同曦队长宋建骅返回南京 明日将接受专家会诊

同曦队长宋建骅返回南京 明日将接受专家会诊
北京时间6月29日,南京同曦沙龙官微发布队长宋建骅状况。  同曦写道:队长宋建骅现已于今天下午6点回到南京,明日下午将由鼓楼医院骨科蒋青主任亲身会诊,承认宋队的医治计划,预祝宋队早日康复!也期望球队在后面的竞赛中远离伤病!  昨日,宋建骅在对阵八一竞赛中受伤离场,经确诊确诊为右肩脱臼、左手第二食指根部骨裂。  (迈克尔)

中国竞彩网葡超情报:波尔蒂芒主力中场停赛

中国竞彩网葡超情报:波尔蒂芒主力中场停赛
周二003 葡超 法马利康VS波尔蒂芒尼斯 2020-07-01 00:00    地址:6月22日市政体育场  气候:24度 多云  场次:2019/2020葡超常规赛第29轮  法马利康近况:  法马利康上轮联赛做客应战摩雷伦斯,球队反客为主占有局面自动,在先失1球的情况下由安东尼奥-马丁内斯扳平比分,终究两边1-1握手言和各取一分。安东尼奥-马丁内斯上轮联赛打入1球之后,本赛季总进球数到达9球,与队内的法比奥-马丁内斯进球数相同,加上打入7球的席尔瓦,这三人成为了法马利康锋线上的三叉戟,攻无晦气。值得一提的是,法马利康在葡超联赛复赛之后状况不俗,2胜2平坚持不败,不论是面临强敌仍是弱旅,球队均可以获得积分。截止北京时间6月29日12时,葡超联赛战罢28轮,法马利康获得12胜9平7负,打进44球,失掉43球,积45分排名联赛第5位,间隔欧战区还有5分的间隔。阵型方面,后卫科内特作为老伤号本赛季恐怕难以复出。重视狼王荐彩 尽收全国红单  波尔蒂芒尼斯近况:  波尔蒂芒尼斯上轮联赛坐镇主场迎战马里迪莫,球队从局面之后就充溢进攻愿望,终究3-2险胜对手,惊险获得3分。葡超联赛复赛之后,波尔蒂芒尼斯获得2胜2平坚持不败,其间不乏战平本菲卡这样的亮点体现。截止北京时间6月29日12时,葡超联赛战罢28轮,波尔蒂芒尼斯获得4胜12平12负,打进23球,失掉39球,积24分排名联赛倒数第2位,间隔安全区还有4分的间隔,拿分愿望激烈。值得一提的是,波尔蒂芒尼斯进攻乏力,赛季至今是联赛进球数第2少的球队。阵型方面,主力中场费尔南德斯累积黄牌停赛,对球队的排兵布阵有必定的影响。  比武前史:  两队最近五场竞赛比武记载,法马利康获得1胜1平3负处于下风。  (以雪)

