上的监控拍下了车内的情况,视频中,陈女士拿着很多行李,和母亲一起挤在车厢中间位置。

                                                                                                                                                                            一名长发马尾戴白色帽子、穿绿色外套的女子挤到陈女士和她母亲中间,母女二人均未警惕。女子向四周看了看,将目光锁定在陈女士母亲的肩包上。

                                                                                                                                                                            女子将自己的包靠在陈女士母亲的包上,撸起袖子一点点盗取对方包内现金,当陈女士发现有空位置喊母亲去坐时,女子顺势又将包中的钱偷出一部分。

                                                                                                                                                                            这时,陈女士的母亲身体向前,女子偷钱的手来不及放进包,就立即抓住车内把手,随后若无其事地将钱塞入包中,公交车停靠时她立即下车离开。

                                                                                                                                                                            【侦破】

                                                                                                                                                                            案发13天后嫌疑人落网

                                                                                                                                                                            救命钱“物归原主”

                                                                                                                                                                            案发13天后,3月26日19时30分,郑州警方发布消息称,嫌疑人被抓住了。

                                                                                                                                                                            通报称,接到报警后,郑州市公安局长兴路分局迅速指派民警赶到现场开展调查。经查看公交车监控录像,在受害人指认下,民警发现一名年轻女子有重大作案嫌疑。郑州警方随即成立由犯罪侦查局牵头,长兴路分局和便衣、网监等多警种参与的专案组,合成作战,全力寻找该嫌疑人。

                                                                                                                                                                            通过摸排调查,专案组民警获得该嫌疑人的踪迹,经顺线追踪,警方于3月26日凌晨将已逃至安徽的嫌疑人付某(女,20岁)带回郑州,其所盗赃款悉数追回。付某对其在86路公交车上扒窃作案的犯罪事实供认不讳。

                                                                                                                                                                          编辑:

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