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国产手机何时不再“芯痛”

2019-09-24 17:25 来源:39健康网

  国产手机何时不再“芯痛”

  “潮白河森林公园,给我很深的震撼。专利转化率达到90%以上,对区域经济增长贡献超八成。

(责编:孟竹、高星)历任石景山区民政局干休所党总支书记、所长,北京市委办公厅综合处干部、副处级调研员,北京市委城建工委办公室副主任,北京市委宣传部办公室副主任,北京市委政法委办公室副主任、正处级干部,首都综治委办公室主任助理、副主任,崇文区委副书记、区长,东城区委副书记、区长,石景山区委书记。

  2014年12月任现职。设计方案预计将于5月底出炉,将为副中心即将开展的背街小巷改造工程提供参考。

  “党的政策越来越好,我们老百姓的生活也越来越幸福,党的十九大胜利召开,我们感到非常激动”,丰台区南苑街道棚改居民余大发说。摄影/本报记者袁艺(责编:孟竹、高星)

付兆庚,男,汉族,1964年8月出生,北京人,1986年3月加入中国共产党,1983年10月参加工作,中央党校研究生学历,高级政工师。

  (责编:高星、鲍聪颖)

  此次活动突出“重在社区,广联生活”的理念,依托石景山区9个社区中医药健康驿站和流动社区中医药健康驿站的平台功能,贴近居民身边和生活,推出了一系列“身边控烟、生活戒烟”的活动举措,着力将控烟工作常态化、生活化,推进无烟石景山和健康石景山建设。座谈会上,她以《不忘初心用爱守护生命》为题,分享了一名女性医护人员的切实经历和体会,讲述了关于爱和生命的故事。

    蔡奇对江西省代表团的到来表示欢迎。

  葛俊凯,男,汉族,1975年4月生,河北吴桥人,1995年6月加入中国共产党,1998年7月参加工作,中央党校研究生毕业(经济管理专业),法学学士(东北大学行政管理专业)。从外观看,这只是一座普通的居民大杂院,但院门口的一块标识牌显示,这里是西城区普查登记文物。

    ●延长夜26路  方便天通苑、清河营、北苑等高密度居住区乘客夜间出行。

  中国空军新闻发言人申进科上校介绍,两位女飞行员都是空军于2005年招收的第八批女飞行员,也是空军首批招收的歼击机女飞行员。

  历任北京城建总公司科研所副所长,北京城建集团总公司经理助理、副经理,北京城建集团党委委员、董事、副总经理,党委常委、董事、总经理,党委副书记、董事、总经理,党委书记、董事长、总经理,2012年5月任北京城建集团党委书记、董事长。一年多来已有313名外籍人才通过“直通车”拿到永久居留证,办证时间从过去的180天缩短到50个工作日。

  

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冒充特朗普都没毛病?AI能让你冒充任何人

2019-09-24 09:26:00 网易科技 分享
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对于餐馆存在的大排档占道经营扰民等问题由属地城管执法队进行处理;对于烧烤油烟直排问题将由市环境保护监察总队予以立案调查;对于检查发现的液化石油气存储及使用安全隐患问题,市城管执法局执法总队依据《城镇燃气管理条例》将予以立案调查。

  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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