培养一名合格的AI编辑总共分几步

培养一名合格的AI编辑总共分几步
目前阶段的编辑工作完全依赖AI是不现实的,让AI成为人类编辑的帮手似乎更切实可行。双方协同起来,将使工作更加高效有质量。 日前,微软宣布6月底拟裁撤近80名外包编辑,由AI编辑负责接下来的MSN网站的新闻抓取、排版和配图等工作。但没想到,刚到岗没多久,AI编辑就“翻车”了,而且犯了一个非常低级的错误。AI编辑在寻找配图的时候,把非裔歌手Leigh跟阿拉伯裔歌手Jade弄混了。 针对此次微软AI的配图错误事件,Jade也在社交媒体上表达了不满:“正常区分两个不同肤色的人有那么难吗?”为何一向以高识别率著称的AI,这次却“翻车”了? 解决脸盲问题需要不断扩大学习范围 人脸识别技术是目前AI领域公认的比较成熟的技术,圈内人士也热衷像刷分一样把人脸识别准确率屡屡刷出新高,最高的号称准确率可达99.9%。人脸识别技术有如此辉煌的战绩,为何此次AI编辑还会脸盲呢? “人脸识别技术的工作原理,主要是比对五官比例以及面部特征。”天津大学智能与计算学部教授韩亚洪解释,简单说,就是基于人脸图像的大数据,先对看到的人脸图像进行预处理,提取面部各个方面的特征,并通过分层多次提取,寻找对于识别个体人脸最有效的特征表达。 人脸识别技术这些年已经发生了重大的变化,传统的人脸识别方法已经被基于卷积神经网络的深度学习方法替代。深度学习方法的主要优势是它们可通过大规模数据集进行训练,从而学习到这些数据的最佳特征。 “虽然可以使用大规模数据集进行训练,但是目前99.9%的准确率,基本上是在一些基准的数据集上测试的结果。这个数据集肯定是有范围的,如果收集的数据是在数据集分布的范围内,便可获得比较高的准确率。”韩亚洪说。 据了解,目前号称人脸识别准确率达到99%以上的,很多指的都是和全世界最权威的人脸数据库LFW(Labeled Faces in the Wild)进行比对测试的成绩。LFW可以被认作一个考查深度学习系统人脸识别能力的题库。它从互联网上提取6000张不同朝向、表情和光照环境的人脸照片作为考题,可以让任何系统在里面“跑分”。“跑分”过程是LFW给出一对照片,询问测试系统两张照片是不是同一个人,系统给出yes或no的答案。 “解决特定的脸盲问题并不难,其实就是重新针对任务,收集这项任务领域内的人脸图像,在原有算法模型上训练,或者重新设计新的算法模型进行训练,都会提高人脸识别率,以满足实际应用的需求。”韩亚洪说,但是超出了特定任务,AI的“脸盲症”就会复发。目前并没有哪个通用的模型算法可以解决所有的任务,但是AI可以通过不断地调整,大量的学习,从而提高人脸识别的准确性。 深度神经网络模型是进阶的必要条件 “目前针对新闻文档的分析和处理任务,AI编辑做起来相对得心应手。”韩亚洪介绍,具体地说,比如在一篇很长的报道中,让AI编辑把重点摘出来,这是没有问题的。现在是多媒体时代,大量的新闻报道会涉及图片和视频,AI编辑可以将图片或者视频自动提取出来,再从大篇幅的文字报道中,选取与之相匹配的文字说明,这个工作AI是可以比较准确地做到的。 “解决特定领域的问题,AI大多时候还是没问题的,但是要实现通用,就比较难了。”韩亚洪强调,实现这些功能需要用到自然语言处理、模式识别、图像视频理解等领域的技术。 要培养一名AI编辑,首先需要收集大量的新闻报道和图片视频,再根据收集到的数据设计一个针对这个任务的深度神经网络模型,网络模型里会有很多参数,然后通过数据把参数训练出来,它就具备了最初设定的各种编辑能力了。在使用过程中,随着AI编辑学习了更多的新闻,它的业务能力和性能也将不断提升。 “不过目前的新闻生产对于AI编辑来说还很困难。”韩亚洪说,要让AI学会写新闻,必须要针对某个特定新闻主题,进行大量资料搜集和模型训练。目前AI技术只能在风格相对固定、词汇量使用范围较小的领域完成文本生成,比如天气预报等内容,AI可以很好地输出相关报道和消息。但要生成人类创作的那种有创新要求、情感描述丰富的文章,AI编辑的能力仍有待进一步提升。 协作将使新闻生产更加高效 “有趣的是,AI犯的错误大多是我们意想不到的低级错误,但在某些方面又强悍到让人类望尘莫及。”韩亚洪举例说,像给文章分类这种工作,人类编辑要进行大量阅读,重复性劳动耗时耗力,速度非常慢。但这项工作AI编辑做起来就非常简单了,通过文字—文档的主题建模,AI可以比较准确地对文章按主题进行分类。另外,对于可以使用模板的短新闻,比如天气预报、证券信息等,AI编辑可以准确迅速地将各种数字或者专有名词嵌套到模板中,从而完成一定的文档生成任务。 美联社曾使用AI系统自动编发企业财报。AI系统对数据进行自动抓取,将其嵌套在美联社预先设定的新闻模板中,几秒钟就能完成一篇150—300字的短消息,该系统每季度能产出约4000篇新闻,与之相比,美联社的人工编辑们每季度只能完成400篇。 做这些特定的工作,AI编辑比人类厉害的地方不仅在于速度,准确率也可圈可点。“像分类或者是嵌套模板写短消息这类的工作,因为任务明确,AI的准确率还是非常高的,很少出现错别字或者数据错误。”韩亚洪介绍。 在运用大数据分析预测爆款方面,AI编辑可能比人类单纯从经验出发显得更“科学”。2015年,《纽约时报》使用AI机器人对社交平台中的文章进行筛选和分析,预测哪部分内容适合推广。凡是由它自动推荐的文章的点击量都大大增加,甚至达到了普通文章的38倍。 “但在AI编辑的世界中,只有知道和不知道两种状态,因此处理的内容一旦超纲,它们就会立刻犯很多低级到可笑的错误。”韩亚洪说,像这次AI编辑把非裔的Leigh跟阿拉伯裔的Jade弄混了的这样的错误,对于人类来说,即使没见过Leigh ,但根据常识,也不会把非洲裔和阿拉伯裔弄混。 “目前阶段的编辑工作完全依赖AI是不现实的,让AI成为人类编辑的帮手似乎更切实可行。”韩亚洪说。美联社预测,AI介入媒体行业能够帮助新闻工作者释放20%左右的时间,让后者可以将这部分时间更多地投入到内容创作方面,简单的事实核查与调研方面的工作交给AI,有利于提高新闻质量。 “未来,人类应该把AI编辑当作合作伙伴,双方协同起来,使工作更加高效有质量。”韩亚洪说,人类不应该觉得AI是来“抢饭碗”的,而应该为有AI这样的合作伙伴而感到幸运。

