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NBA新秀排行榜:西帝稳居榜首 探花杀回前三

2019-05-25 11:52 来源:黄河 新闻网

  NBA新秀排行榜:西帝稳居榜首 探花杀回前三

  百度最后2分钟,乔治希尔转换上篮得手,博尔特尔扣篮回应,德罗赞单打造成希尔的犯规,两罚全中,卡尔德隆三分再中,JR-史密斯的三分追到只剩1分,三节结束,猛龙99-98骑士。本赛季常规赛,方硕首次与郭艾伦相遇,他拿到了21分,而郭艾伦只有11分;常规赛第二次相遇,方硕拿了23分,而郭艾伦则只有9分进账。

但在本场比赛中也出现了季后赛最大的争议判罚,在第一个加时赛中,比赛时间还剩下1分22秒,辽宁队持球进攻,哈德森面对新疆队的包夹,突破的过程中差一点丢掉球权,但当时这个球感觉有明显的二次运球的嫌疑,但是当值主裁判并没有做出任何判罚,最后哈德森将球传给了赵继伟,赵继伟命中3分后帮助辽宁队108-105领先。最后2分钟,乔治希尔转换上篮得手,博尔特尔扣篮回应,德罗赞单打造成希尔的犯规,两罚全中,卡尔德隆三分再中,JR-史密斯的三分追到只剩1分,三节结束,猛龙99-98骑士。

  很多人都在担心今天郭艾伦是不是身体出问题了,不过从开局来看,郭艾伦健康的很。最终,毒蛇队主场击败盐湖城星光队取得3连胜,但周琦却在最后时刻再次扮演了看客,被摁在了替补席上。

  比赛开始,泰勒-约翰逊急停跳投得手,比斯利中距离干拔命中,考特尼-李晃起防守出手打进,理查德森飞身劈扣也有,两队首节你来我往,热火以27-26暂时领先一分。看看勇士队在决胜时刻摆出的阵容:库克(年薪7万美元)、贝儿(新秀)、鲁尼(曼联的?)、神经刀尼克杨和已经退化的不成样子的伊格达拉,马刺队没有拒绝勇士队的好意,直接一波流屠杀带走了胜利。

在去年的总决赛中,无论是布泽尔、任俊飞,都难以应对无所不能的布拉奇,广东队一度以老将朱芳雨去对位布拉奇,任由后者一次次的得分蚕食掉比赛的胜利。

  此时,辽宁后防空余,前面只有退防的哈德森和赵继伟。

  活塞暂停回来,史密斯反击一条龙得手,乔-约翰逊转身上篮2加1,格里芬篮下强打还击,两边比分交替上涨。今天乐福拿到了23分12个篮板4次助攻,正如很多球迷所言,虽然打勇士不太利索,但是打东部的任何球队,乐福都能给你安排的明明白白的。

  虽然被全北打进6球不光彩,但权健的精神还是需要夸奖的,他们在1-6落后的情况下没有自暴自弃,而且选择了不放弃,即便是大局已定,惨遭一场屠杀,他们可能因为经验和实力问题输球,但不丢人。

  警方表示,决定逮捕弗朗西斯,因为他的醉酒程度可能对他人造成威胁。得益于乐福和詹姆斯的牵制,小南斯也获得了更多的机会。

  杀伤力已不输郭艾伦,方硕的传球能力也已属于CBA顶级。

  百度当距离终场比赛结束还剩最后秒时,黄蜂仅仅只以107-105领先篮网2分,此时一项罚球是老大难的霍华德被对手战术犯规,但魔兽却在罚球线稳稳两罚全中,帮助黄蜂拉开4分领先优势,他的制胜两罚无疑是帮助黄蜂奠定胜局拿下比赛。

