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2020-01-24 02:50 来源:✅在线注册✅ 

提到虚拟现实设备,多数人首先想到的就是VR头盔或VR眼镜。新品方面,HTC Vive消费者版的发布和LG推出首款VR眼镜360 VR最受关注。

在今天早上的会议上,广电总局相关负责人还直接点名批评了2015年的多部电视剧,并提出了2016年可能出现的那些监管新动向:

网易科技讯 3月9日消息,据国外媒体报道,苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克(Steve Wozniak)日前在柯南·奥布莱恩(Conan O'Brien)的深夜脱口秀节目上表示,在苹果与FBI争辩一事上,自己的立场是倾向前者的。计算机安全是很重要的议题,而政府要求企业让产品变得不安全,则是非常危险的做法。

此外,激光的精度也是一个问题,特别是在移动的无人机之间保持持续连接。团队成员表示,他们已经有了大致的思路来解决这一问题。(小贝)

在参与项目不久后,UMTA要求采用StaRRcar系统。沃尔普等官员前往贝尔福德检查了测试轨道,发现该系统与期望相比既小又粗糙。正如沃尔普所言,“我们不会及时完工的”。因此,他们聘请了NASA的Jet Propulsion Laboratory作为首席设计,重新开始项目招标工作。

在发表上述评论前,他进行了长达半小时的讲话,讲述Facebook的创新方式。他还表示,自己被拘捕的事件并不会影响Facebook针对巴西市场的计划。

AlphaGo有可能在这几个月突飞猛进,进而击败李世乭吗?AlphaGo的负责人说:”外界不知道我们这几个月进步了非常多“。(来自:Odds favor machine over human in big Go showdown )。这点确实有可能。AlphaGo进步的方法有两个:(1)增加硬件:我们从Nature的文章可以看到:从1202个CPU到1920个CPU,AlphaGo的ELO只增加了28,而且线性地增加CPU,不会看到线性的ELO成长。若要达到364 ELO积分的提升,需要的CPU将达到天文数字(有篇文章估计至少要10万个CPU:AlphaGo and AI Progress)。当然,谷歌有钱有机器,但是纯粹加机器将会碰到并行计算互相协调的瓶颈(就是说假设有十万万台机器,它们的总计算能力很强,但是彼此的协调将成为瓶颈)。在几个月之内增加两个数量级的CPU并调节算法,降低瓶颈,应该不容易。(2)增加学习功能:AlphaGo有两种学习功能,第一种是根据高手棋谱的学习,第二种是自我对弈,自我学习。前者已经使用了16万次高手比赛,而后者也在巨大机组上训练了8天。这方面肯定会有进步,但是要超越世界冠军可能不容易。最后,换一种分析方式:如果从过去深蓝击败世界冠军的“成长过程”来看,深蓝大约1993年达到职业大师水平,4年后才在一场六盘的比赛中击败世界冠军(大约500Elo积分点的提升)。今天的AlphaGo应该和1993年的深蓝相似,刚进入职业大师水平。若要击败世界冠军,虽然未必需要4年的时间,但是几个月似乎不够。

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