幸运飞艇开奖记录

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发稿时间:2019-03-01 02:41 来源:幸运飞艇开奖记录

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张瑞在回答记者提问时,非常高兴地告诉记者:这次与工信部增材制造研究院、中国水利水电第九工程局有限公司、中电建集团昆明院、上海新力地产集团有限公司、成都丝路股权重组基金管理有限公司等单位的领导一起,去成都淮州新城调研,并与政府对接项目,得到了政府的欢迎和支持。当地政府对我们这个项目关心、关注、重视,增强了我们落地淮州新城的信心。

李杉 夏乙 编译整理
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
人们说,人工智能会带来风险,人工智能产业要促进,人工智能需要监管,人工智能军备竞赛愈发激烈。
他们还说,人工智能人才非常非常短缺,年轻人,如果你想入行……
深度学习教父Geoffrey Hinton的建议,值得一看。在一份访谈中,他面向想做人工智能研究的年轻人,给出了一些忠告。当然,前边所说的风险、监管、产业等等问题也都有谈及。
这份访谈,来自马丁·福特(Martin Ford)新书,《智能缔造者:人工智能开发者口述真相》(Architects of Intelligence: The Truth About AI from the People Building It)。
Hinton认为,年轻人如果读个硕士然后就直接进入工业界,对研究是不利的。这样的人提不出全新的想法,学界应该留住那些受过良好教育的研究生,他们需要坐下来,思考几年才行。
他也鼓励年轻人批判地看待基础理论、挑战基本假设,也要在认为大家想法都错了的时候,坚持自己的直觉。
以下,是《智能缔造者》中节选出来的这段访谈:
福特:我们来谈谈人工智能的潜在风险。有一个具体挑战是对就业市场和经济的潜在影响。你是否认为所有这些都可能引发新的工业革命并彻底改变就业市场?如果是这样,我们真的需要为此担忧,还是说这可能又被夸大其词了?
Hinton:如果你能够大幅提高生产力并提供更多好处,那应该是一件好事。
它是否是一件好事完全取决于社会制度,根本不取决于技术。人们却在研究技术,就像把技术进步是一个问题一样。
问题在于社会制度,在于我们是否会建立一个公平分享的社会制度,或者说,我们的社会制度会是公平的,还是会让所有进步集中体现在1%的人群身上,然后把剩下的人看得一文不值。
这与技术无关。
福特:那么问题就来了,因为很多工作都会消失——特别是可以预测,而且易于自动化的工作。社会对此作出的反应是为这类人提供基本收入。你同意这种做法吗?
Hinton:是的,我认为基本收入是一个非常明智的想法。
福特:那么,你认为需要通过政策来解决此事吗?有些人认为我们应该让事情自然发展,但那似乎不负责任。
Hinton: 我搬到加拿大是因为这里税率较高,因为我认为正确的税收是好事。政府应该做的是建立各种机制,以便当人们出于自身利益行事时,也会帮助到每个人。高税收是一种这样的机制:当人们致富时,其他人都会获得税收的帮助。
想要确保人工智能让每所有人都受益,还有很多工作要做。我当然认同这种观点。
福特:你对其他一些跟人工智能有关的风险怎么看?比如武器化?
Hinton:是的,我对普京总统最近所说的一些事情感到担忧。
我认为人们现在应该采取非常积极的措施,努力让国际社会以对待化学武器和大规模杀伤性武器的态度,来对待那些不需要人类参与就能杀死人类的武器。
福特:你是否赞成暂停某种类型的研发?
Hinton:这种类型的研发不会暂停,就像神经毒剂的发展也没有暂停一样,但的确有一套国际机制来阻止它们被广泛使用。
福特:除军事武器外,你怎么看待其他风险?是否有其他问题,比如隐私和透明度?
Hinton:我认为有,用它来操纵选举和选民非常令人担忧。剑桥分析由Bob Mercer成立,他是一名机器学习研究人员,你已经看到剑桥分析造成了很大的破坏。我们不得不认真对待。
福特:你认为有监管空间吗?
Hinton:是的,需要很多监管。这是一个非常有趣的问题,但我不是这方面的专家,所以谈不了太多。
福特:你怎么看一般的全球军备竞赛?你认为不应该让一个国家遥遥领先领先其他国家吗?
Hinton:你所谈论的是全球政治问题。
很长一段时间,英国是一个占主导地位的国家,但他们表现得不是很好。
然后就是美国,他们表现得也不是很好。
换一个国家主导,我也不指望他们会有很好的表现。
福特:你认为我们应该采取某种形式的产业政策吗?美国和其他西方政府是否应该关注人工智能,并将其作为国家重要发展方向?
Hinton:技术将迎来巨大的发展,如果一个国家不努力追赶潮流,它肯定是疯了。所以很明显,我认为应该有很多投资。这在我看来似乎是常识。