  最后时刻不放弃,权健连扳两球,将比分缩小至3-6落败。他谈了如何把握你拥有的机会,我对于他入选魔术篮球名人堂感到开心。

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NBA新秀排行榜:西帝稳居榜首 探花杀回前三

2019-05-25 08:40 作者:姜姝姝 来源:北京日报 编辑:常磊
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百度 北京时间3月22日,骑士队主场以132-129战胜了东部领头羊猛龙,取得了久违的三连胜。

日前,美国一家公司宣称专业速记员在记录对话时,转录词错率为5.1%,而该公司最新研发的语音识别系统词错率已达到5.5%,超越之前的历史最佳水平,树立了新的里程碑。语音识别,是人工智能领域的核心问题之一,0.4%的差距似乎意味着机器即将比肩人类。

 
    已过“甲子”之年
 
    斯坦福大学的相关研究者在2016年9月发布了一篇名为《2030年的人工智能与生活》的文章,提到:人工智能领域正式诞生于1956年夏天,一场由约翰·麦卡锡组织的在美国达特茅斯暑期研究项目的研讨会,在多年以后被认定为全球人工智能研究的起点。
 
    其实,对于人工智能子项目之一的语音识别来说,它的历史甚至比60年还要久。
 
    语音识别的研究源头可追溯至1950年,计算机科学之父阿兰·图灵在《思想》(Mind)杂志上发表了题为“计算的机器和智能”的论文,首次提出了机器智能的概念,论文还提出了一种验证机器是否有智能的方法:让人和机器进行交流,如果人无法判断自己交流的对象是人还是机器,就说明这个机器有智能了,这就是后来鼎鼎有名的人工智能图灵测试。
 
    图灵测试的概念极大影响了人工智能对于功能的定义,以此为途径,卡内基梅隆大学的两位科学家希尔伯特·西蒙和曼纽尔·布卢姆做了大量的前期工作,非常精妙地证明了罗素《数学原理》52道中的38道。西蒙甚至宣称在10年之内,机器就可以达到和人类智能一样的高度。
 
    在这一时期,科学家们也将语音识别比作“机器的听觉系统”,该技术可以让机器通过识别和理解,把语音信号转变为相应的文本或命令。1952年,贝尔研究所、Davis等人研制了世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统。1960年,英国的Denes等人研制了第一个计算机语音识别系统。
 
    从“模拟”人脑到开创统计方法
 
    当20世纪50年代明确了人工智能要模拟人类智慧这一大胆目标后,这一领域经历了近20年的辉煌。研究人员开展了一系列项目,表明计算机能够完成一系列原本只属于人类能力范畴之内的任务,例如证明定理、求解微积分、通过规划来响应命令、履行物理动作,甚至是模拟心理学家心理实验、作曲家谱曲这样的活动。
 
    但是,过分简单的算法以及计算能力的限制,严重阻碍了人们使用人工智能来解决更加困难和多样化的问题。
 
    这一阶段在人工智能的细分领域语音识别上,科学家们也走上了同样的弯路。他们认为,计算机要完成语音识别这类只有人才能做的事情,必须先让计算机理解自然语言,导致研究局限在人类学习语言的方式上了,即电脑模拟人脑,语言学者参与了大量的研究工作,但最后的成果却近乎为零。伴随着对未来继续努力的失望,人工智能包括语音识别都于20世纪70年代中期逐渐淡出公众视野。
 
    转机出现在统计语言学的创立上。这不得不提一个关键性人物——德里克·贾里尼克和他领导的IBM华生实验室,他们创新的使用统计方法,将当时的语音识别率从70%迅速提升到90%,同时语音识别的规模从几百个单词上升到几万个单词,使得语音识别就有了从实验室走向实际应用的可能。
 
    在贾里尼克之前,科学家们都把语音识别问题的核心归结为语言学中的规则问题,而贾里尼克将它当作通信问题后,用两个隐含马尔可夫模型(声学模型和语言模型)把语音识别重新概括清楚了。
 
    这个框架结构至今仍对语音识别影响深远,它不仅从根本上使得语音识别有使用的可能,而且奠定了今天自然语言处理的基础。贾里尼克后来也因此当选美国工程院院士,并被某杂志评为20世纪100名发明家之一。
 
