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亚美国际真人娱乐:人民网:“网红饮品”靠什么才能“长红”?

文章来源:亚美国际真人娱乐    发布时间:2018年07月18日 16:53  【字号:      】

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经鉴定,被伐的5株橡胶树立木蓄积量为3.6232立方米,出材量为2.5362立方米。犯罪嫌疑人夏某辉于2017年7月12日被刑事拘留。因为这个解释要成立的话,至少得错误识别4次。

亚马逊Alexa再次抽风,莫名其妙把私人对话发给同事

首先Echo要先被误唤醒,然后用户接下来的对话还得出现类似“发送短信”的指令。

收到指令后,Alexa还会大声问“发给谁”。如果背景音含有和联系人名单中名字发音相似的词,会再次问用户“确认发给XXX?”。除非用户最后说“确认”,Alexa才会把信息发出去。

用过智能音箱的人都知道,这哪一步单拎出来说Alexa智障了识别错了都还在可理解可接受的范围内。但一连串事件都出错,那不是语音识别太弱鸡,就可能是还存在什么用户不知道的触发词和语音对话搜集目的。

这还不包含人也忽略掉Alexa询问的情况。两个人聊得再high,也不可能没注意到旁边音箱突然问“(你要把信息)发给谁?”吧?

南国都市报7月18日讯(记者 梁振文)为保证儋州市2017年顺利成功申报国家园林城市,该市园林局加大绿地建设力度,有效提高园林绿化三大指标。截至目前,建成区绿化覆盖率38.7%;建成区绿地率33.9%;人均公园绿地面积13.7平方米。

上半年,儋州市园林局为配合城市大规模建设,按照“300米见绿,500米见园”的创园要求,强力推进市区道路、新建和改造公园绿化配套工程建设,确保创建国家园林城市“硬件”指标达标。事实上,尽管全球共有大约七千种口语,但是绝大多数语言都不具备训练可用机器翻译系统所需的大量资源。此外,即使具有大量平行数据的语言,也并没有口语对话或者社交媒体文本等非正式风格的数据,这通常和正式的书面风格大有不同。对任何语言对而言,获取数百万平行句子的数据都是相当困难的。而为任何语言寻找单语数据都会容易一些。

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

微软使用半监督通用神经机器翻译的方法解决了平行数据不足的挑战,对于极低资源的语言而言,这种方法仅仅需要数千个平行语句就可以实现高质量的机器翻译系统。这项令人激动的研究(https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/universal-neural-machine-translation-extremely-low-resource-languages/)将在 NAACL 2018 上展示。

图 1:训练数据较少的情况下不可能获得较高的 BLEU 得分。

如图 1 所示,使用有限数量的训练样本不可能达到高质量的翻译准确率。所以微软提出的方法着重于只有有限数量训练样本的情景,例如,只有 6000 个训练样本。

图 2: 神经机器翻译编码器-解码器框架中编码器方面的改进。

斯坦福教授骆利群:为何人脑比计算机慢1000万倍,却如此高效?

大数据文摘出品

作者:骆利群

编译:王一丁、Shan Liu、小鱼

高考理科703分,全校第一;她成绩优异,高中三年学费全免,几乎没花家里一分钱;父亲一年中半年时间出海捕鱼,矢志学医的她,面对高额学费一筹莫展,靠着勤奋的双手到亲戚家经营的店铺打工挣钱……

南国都市报见习记者 王康景文/图

毕业于定安中学理科尖子班的张红考出了个喜人的成绩,理科703分,全校理科最高分。然而一想到家里现状以及即将面临的大学费用,张红一筹莫展。




(责任编辑:张雪梅)

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