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2019-10-18 05:28 来源:21财经

  

  当赵继伟站稳,看到方硕已经倒在地上的时候,他赶紧挥手致意,意思是自己犯规。这是发生在第三节的一个画面,刚好小易也注意到了。

值得一提的是,这不是雷霆第一次这么犯浑了,本赛季绿军双杀雷霆,而且每次赢的都是那么不可思议。易边再战,郑智挑传,于汉超单刀被扑,高拉特补射得手,恒大扳平比分,2-2!第56分钟,郜林制造点球,高拉特一蹴而就,3-2!第86分钟,郜林长途奔袭,随后分给高拉特,后者禁区里将球打进,4-2,恒大锁定胜局!伤停补时阶段,高拉特挑射破门,大四喜!此后,济州联队扳回一城。

  戈登飙中三分扳平比分,两队继续维持分庭抗礼的态势,哈登在上半场就已经轰下21+4+4数据,引领火箭次节净胜4分,从而在上半场与开拓者打成55-55平。节中暂停回来,施罗德重新登场。

  北京时间3月22日,CBA季后赛首轮继续进行,新疆男篮回到主场迎战广东男篮。优势三、球队的整体性在斯隆没有到来之前毫无疑问广东最多也就是一支四强球队,因为在当时广东的阵容结构非常不合理,但是在斯隆加盟之后如今的广东在结构上非常合理,在内线他们有易建联和尼克尔森的内线组合,在外线有赵睿和斯隆的两杆火枪,还有防守尖兵周鹏。

我觉得我们的球员都是战士,在场上能克服很多困难。

  次节比赛,周琦再次获得上场机会,而他依然把主要精力放在了防守端,相继封盖了对手的篮下强攻和中投,还在抢到后场篮板后快速出球给队友,最终让毒蛇队轻松反击命中。

  阿德一发不可收拾,罚球、跳投继续建功,一个人扛起球队前行,马刺队以81-69领先,彻底锁定胜局,第四节的前11分钟勇士只拿到8分,成为输球的关键。这就是雷霆本赛季最真实写照,他们可以在对阵猛龙、勇士和火箭的比赛里取得5胜2负的成绩,也能输给独行侠、国王这样的弱旅,多次领先20+被对手翻盘,西部第三本来是他们的囊中物,现在输掉这样比赛后显得是渐行渐远,这样窝囊的输球,对于士气也是一种严重的打击。

  在我刚到球队的时候,我们开媒体见面会的时候我说过,我们能保证的是,每一秒钟都会全力以赴去拼,我们说了会给年轻球员更多机会去锻炼,这也做到了。

  不过,权健被打进6球,已是耻辱。季后赛是每一场都要发挥到最好的比赛,我也是发挥了自己最大的能量,来帮助球队获胜。

  随后周琦也利用一次快攻机会完成灌篮,命中本场第一球,可惜他的三分球和补篮没有命中,半场结束,毒蛇队64-58依然领先6分。

  但是在他退役之后却丑闻缠身。

  在场的时候球队赢了10分,成为球队逆袭的关键。优势二、内线的软弱。

  

  

 
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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?

随后周琦也利用一次快攻机会完成灌篮,命中本场第一球,可惜他的三分球和补篮没有命中,半场结束,毒蛇队64-58依然领先6分。

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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

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(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。

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?

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