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美国、英国和法国的战斗机在北海上空盘旋。他们信心十足地发动了17次袭击,伤亡惨重。

    原名:美国、英国和法国的战斗机在北海上空盘旋,信心十足,发动了17次袭击,伤亡惨重。

    自11月25日以来,俄罗斯和乌克兰之间的冲突一直发展到今天。双方都抓了手,动员了军队。毫无疑问,俄罗斯正坐在克里米亚半岛上占领这片土地,掌握着强大的势力,掌握着现场的绝对主动权。乌克兰知道它是不可战胜的,但在冲突之后,它表现出了极大的韧性,并呼吁朋友。他们知道,以美国为首的北约国家绝对不愿意看到俄罗斯自己赢得任何糖果。每个人都受到尊敬和伤害。因此,在冲突三天后的11月28日,美国F-15、英国F-35B和法国阵风战斗机在北海集合,发起了一次巨大的“零秒战区”空战演习。

    除了F-35B,英国还派出了40多名其他类型的战斗机参加北海演习。英国皇家空军军官甚至承认“这次演习很特殊,与以往的每次演习都不同,因为今天欧洲存在威胁”。演习后不久,12月6日,处于不利地位的乌克兰军队在顿涅茨克民兵控制的前线发起了厚颜无耻的军事进攻,与对方激烈交火。乌克兰集中力量,一夜之间向对方阵地发动了多达17次袭击。乌克兰的意外袭击使俄罗斯的立场短暂而紧迫,但对经验丰富的俄罗斯军队来说,这次战术上的失败是在控制范围内。此后,组织了有效的反攻。前线士兵继续与乌克兰人周宣合作。随后,大量主战坦克被派往四处猛烈攻击乌克兰军队,造成重大伤亡。

    乌克兰偷鸡和米饭是对俄罗斯的彻底暴行。当乌克兰发动进攻时,俄罗斯已经在乌克兰边境部署了346架战斗机和114架直升机。苏-34轰炸机、苏-30和苏-27战斗机具有各种能力,并且具有攻击海地的强大能力。乌克兰有110架战斗机,不到俄罗斯的三分之一。在海军方面,俄罗斯动员了海岸导弹部队和黑海舰队,由“光荣”号巡洋舰“莫斯科”、三艘“克利瓦克”级护卫舰、七艘“基洛”级水下作战部队“基洛”级潜艇组成,组成了豪华海军,而乌克兰只有一个“克利瓦克”级。护卫舰叫巡逻船。袭击乌克兰后,俄罗斯加强了T-90A主战坦克、Istandale地对地战术导弹、Mi-24Bucks武装直升机和军队其他先进武器装备的部署。

    为了防止乌克兰继续袭击顿涅茨克和卢甘斯克,俄罗斯在这里增派了许多部队。目前,俄罗斯可能已经在乌克兰边境部署了100000多名士兵,作为回报。乌克兰军队不超过40000。双方的力量一目了然。然后俄军似乎想接管军事进攻的主动权。在俄罗斯军事顾问的指挥下,东乌克兰民兵准备策划一场战术反攻。面对迫在眉睫的战争形势,北约紧急呼吁俄罗斯“保持克制,承担俄方的任何后果”。然而,这似乎已经多次被高呼,我不知道这是否能发挥关键作用。返回搜狐查看更负责任的编辑:

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    360集团副总裁、360人工智能研究所院长严水成博士是第三位出席17日下午主要论坛的嘉宾。他的演讲题目是“视觉智能:从斗争到闭环”。

    阎水成,360集团副总裁,360人工智能研究所院长

    他说,360的研究和开发不再局限于网络空间,进一步扩展到物理空间,而AI目前专注于构建四个人工智能引擎:运动引擎、交互引擎、视觉引擎和决策引擎。接下来,他介绍了360-NUS联合实验室在视觉智能领域的最新研究成果——全球推理单元,该单元可以插入任何网络,并且可以在浅层网络中实现跨区域的信息交换。

    同时,颜水成博士也分享了自己在该行业的研究经验。他强调学术研究和工业研究有很大区别。产业的研究和发展必须回归到商业的本质,特别是在价值闭环和数据闭环的维度上。在价值闭环方面,技术需要在闭环中对产品、客户、企业和社会给予积极的推动,否则就有失败的可能性。在数据闭环方面,由于没有完善的算法,我们只能依靠特定场景的数据对优化算法进行连续优化,然后对产品模型进行优化。

