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石家庄市动物园就“丹顶鹤被虐待”事件向社会致歉

2019-09-20 07:18 来源:硅谷网

  石家庄市动物园就“丹顶鹤被虐待”事件向社会致歉

  资料图:俄罗斯T-90S主战坦克。不过印度的地区对手巴基斯坦从美国进口武器总量则呈现出断崖式的下跌。

国防部长提醒,普京在国情咨文中指明了国家面临的紧要任务。物理学家戴维·迪尔伯恩说:如果小行星足够小,并且我们能提早发现的话,我们可以用撞击装置去对付它。

  她说:今天我们将宣布意义重大的行动可以立即采取以保护学生的措施……任何学生、任何家庭、任何老师、任何学校都不应该再次生活在帕克兰学院、桑迪胡克或哥伦拜恩中学等事件的恐怖之中。这些数据不仅能够直观的反映各国在国际武器贸易中的地位,而且对于观察国际局势的演变也是一个非常好的窗口,那这份数据报告背后到底隐藏着什么样的故事呢?美俄在南亚换座次2013年至2017年,印度保持了其全球头号武器进口国的地位,进口量占全球武器进口总量的12%,与2008年至2012年对比增长了24%。

  安娜体验的首站选择了杭州。解放军还用战术迷惑了国民党军队,让他们搞不清主要登陆点。

他说:我们不打算猛攻硫磺岛那样的海滩。

  报道称,在特朗普发表声明之前,美国贸易代表罗伯特·莱特希泽在参议院财政委员会概述了将会被征收新关税的中国产品,包括航空、现代铁路、新能源汽车和高科技产品。

  这位无名工程师已去世,预计他收藏的这枚导弹将由私人收藏家或私人公司拍下。康桓锡称:目前,尚不确定欧洲导弹集团是否愿意转让流星导弹的某些技术。

  此外,近日超过20个参观新南韦尔斯州学校的活动取消,至少4个原定一月举行、中国资深教育人士与澳大利亚校长的交流也要顺延。

  美国海军最近与通用动力电船公司签署了近7亿美元协议,启动了BlockV型弗吉尼亚级潜艇的长期项目采购。斯里兰卡自2008年起,以中国资本为中心投入约13亿美元建设港口,但政府无法偿还建设资金,于2017年7月同意向中国转让运营权。

  报道称,一些美国议员和外国官员已对特朗普的关税行动提出批评,并寻求进一步了解如何使具体的国家和产品得到豁免。

  2021年的某个时候,卡尔·文森号将搭载第一个F-35C战斗机中队出海。

  大多数国家都不知道该如何应对。量子技术将使中国军队能够建立几乎牢不可破的通信网络,也将为中国军队提供压倒性的计算能力用于信息作战,比如破解敌人的秘密通信。

  

  石家庄市动物园就“丹顶鹤被虐待”事件向社会致歉

 
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石家庄市动物园就“丹顶鹤被虐待”事件向社会致歉

2019-09-20 09:26:00 网易科技 分享
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此次协议的签署,标志着中国一带一路倡议与阿联酋向东看战略有效对接收获重要成果,在未来的合作中,两国石油企业将建立起更广泛更大规模更加紧密的战略伙伴关系。

  据TechnologyReview报道,将来新闻标题可能不再是唯一能够造假的东西,强大的机器学习技术让操作或生成逼真视频和音频内容变得越来越容易,它们能以惊人的准确性让你冒充任何人。俄罗斯一家公司最近推出名为FaceApp的智能手机应用,它可通过添加微笑、加减年龄或更换性别等方式,自动修改某人的面部特征。这款应用还能应用于“美化效果”,包括平滑皱纹,更具争议的是能美白皮肤。

  

  不久前,名为Lyrebird的公司也演示了自己的技术,据称可被用于模仿某人的声音。这家公司已经发布模仿美国前总统巴拉克·奥巴马(Barack Obama)、现任总统唐纳德·特朗普(Donald Trump)以及前美国国务卿希拉里·克林顿(Hillary Clinton)声音的音频。

  

  这只是强大的AI算法可被用于生成内容而非仅仅用于分析数据的2个例证。强大的图形硬件和软件以及最新的视频捕获技术,也在推动这种趋势。2016年,斯坦福大学的研究人员演示了换脸程序Face2Face。这套系统可操纵视频画面,以便某人的面部表情与那些正被深度感测摄像头追踪的人相匹配。结果往往产生令人难辨真伪的内容。

  正如Lyrebird的创始人所承认的那样,这种操纵声音和面部的能力可能引发许多问题。该公司在网站上发表声明称:“在我们的社会,特别是某些国家的司法领域,语音记录目前依然被视为确凿证据。我们的技术对这类证据的有效性提出质疑,因为它允许人们轻易操纵音频录音。这可能产生潜在的危险后果。”

  FaceApp和Lyrebird都利用深度生成卷积网络技术支持自己的产品。这意味着,公司正应用这种近年来才出现的技术作为获取算法的方法,它不再仅被限于分类东西,而是可以自己生成合理的数据。像今天人工智能(AI)执行的许多任务那样,这涉及到使用非常庞大的(或深度)神经网络。这类网络正常情况下需要利用数据训练和调整,以便于它们能够对新输入的数据做出人们预期的响应。举例来说,它们被训练识别照片中的脸部和物体,准确度惊人。

  但同样的网络也能基于它们接受训练的内部数据集自己生成内容。这可能促使这类网络形成无中生有的能力,生成几乎可以乱真的图片。将来,使用同样的技术,操纵视频可能也会变得更简单。Lyrebird联合创始人亚历山大·布雷比森(Alexandre de Brébisson)说:“在某个时候,这些神经网络可能生成完整的视频。但这存在更多挑战,因为在视频所代表的更高维度空间中存在更多变量,当前模型依然不够完美。”

  由于这种技术属于新兴技术,它可能变得越来越重要,并被用于检测虚假视频和音频。德国弗里德里希·亚历山大大学(Friedrich Alexander)的博士生、Face2Face研究员加斯图斯·蒂斯(Justus Thies)表示,他已经开始一个检测视频中操作痕迹的项目,看起来其很有前途。

责编:陶宗瑶(实习生)
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