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都被它专利诉讼围剿:谷歌、三星忙和解,华..

2019-09-23 08:59 来源:齐鲁热线

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  “最大的愿望就是当一名警察”在北京公安反恐特警总队观看特警训练和摸过真枪后,小福满直嚷着北京的警察和家乡的警察不一样,“我们那的警察就是专门抓小偷和救人的,这里的警察每天都要训练。当他目测孩子可以够着藤条时,便将大家找来的一根藤条向孩子扔去:“孩子,快抓住!”“叔叔救我,我抓不住!抓不住!”男孩发出微弱的声音。

当时,孩子已经两天没有奶粉喝,饿得值哭,当时大雪封山,孙存香根本无法前往镇上购买奶粉,抱着试一试的心态,下午两点多,孙存香向辖区派出所求助。“那工夫正是大家最饿的时候,可真是雪中送炭啊!”刘洪威表示,那天,他和同事们从凌晨4时就开始除雪,拿到小米粥的时候,这粥还是热气腾腾的,这一碗粥下肚后别提多暖心,真是太感谢这位好心人了。

  当问及这个爱心服务站还要开多久时,李汉均是这样回答的:趁着我身子骨还硬朗着,能多做点就多做点,不求别的,希望有更多的人将爱心传承下去。  在妻子的目光中,张东东徒手攀爬高塔几十米的高塔,张东东都是徒手攀爬上下。

  作为获奖者,姚玉峰的低调、谦虚和敬业、专业,给他留下了深刻的印象。另一名热心市民迅速提着一桶水浇了上去。

来自中国人民大学的校园歌曲创作者表示,看到自己的原创歌曲如此受欢迎,感觉非常有成就感,希望校园轻骑兵可以走更多的地方,把艺术献给更多师生。

  中新网宜昌1月26日电 (李开明王阳)1月26日,湖北远安一村民肾病复发,当地又遇大雪天气,120急救车急救途中出现防滑链断裂,远安民警驾驶警车紧急救助,途中还救护了一名摔成骨折的村民。

  这位奋不顾身跳海救人的英雄,是连云港市东海县黄川镇前湾村人。”自1月3日安徽省气象局启动重大气象灾害(暴雪)Ⅲ级应急响应以来(4日变更为Ⅱ级响应),各地、各部门迅速行动,采取有效措施加以防范和应对。

  ”“托举哥”熊陈,合肥市庐阳区交警大队六中队的一名交通协警,也是近日占据各大新闻媒体头条的网络红人。

  修水县太阳升镇中心小学教师董元生:最近有一点进步的是什么,她大小便知道,有一定的控制了。其中有十二三岁的儿童,还有六七十岁的老人,他们用铁锹将冰雪铲松,又用扫帚将雪扫到路的两边,整条通村公路上密密麻麻的都是除雪的村民。

  而看到小男童被成功救出,“红裤头”小伙和同伴一起悄然离开了现场。

  人想人,心里难受。

  行至蒙城路与沿河路交口的蒙城路桥时,突然发现大雪将空中的电缆压落,挂在了一辆公交车上。俗话说,“瑞雪兆丰年”,适当的降雪对当地的农业来说,意味着来年可能有一个好收成。

  

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冒充特朗普都没毛病?AI能让你冒充任何人

2019-09-23 09:26:00 网易科技 分享
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当天上午,一位泰州市民在微信朋友圈发了一段文字:“上班路上等红绿灯,一位交警走到我车后,徒手帮我把后窗上的雪捋掉了,我连声谢谢都没来得及说……”随后,又有市民在微信朋友圈发了一段情节类似的视频。

  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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