    最后,颜水成博士用一组有趣的隐喻结束了他的报告:学术界的视觉智力雨雪天气_草鸡男网研究就像恋爱中的男女,而工业的研究和发展更像婚后的男女。

    下面是他的演讲内容,雷锋的《人工智能科学技术评论》在不改变原创作意的情况下进行了编辑。

    我很高兴今天能有机会在这里进行非常特别的分享。我的背景很特别。我在学术界工作了8年,在工业界工作了3年。今天的分享包括两个方面:一方面,我想和大家分享一个有价值的深度学习模式的结构;另一方面,我想根据我三年的工业经验,谈谈人工智能研发的两个方面,尤其是智能视觉的研究和开发。情绪。

    360的人工智能布局

    360的核心是安全性。现在我们将安全概念从网络空间扩展到物理空间。我们在关注网络空间的同时,通过人工智能能力将安全能力从网络空间扩展到物理空间。

 大好时光结局_晚年生活网   今年5月,360发布了360个“安全大脑”。与愿景和语言不同,安全问题的数据注释需要顶级专家,而人的角色至关重要。因此,安全大脑是一个人机协同的系统。在2018年上半年,360个安全头脑拦截了400亿次恶意程序;对于钓鱼攻击,半年超过200亿次;对于Android手机、垃圾邮件和骚扰电话,拦截的数量非常高,比如半年内拦截190亿次。我们可以看出,它在这些领域的应用是非常典型的,用户反馈可以进一步增强安全大脑的能力:用户使用得越多,安全大脑就会变得越智能。

    我在360年领导建立360人工智能平台,充分授权公司的互联网业务和物联网业务。总的来说,我们已经建造了四个发动机:

    第一个是运动引擎。对于物联网来说,这是使智能硬件能够在地面上智能移动的第一个非常重要的能力。

    第二个是交互引擎,这是许多国内公司的焦点。以前,我们对远场技术不是很重视,主要服务于360块儿童手表。除了支持360块手表,交互引擎还用于孵化新的语音产品。

    第三个是视觉引擎。我最初的研究方向是计算机视觉,这是我的老工作。目前,360的视觉引擎主要分为两个部分:一是支持360的家庭安全生态,如360最近发布的门铃,这真正满足了中国特色的需要,如外卖和快递送货上门时,即使不在家,也可以让外卖和快递熟食。工作人员用声音把货物放在门口,和这个一样。同时,门铃还可以实时监控这些货物。第二部分是对在线图形和短视频信息流的内容进行安全审计和内容结构化分析。

    第四是决策引擎,这是搜索引擎公司特别关注的一个方面。决策引擎主要根据用户的历史行为建立相关的决策模型,以预测用户对什么感兴趣,以及将来会有什么样的行为。360有三个主要应用:一是金融领域的控制和决策,360Finance上周五在美国上市,360为其风控部分提供了很多支持和帮助;二是广告,在过去一段时间里,360的广告业务在技术上得到了显著改善。三是360的广告业务在技术性能方面得到了多次提高。通过深入学习推荐方法,有效地提高了推荐的有效性。

    个人研究经验

    现在让我分享一下我在这个行业做研究的个人经验。

    视觉智能研究在学术界和工业界是非常不同的。在学术界,对视觉智力的研究更像是个人对苦难的攻击。人们可以设计新的算法来提高针对特定问题或数据的性能。但在工业领域,它更像是一个全面的闭环战略。不仅仅是一个小团队。就像一场大战。为了确保这场战争的胜利,你可能需要后勤、医院、海、陆和空军的合作。因此,笔者认为研究和开发视觉智能在工业中具有十分重要的意义,即回到商业的本质,把视觉智能的研究放在价值与数据的闭环上来思考和推广。

    对于学术界,今天我与大家分享360-NUS联合君逸世家_世界第一艘航母网实验室在视觉智能领域的最新研究成果,全球推理单元。我们发现,很多人都在思考这个问题:当我们使用深度学习进行推理时,我们使用卷积神经网络进行推理,但是卷积神经网络不能感知浅层网络中的远程目标。有没有办法在浅层网络中实现远距离目标?