福特:总的来说,你对这一切感到乐观吗?你认为人工智能是利大于弊吗?
Hinton:我希望利大于弊,但我不知道最终能否如愿。这是一个社会制度问题,而不是技术问题。
福特: 人工智能人才短缺,大家都在招聘。对于想要进入这个领域的年轻人,你有没有什么建议?你能否再提一些建议来吸引更多人,让他们成为人工智能和深度学习方面的专家?
Hinton:我担心为基础理论挑毛病的人不够多。
我提出的“Capsules”(胶囊网络)的想法就是想说,也许我们现在做事的一些基本方法并不是最好的,我们应该抛出一张更大的网。我们应该思考一些非常基本的假设有没有替代品。
我给人们的一条建议是,如果你的直觉告诉你,人们在做的事情并不对,而且可能有更好的方法,你应该遵循你的直觉。
你很可能是错的,但是除非人们在思考如何彻底改变事物时遵循直觉,否则就会深陷其中。
还有一点担忧,是我认为新思想最富饶的来源是在大学中接受过良好教育的研究生。他们可以自由地提出真正的新想法,他们学到的东西足以让他们不再单纯重复历史,我们应该留住这些人。
获得硕士学位然后直接进入工业界的人不会提出全新的想法。我认为你需要坐下来思考几年。
福特:加拿大似乎成了深度学习中心。这是偶然事件,还是说加拿大有什么特别的地方起到了帮助?
Hinton:加拿大高级研究院(CIFAR)为高风险领域的基础研究提供资金,这非常重要。
还有很多事情有运气成分,比如Yann LeCun(他曾经短暂当过我的博士后)和Yoshua Bengio也都在加拿大。我们三个人可以形成非常富有成果的协作,CIFAR为这种合作提供了资助。
那时,我们身处一个充满敌意的环境中感觉有点孤立——深度学习的环境直到最近才变得友好起来——所以获得这笔资金给我们很大帮助,让我们可以用很多时间召开小型会议,展开相互交流。在那里,我们可以真正分享尚未发表的想法。
One More Thing
在《智能缔造者》这本书里,还有很多AI领域名人的访谈。
比如和Hinton并称三巨头的Yoshua Bengio、Yann LeCun,著有人工智能经典教材的伯克利教授Stuart Russell,让马斯克对人工智能产生兴趣和恐惧的牛津大学哲学教授Nick Bostrom,还有我们熟悉的李飞飞、吴恩达、DeepMind创始人Demis Hassabis等等,共23人。
中文版目前 目前人工智能已经成为了全球关注的焦点,很多企业已经开始涉足到这个领域当中,所有人都想要赶上这波潮流,成为最先领到那桶金的人之一。于是乎,可以看到这个技术,在很多方面都开出了花。最主要的就是无人化,超市已经开始不再用店员,而是全自动的智能管理。你刷卡进去以后,可以随意拿任何想要的东西,会有设备自动记录下来,然后自动帮你结账,全程你不需要任何人的帮助,也几乎看不到店员。那么无人驾驶,更是成为了其中的重点。自动化的超市已经发展出来,跟车辆结合,只要你在家点了APP,想要购物。那么会有无人驾驶的汽车,带着超市里的各种商品,自己开到你家门口,让你挑选。对很多司机来说,夜间驾驶,不仅让人疲劳,还会增加很大的风险,那么一旦货运卡车等开始使用无人驾驶,设定好一切即可,再也不必担心出现任何的交通危险。已经有卡车公司,公布了自己的发明,并且已经有十一辆车,在过去很好地完成了人物。他们每天安全地行驶在三条固定的运输线路上,为客户做出了良好的服务。他们也表示将会继续开拓线路,在今年增加车队的容量,提高到四十台。因为过去的优质运营,客户也增加了,还多了一条新的路线。而北京的公交集团,也跟英特尔的子公司mobileye和北太智能签订了合作协议,或许会从明年开始,逐渐实现公交没有司机。北京公交集团,属于目前全球最大的公交公司,主要负责的就是首都的客运服务等各方面业务。而北太智能,在公共交通、人工智能、大数据等方面,有着丰富的处理经验。至于mobileye,则更不必担心,它已经是比较成熟的公司了,在自动驾驶方面,已经做过好多年。在硬件上,它们的自动驾驶套件,可以让车辆实现完全的自动驾驶,从摄像头到方方面面都可以。不仅能够让系统拥有堪比人类的反应能力,机器的敏感度也很高,避免任何事故的发生。当然了,合作不过是开始,彻底推广开来还需要很长的时间。很多人对于新事物的接受能力不是特别强,会担心这种没有人驾驶的汽车,能不能保证安全。不过随着人口的减少,将来很多地方,减少人力的使用,更多的让智能取代人工,是一种全世界的大趋势。很多国家在司机上面,都有着巨大的缺口,这个缺口如果只想等着人类来填补,已经是不可能的了。那么为了减轻负担,增加为百姓服务的设施,使用无人驾驶,是一个必要的过程。对于环境的保护,也是一种巨大的进步。也许现在还有人在排斥,不过等到几年以后,当AI成为人们生活中必须的一部分,那么我们登上没有司机的汽车,并且当成很平常的事,也不会是远的。

