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丰富娱乐手机版:龙塔街道开展违法建筑整治工作培训会

文章来源:丰富娱乐手机版    发布时间:2018年10月17日 14:41  【字号:      】

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微信如何有效打击洗稿?

“差评”风波反思:要消灭洗稿,还得靠内容平台

微信在打击洗稿上可以有更多作为。

微信上的洗稿行为,通过二次申诉+人工审核,就可以清理掉大部分,比如我的文章,我认为有人抄袭,机器判断之后很可能认为没有,因为洗稿者很容易通过各种机智的手段欺骗机器,这时候应该给原创者二次申诉的机会,二次申诉应该不由机器审核,而是人工审核。如果人工审核之后还是认为没有抄袭,再给一次复议机会,换一个人审。人可能犯错、还可能包庇,如果一个人审核总是与最终判决不符,那就可以换掉这个人了,这个人有问题。现在高考阅卷,作文题都是三个老师阅卷,许多题目都是两个老师背靠背打分了,道理是一样的。

美国佛罗里达州发生导致17人丧生的校园枪击案后,一些持枪民众公开弃枪,在互联网上呼吁终结枪械暴力。

英国广播公司21日报道,纽约州男子斯科特·帕帕拉尔多17日下午以“少一支”为话题标签在社交媒体发布视频。视频中,他拿着电锯,把自己的AR-15型步枪一切两段。帕帕拉尔多说,这支步枪与佛州校园枪击案作案凶器是同一型号,他想确保自己的枪永远不会被用于群体性枪击。

帕帕拉尔多在视频中说,“我希望或许有人看到视频后会说‘也许我也应该这么做’。”

一个关键问题是,词嵌入是在单语数据上训练的,不是针对翻译任务所进行的优化。微软研究者向查询匹配机制添加了一个可训练的变换矩阵(见图 4 左上角的 A),其主要目的是针对翻译任务调整相似度得分。如图 5 所示,从单语嵌入的角度来看,「autumn」、「fall」、「spring」、「toamn」(罗马尼亚语中的秋天)等词非常相似,而对于翻译任务来说,「spring」应该不那么相似。变换矩阵实现了这个目标。

微软提出新型通用神经机器翻译方法,挑战低资源语言翻译问题

图 5: 针对翻译任务调整相似度得分。

当我们朝着通用嵌入表征的目标前进时,编码器具备语言敏感模块是至关重要的,这将有助于对不同的语言结构进行建模。微软的解决方案是用语言专家混合(MoLE)模块给句子级通用编码器进行建模。图 4 在编码器的最后一层之后增加了 MoLE 模块。用门控网络和一组专家网络来调整每个专家的权重。换句话说,训练该模型来学习在翻译低资源语言时从每种语言需要的信息量。MoLE 模块的输出将是这些专家的加权和。

NMT 模型学会了在不同的情况下使用不同的语言。在图 6 中,正方形的颜色越深,任意给定词条的罗马尼亚语和其他语言之间的关联性就越大。很明显,MoLE 在处理低资源语言单词时,在语言专家之间进行了有效的转换。在图的上半部分,该系统更多地利用了希腊语和捷克语的知识,从德语中利用的知识较少,几乎没有利用芬兰语知识。而在图的下半部分,意大利语是相关性更强的语言,被使用得更多。有趣的是,该系统学习到,意大利语和捷克语在翻译罗马尼亚语时都是有用的,前者和罗马尼亚语同属于罗曼语族,而后者不属于罗曼语族,但由于地理上的接近,它和罗马尼亚语有显著的重叠,因而在翻译罗马尼亚语时利用度很高。

图 6:MoLE。

刘强东:京东用1年时间将京津冀所有物流车换成环保电动车

作者:虎龙吟

5月29日,京东创始人刘强东表示,京东会用1年时间把进出京津翼的所有物流车全部替换成电动货车!其它城市都在陆续更换之中!

此前,京东曾对外宣布了其陆续用更加节能环保的电动货车替换现有物流货车的计划。截止去年底,京东已经实现进出北京的物流车全部替换成电动货车。

据小徐描述,一抽屉“鱼”都是她用课间时间画的,画完就随手塞进桌洞里。因为是想到什么就画什么,这些鱼都是在不同时间完成的,所以每张画没有取过名字。

“有天我在电视上看到介绍远古鱼类,觉得和现在的鱼很不一样,就仔细观察了这些鱼的特征,比如鱼的鳍和眼睛,尾巴的纹路,然后根据自己的想象,把这鱼们的显性特点结合起来,画出了这些作品。”小徐说。

因此,看起来栩栩如生的鱼们,其实是并不存在的。过去没有,现在没有,将来也不会有。




(责任编辑:沈良暹)

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