智能技术驶入“快车道” 补齐这些短板才能再提速_光明网

智能技术驶入“快车道” 补齐这些短板才能再提速_光明网
在天津大剧院,智能机器人指挥乐团演奏曲目。  新华社记者 李然摄  走进家门,只需简略传达几句语音指令,机器人“管家”就能翻开空调、调理温度;站在“魔镜”前,镜子不只能实时进行“肌肤体检”,还能供给“护肤小攻略”……在第四届国际智能大会上,五花八门的“黑科技”不只“走”上企业生产线,更融入了人们的日常日子。跟着智能科技的快速开展,一幅生动的才智日子画卷正在人们眼前缓缓打开。  AI成为作业日子“知己拍档”  此次“云展会”上,国内数字音乐服务商酷狗音乐展出的“便携AI音箱”引人重视。对着音箱宣布唤醒指令,就可以发动人机交互功用,音箱不只能依据详细歌曲、歌手名等语音指令进行播映,还能“了解”用户听歌习气,智能引荐其或许喜爱的歌曲。  构建“用户画像”、依据需求精准引荐、智能判别运用场景……在日常日子中,人工智能不只能“读心”,也成为与人类分工合作的“同伴”。  在第四届国际智能大会线下才智体会馆一侧,几台憨态可掬、外形各异的机器人招引了不少观众停步。总结科目学习状况、剖析单薄范畴……内置文娱、学习等多种功用模块的机器人,将有望成为家长的“小帮手”,为孩子的学习组织供给主张和参阅。  大会期间,2020国际智能驾驭挑战赛也正在举行,来自高校、企业和科研组织的多支参赛部队环绕无人驾驭等范畴“一决高低”。通过AI辅佐进行驾驭,在智能轿车范畴已不再是“科幻情节”。  依据《智能轿车立异开展战略》,到2025年,我国标准智能轿车的技能立异、工业生态、根底设备、法规标准、产品监管和网络安全系统将根本构成。“智能轿车的中心是人,从辅佐人、解放人到赋能人。”中汽中心科技开展部部长龚进峰说。  疫情期间智能科技大显身手  面临爆发的疫情,智能科技成了人们的“眼”与“手”,不只在抗疫“战场”上发挥出重要作用,也完成了各类疫情防控信息的数字化、可视化。  进入“天津微医互联网医院”微信界面,复诊患者填写此前就诊信息,审阅经往后所需药品当日或次日就能通过快递配送上门;在“专科门诊”分类下,患者还可以在线问诊,与医院的专科医师进行1对1沟通。  疫情期间,慢性病、常见病患者前往医院就诊有所不便利。为满意人们的日常需求,天津微医互联网医院敏捷“上线”,便利人们“宅家”取药就诊。  据微医集团董事长兼CEO廖杰远介绍,到6月5日,天津微医互联网医院上线的“新冠肺炎实时救助渠道”累计访问量超越1.4亿人次,上线医师超越6万名,为超越193万人次供给了免费在线咨询和治疗服务,在助力疫情防控的一起也拉开了“才智医疗”的帷幕。  “以互联网医院为支点,可以衔接医院、底层医疗组织、工业相关供应链和居民,构建高效、新式、以健康为方针的数字健共体,进一步进步医疗服务才能、下降药品价格、进步医保基金运用功率。”廖杰远说。  腾讯供给的人工智能辅诊计划在疫情期间为医师快速供给辅佐确诊的参阅;中新天津生态城一小区的“无触摸智能测温通道”可以自动检测人员体温;天津经济技能开发区的才智城市运营办理中心里,企业复工、公寓酒店入住等信息一望而知……通过多年的信息化堆集,智能科技不只在政府公共事务办理和便民惠企服务中发挥了重要作用,也在疫情防控中“锋芒毕露”。  点亮“才智”仍需补齐短板  智能“路标”现已亮起,为了打通前往未来的“才智之路”、推动智能科技驶上开展“快车道”,专家主张从多方位发力,打造运用场景,标准数据运用。  “现在,智能科技工业的运用场景数量还不够多,高端技能在场景运用层面立异缺乏。”国际智能大会组委会办公室常务副主任、天津市工业和信息化局总经济师周胜昔表明,未来要在人工智能、5G、车联网、区块链、VR/AR等要点范畴打造典型运用场景,推动新技能、新模式转变为新动能、新增长点。  天津财经大学商学院互联网信息与用户行为研讨中心主任陈旭辉表明,跟着硬件设备渐趋完善,未来需求添加才智城市功用耐性、灵活性,构成办理效能。  数据同享是智能科技发挥功效的重要根底,许多“城市大脑”也是依托数据资源同享完成的。业界专家以为,为了让数据更好为才智日子“赋能”,完善数据运用和同享的法律法规、树立互联网安全互联标准尤为重要。  “主张相关部分推动各组织之间数据的互联互通,打通系统内与系统间的‘数据孤岛’,完成数据交融、服务交融和职业才能进步。”廖杰远说。  陈旭辉以为,现在各地大多已对数据同享在立法进步行了标准,下一步应强化执行前期公布的相应法律法规,使得数据同享真实完成。(新华社记者 刘惟真 郭方达 张宇琪)