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很多人问人工智能究竟是让人丢掉工作还是帮助人更好的工作?其实无论说是替代人还是帮助人,我觉得无法改变的现实就是人工智能确实在改变我们的生活方式,可能真的会出现有被替代的人,但同样也会有被帮助的职业和群体,就看我们怎么去衡量了,甚至看到有人抛出了这个:

我想莫不是因为这两年各种影视节目、科技产物轮番轰炸,加上国内外科技公司各种“ALL in AI”的口号,很多朋友都快被AI砸晕了。但仔细想想,现在的人工智能技术真的有希望达到能替代人类的地步了吗?或者换个问法,现在的AI技术发展到什么样了?小编在这里随便举几个现在国内大家比较熟悉的AI产物。
现在应用到的AI相关技术主要有两方面,自动驾驶和交通管理。自动驾驶主要借助于多通过视觉识别、语音识别、AR成像和路况感知等等技术,形成一个车、路全方位的监控和协同,以期日后能真正达到“无人驾驶”的地步。这方面比较有代表性的是阿里的斑马AliOS系统和蚂蚁软件,人工智能提出的前10条建议中都包括了正确的综合征,这超过了临床专家在另外三个实验中的表现。虽然这项研究采用的测试数据集规模相对较小,而且没有和其他已有的识别方法或人类专家进行直接比较,但是研究结果表明,人工智能有望在临床实践中,辅助罕见遗传综合征的优先级划分与诊断。   研究人员表示,目前还需要开展进一步的研究来优化人工智能的识别能力,并且与其他诊断方法做对比。

根据探维 CEO 王世玮的介绍,其在激光雷达研发领域具备自主特色的“黑科技”包括:

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而和一些选用1550nm激光器的固态激光雷达方案相比,探维依然采用经典的 905nm 半导体激光器,其成本优势在百倍以上。

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王世玮披露,探维的计划是在未来 1年内将光学系统以及雷达系统做到足够稳定,其传感器和芯片的部件方面会按照车规级的要求进行升级,相关的测试会和联创汽车电子一起进行,最终的目标是在 2021 年左右完成车规级产品的定型。据雷锋网新智驾了解,类似的这个过程法雷奥 SCALA 用了 7-8 年时间。