    尽管贾里尼克在1972年就提出了新的研究范式,但模拟人脑与统计学的方法之争,却持续了近十五年时间,语音识别领域历经了十五年的新旧交替后,最大的成果其实是在技术的应用及产品化方面出现了进展。
 
    大进步的催化剂
 
    在互联网大爆发的20世纪90年代,人工智能的相关研究又一次停滞了。直到21世纪前10年,出现了一系列复兴人工智能研究进程的要素,尤其是下面这些重要的因素和核心技术:
 
    大数据。得益于互联网、社交媒体、移动设备和廉价的传感器,这个世界产生的数据量急剧增加。大数据是人工智能发展的助推剂,这是因为有些人工智能技术使用统计模型来进行数据的概率推算,如语音识别,通过数据的海洋中丰富的语料,使得技术不断优化。
 
    新算法。算法是解决一个设计程序或完成任务的路径方法。在一个完整的工业界语音识别系统里,最关键的是深度学习算法,还有很多工作是专业领域相关的算法,以及海量数据收集和工程系统架构的搭建。这些算法本身很重要,同时也是其他技术的推动者,比如机器学习算法Google的TensorFlow目前就被开源使用。
 
    可以说,任何技术都有蓄能阶段和爆发阶段,人工智能包括语音识别技术的爆发都得益于以上条件。这也不难理解,从语音识别来看,它是需要经验、数据和用户反馈共同作用来提升表现的。需要利用用户的反馈总结出一些特点。
 
    谷歌是最早在全球范围内大规模使用深度学习算法的公司,也最早开创了用互联网思维做语音识别。在这方面,科大讯飞受到谷歌的启发,迅速跟进成为国内第一个在商用系统里使用深度学习的公司。
 
    现有成绩和待解难题一样多
 
    语音识别技术已经发展了几十年,因为大数据和深度学习的应用,这一领域的传统强者成了谷歌、亚马逊、苹果和微软这些美国科技巨头,据统计,美国至少有26家公司在开发语音识别技术,而中国则有近50家公司研究这一领域。
 
    尽管谷歌这些巨头在语音识别技术上的技术积累和先发优势让后来者似乎难以望其项背,但因为一些政策和市场方面的原因,当然也有部分原因是中文的复杂程度高于英语,所以国际巨头的语音识别主要偏向于英语,中文领域的语音智能机会则留给了科大讯飞、百度、搜狗等中国公司。在国内,这些本土化产品更为用户所熟知。
 
    中文领域的识别难度在哪里?举个简单的例子,鲁迅《孔乙己》中的孔乙己之问:茴香豆的“茴”有几种写法?或者一个更有时代感的案例,如何形容物流很快?据说,在汉语里回答这个问题竟然至少有3600种说法,比如第二天就到了、物流很给力、给快递点赞等不尽其详。尽管语音识别在近些年来取得了巨大的进步,但其实仍然还有很多的工作要做。
 
    此外,还有确保语音识别能在更为真实生活的环境中良好地工作。这些环境包括具有很多背景噪声的地方,比如聚会场所或在高速路上驾驶的时候;还有在多人交谈环境中将不同的说话人区分开。
 
    还有一个更深层次的难题是,如果需要实现人机对话、人机写作,不只是需要用机器转录来自人类嘴巴的声音信号,更要理解人们所说的话。
 
    从语音识别来看,下一个前沿是从识别走向理解,真正的人工智能仍然还在遥远的地平线上,在机器能理解其所听到或看到的事物的真正含义之前,还需要很长时间的工作,有很长的路要走。
 
    或许也可以说,我们正在从一个人类必须理解计算机的世界,迈向一个计算机必须理解我们的世界。亚里士多德曾说过,如果机器能干很多活,岂不能让人类解放出来,或许这一解放的起点就是“理解”。(姜姝姝 作者为《机器人产业》杂志副总编辑)


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