北京冬奥会重点工程施工人员集中进行核酸检测

北京冬奥会重点工程施工人员集中进行核酸检测
本报讯(记者 王斌)北京青年报记者从海淀区得悉,自6月26日起,海淀区建立修建工地会集专项检测点位,对全区6145名施作业业人员展开核酸检测,触及冬奥工程等26个要点建造项目。方案月底前检测完结,排查扫除修建工地的疫情危险。  6月26日上午,北青报记者来到海淀区香山安顿房C地块,这儿暂时设置了一处修建工地核酸检测点,海淀区正在安排对五棵松冰上运动中心等8个项目的1759名建造人员进行核酸检测。依照疫情防控要求,现场对检测地址进行全面消杀,医疗检测人员“全副武装”,参加检测人员执行测体温、戴口罩、一米线等办法,保证检测作业安全有序完结。  据海淀区住建委相关担任人介绍,正在建造中的五棵松冰上运动中心,是全球最大的“超低能耗”体育修建,承担着2022年北京冬奥会女子冰球的训练使命,估计下月完结工程施工使命。6月26日,该项目397名施作业业人员悉数来到核酸检测点,参加核酸检测。  “海淀区依照‘四个100%’的要求展开核酸检测作业。即:凡与确诊人员有直接触摸的人员应做到100%核酸检测;凡排查出有到过新发地等要点区域人员的工程项目应做到全员100%核酸检测;凡在施工现场从事厨师、配菜、收购、服务、保洁、保安等作业的人员应做到100%核酸检测;中高危险区域在施工程、国家及本市要点工程在具备条件的情况下,分批执行全员100%核酸检测,从严扩展修建工地人员核酸检测规模。”上述担任人介绍,在此之前,海淀区现已完结修建工地内到过新发地或玉泉东商场、悉数工地食堂、常住高危险大街城镇人员以及担任修建行业监管作业人员等较高危险人员核酸检测5620人,累计展开修建工地核酸检测到达11765人,深化夯实修建工地疫情危险排查扫除作业。  (北京青年报)