    因为我的团队是1*1卷积的推动者,所以我尽量用1*1卷积方法来实现这一点。我们有一个想法:是否有可能将一个模块插入到任何网络中进行学习。为此,我的学生陈云鹏提出了一个想法,叫做全球推理单元,它以学习模块的形式将五个1*1卷积插入到任何网络中。在浅层网络中,可以感知到远处的目标,并且可以跨区域进行信息交换。该方法可以有效地提高现有网络的性能,无论是在分类任务中还是在其他检测和分割任务中。我认为Global Reasoning在移动电话和智能硬件设备上都有很大的价值,所以我今天在这里特别想和大家分享这个方向。

    接下来,我将和大家分享一个在产业R&D中应该注意的问题:产业R&D必须回到商业的本质,我们必须把我们的R&D放在价值和数据闭环中,不断思考和促进R&D的进步。

    什么是值闭环?我想,很多朋友在现场都读过一本名为《创新者的困境》的书。他们考虑的问题是:为什么一些好的技术不能在大公司很好地使用?这种分析的主要原因之一是,这些技术对于技术创新者来说可能是件好事,但它们可能不会给产品方面、最终用户以及已经完成生态系统中的销售过程的公司带来价值。也就是说,当技术没有给闭环中的其他维度带来真正的价值时,就很难着陆。因此,在工业研发中,我们的核心任务不仅是“炫耀技术”,而且要给闭环中的各个维度带来积极的价值,以确保技术的着陆和最终应用。

    “创新者的困境”一书涉及四个维度:技术、产品、客户和企业。但是我认为视觉智力的研究还有一个非常重要的方面,那就是社会价值。当技术落到产品上时,如果它自己的社会价值不正确,就不能产生积极的推动作用。迟早产品会失效。因此,我把价值闭环分为五个维度,其中不同的维度是相互依存的,并且通过相互驱动来促进它们各自的价值。例如,技术居锦斌_北京兆龙出入境中介服务中心网和产品:新技术孵化新产品,产品在场景中收集更有效的数据,这反过来促进技术的迭代;产品和企业是相互加强的。产品质量和销售量的提高可以提高企业的品牌和利润,而企业品牌又会带动产品的销售,同时企业也会获得利润。加大技术投入,提高产品质量。企业和社会价值观是我们需要关注的更重要的一点:企业文化创造社会价值观,员工的价值观也会影响企业的效率,最重要的是企业永远不能触及道德底线。

    此外,数据闭环在工业视觉智能研究中也非常重要,特别是在视觉智能相关产品的生产中。算法模型是研究者关注的重点,但算法模型与用户在特定产品背景下的交互作用形成了数据闭环,是一个发现问题、迭代产品的过程。

    为什么要将研发置于数据闭环中?不管是计算机视觉还是其他研究,有一点非常清楚——永远不会有完美的征兵工作_山梗菜网算法,在这种情况下,数据变得非常关键。我经常思考和讨论的问题是:为什么在中国有这么多公司进行人脸识别,而且它们都生存得很好?核心原因之一是每个公司在特定场景(如银行、交通监控、公共监视等)中都具有数据优势,正是这些数据使他们能够不断优化模型,并在特定场景中实现更好的性能。用户的反馈使我们能够在研究中发现他们真正的痛点和需求,因此数据闭环对于工业视觉智能的研究是非常重要的。

    我也觉得,当我们把R&D放在一个闭环的环境中时,只有当涉及到的每个环节都稳定可靠时,算法和研发人员才能迭代地推进技术。以360门铃为例,一旦服务器端的产品网络延迟问题严重,用户要长期收到门上的监控信息才能获得良好的体验。另外,如果APP的设计不够好,云数据分析的结果不能让用户通过APP直接感受到这个智能设备的价值,这也给用户带来困难。为了产生有效的反馈,闭环迭代将变得非常困难。

    无论是在学术界还是在工业界,我们仍然很难做视觉智力的研究,经常面对加班和熬夜,所以今天我想用一种更轻松的方式来总结一下学术界和工业界视觉智力研究和发展的不同特点:

    学术界的视觉智力研究更像恋爱中的男女。每一步进步都让你兴奋。同时,我们希望取得新的进展,达到新的高度。你们看到的只是彼此的长处。你总是很期待,因为目前没有人催促你生孩子。你也会期待着能有一个孩子是多么美妙,认为这个孩子将是世界上最聪明和最聪明的一个,因为无论如何没有必要真正生孩子。

    在工业世界,研究和开发更像已婚男女,发现婴儿(产品)的出生已经成为你的首要任务。父母(公司老板)催促你每天生孩子。你认为这个婴儿出生后会很聪明。因此,出生后会发现很多问题和缺点。社会(用户)不喜欢他或她,所以你经常根据经验和用户反馈来教他们。最后,孩子是强壮的,你的头发是白的,你的脊椎是断的,但是看着孩子(产品)仍然是一张快乐的脸。雷锋网

[责任编辑: 平平]

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