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2019-07-18 06:37 来源:凤凰网

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  本场比赛,辽宁队在北京队整体防守面前显得办法不足,两分球命中率仅有39%,三分球命中率更是只有可怜的%,篮板数、助攻数都落后于对手。主教练亚尼斯表示,比赛打到今天,把思想上的准备工作做好更重要。

  尤其在防守端易建联可谓把统治力一词发挥到极致,最为经典的2次防守就是在第三节还剩下2分55秒的时候,布拉切持球到篮下准备强打易建联,不过遗憾的是被易建联一记大帽给扇飞了不过球权依旧是新疆的,而接着在2分42秒的时候亚当斯强行突破面对易建联的防守想完成一记高抛上篮,但是易建联则用一记拍苍蝇的大帽直接扇飞了亚当斯的上篮,真可谓是霸气十足,而且还有在第二节比赛的时候亚当斯突破被易建联一个钉板大帽给帽的结结实实。再加上辽宁队的另外一名控卫赵继伟也同样梦游,这也导致辽宁队在上半场比赛中仅得到33分。

CBA历史上,没有一支球队能在0-2落后情况下翻盘。

  利雅得胜利是沙特阿拉伯联赛的一支传统劲旅,他们曾7次夺得沙特联赛冠军,在联赛还剩2轮的情况下,目前位居联赛第三位,很有希望杀入明年的亚冠联赛。

  上一场表现不佳的斯隆和赵睿,一上来就火力全开。当然了广东赢下了比赛对于广东的球迷来说可谓是非常开心,毕竟上个赛季被新疆压得喘不过气来而且在总决赛上还被横扫了,所以说在这轮的系列赛上广东几乎打的新疆毫无还手之力可谓是报了上赛季之愁,不过相对于广东的喜悦新疆则高兴不起来了,说白了在这一轮系列赛上新疆是真的打不过广东,就像昨天的比赛新疆的确是拼到了最后一口气,但是即便如此新疆依旧还是不能带走一场胜利。

  数据方面,辽宁队哈德森41分8篮板5助攻,赵继伟19分5助攻,郭艾伦18分8篮板5助攻,李晓旭16分7篮板,韩德君13分13篮板;北京队方硕24分4助攻,汉密尔顿21分12篮板,杰克逊38分10篮板10助攻,翟晓川12分5篮板。

  系列赛的前两场,辽宁队的进攻遇到了极大的问题,分别只拿到了92分和87分,与常规赛的正常水准有很大差距。前两节比赛中,赵睿奉献7中5的超高准星,尤其是外线三分2中2,外加罚球也是两罚全中,帮助他在上半场就轰下多达14分位列全队第二高得分,且仅比他多出场4分钟的周鹏少1分。

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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?

博猫娱乐|首页 从团队荣誉来看,袁心玥是大大的输家,她去哪里,哪里似乎就不行。

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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。

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