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支教随笔:在那片热土上播下一颗希望的种子

2019-09-17 00:37 来源:大河网

  支教随笔:在那片热土上播下一颗希望的种子

  ”据沭阳县住建局工作人员张迎林介绍,在寸土寸金的城市中,土地的开发使用与绿地面积是一个对立的难题,而垂直绿化、立体绿化则提供了一个两全的解决方案。近期,市轨道公司结合专家意见进行整改完善后,可投入运营。

  渭南富平:石川河畔夏花盛开景色美  这两天,富平县石川河生态公园沿岸的夏花竞相开放,大片的黑心菊在骄阳下起舞,散发着迷人的芬芳。5月28日为第三比赛日,举行成年男子组个人赛,在商洛市区及洛南县赛道上进行,赛程173公里。

  樊先生当天付清了全部房款和拍卖费用,随后该套房产执行法院咸阳市秦都区法院向他出具了相关过户手续。由于案发过程很短,睡在另一房间的徐某并未觉察。

  期间,李某与王某锋分别纠集人员手拿洋镐把、棒球棍、刀具等前往工地。最后诞生的五强。

全省上下不忘初心,牢记使命,不断开拓经济强省、美丽河北新局面。

  据了解,西安交警为期8天的“国庆网络大直播”活动,在直播平台和微博上累计围观人次突破50万,点赞量3万,直播活动受到网友一致好评。

  此外,建成区内待开发建设用地裸露超过三个月的,建设单位应当进行临时绿化或者覆盖。  15.要力行,知行合一,做实干家  “纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。

  特别像这样的地方,更应该珍惜它,现在人思维比较开放,想怎么都可以,但是我觉得有些东西还是不要往城墙,古迹这些应该保护的地方,不要往这些地方搞这些东西,我感觉是这样的。

  ”同时,吴某某称,监控中用扫帚打人的确实是他,而前面扯护士口罩的是他的朋友,当天两人都喝了酒。因此,必须大力整治基层“微腐败”,净化农村基层政治生态、厚植党执政的群众基础,不断增强人民群众在全面从严治党中的获得感和幸福感。

    新华社记者庞兴雷摄  本报雅加达5月6日电 (记者白阳)当地时间5月6日下午,应印度尼西亚总统佐科·维多多邀请,国务院总理李克强乘专机抵达雅加达苏加诺—哈达国际机场,开始对印度尼西亚进行正式访问。

  陕西省社会科学界联合会第五次代表大会开幕胡和平出席并讲话本报讯5月17日,在习近平总书记主持召开哲学社会科学工作座谈会并发表重要讲话两周年之际,陕西省社会科学界联合会第五次代表大会在西安隆重开幕。

  当天路况不好,曾师傅去年又刚做过脊椎手术,车辆颠簸后致其受伤。  4.我们的明天需要青年人接着奋斗下去  坚持好、发展好中国特色社会主义,把我国建设成为社会主义现代化强国,是一项长期任务,需要一代又一代人接续奋斗。

  

  支教随笔:在那片热土上播下一颗希望的种子

 
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冒充特朗普都没毛病?AI能让你冒充任何人

2019-09-17 09:26:00 网易科技 分享
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记者了解到,3月22日—4月1日,凡下载注册西安地铁APP的市民,有机会获得免费乘地铁的周卡。

  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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