《政府工作报告》提出,省级财政每年筹集100亿元,重点支持科技重大平台、重大项目、重大园区建设。幸运飞艇开奖记录

扎实的技术、具备性价比的产品、资本的加持以及清华控股的产业资源输入,探维这家激光雷达新秀接下来要做的就是潜心打磨产品,满足客户的需求。据探维最新的官方资料显示,除了与汽车自动驾驶领域的巨头一起推进高性能版的激光雷达以外,探维还与多家自动驾驶商用车和特殊车辆公司合作,2019 年在室内无人物流配送、大型港口 AGV、工程作业和运输车辆等场景,都将看到探维激光雷达的应用,目前公司已获得超过 2000 台的采购意向订单。这样看来,探维新的一年将是生产任务满满、研发计划满满。

  2018款奥迪Q7延续了上一代车型简约又不失豪华的设计风格,环抱式的设计给人一种由内到外的安全感,大尺寸多媒体,全液晶仪表,凸显Q7前卫 科技感。动力方面,奥迪Q7搭载2.0升和3.0升涡轮增压发动机,搭配8挡手自一体变速箱,这样的动力组合在这个涡轮增压技术井喷的时代,顺应了潮流。 并且在保证日常动力输出的同时,兼顾了燃油经济性。

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这款产品历时 1 年打造,于 2018 年 6月完成第一代 Demo 的开发,相关样品已经交给客户完成测试,其主要应用领域为 L3、L4 级自动驾驶。探维科技创始人兼 CEO 王世玮博士在接受雷锋网(公众号:雷锋网)新智驾采访时表示,接下来的 2019 年,他们将主推 Tensor 系列产品,“我们想给外界一个明确的信号,就是探维在中低线数激光雷达细分类别中将可以为客户提供价格足够有吸引力的量产产品。”

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  内饰一连了奥迪一直的严谨注意,这应当是奥迪内饰的一个生长方向,在材质和做工上奢华详尽。真皮包裹的三辐式多功效偏向盘造型饱满,角度以及深度可电动4向可调度,倾向盘左侧的控制杆重要控制远近光以及转向灯,其余灯光控制经由过程驾驶员左侧的旋钮控制。车内广大的乘坐空间给人以商务车的错觉,奢华舒服的驾乘体验配合车内空间和最丰盛的驾驶帮助系统,为同级车型创建了划期间的全新尺度。

回看此轮深圳国资驰援民企上市公司,直接涉及易主的案例并不多。麦捷科技是最新一家。更早之前的案例是英唐智控。该公司于2018年10月披露,公司计划通过定增及大股东转让股份的方式,引入战略投资人深圳市赛格集团有限公司。交易完成后,赛格集团将成为英唐智控的控股股东,深圳市国资委将成为公司实控人。

  全新18款奥迪Q7简洁流畅的车身线条塑造出极富运动感的整体造型。3D进气格栅采用横向镀铬饰条,大大增强越野视觉;梯形尾灯设计提高了车辆视觉上的稳定感,低调内敛;此外,独特的轮眉设计、quattro?标识的侧面饰条、箭形设计的LED矩阵式大灯更彰显了不凡个性。

千龙网记者:网络安全与人工智能有何可为?

2018 年 10 月,在经过数月的深度沟通和交流后,探维与上汽集团全资子公司联创汽车电子签署全面战略合作协议。双方就自动驾驶汽车项目传感器、DMS 算法和设备、数据融合处理技术等方面达成深度合作和采购意向;双方将基于探维 Tensor 激光雷达进行下一阶段的自动驾驶汽车测试计划;联创汽车电子也将为探维激光雷达的车规级量产提供全方位的支持。幸运飞艇开奖记录

另据探维披露的实测资料显示,在 Tensor 装车动态测试的过程中,他们发现其对环境感知的精细程度表现不俗,具有很高的横向分辨能力,大大简化了目标聚类、跟踪和识别的工作,以低线数实现了高线数的效果。

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