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乐橙备用网址官网:妻子家暴丈夫十多年:持刀捅胸开车将其撞飞

文章来源:乐橙备用网址官网    发布时间:2018年07月17日 14:14  【字号:      】

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当初我们拜访了许多领域内各大高校的学者,也拜访了不少自动驾驶业内专家。

出身技术圈的资深投资人,「头脑风暴」自动驾驶公司的投资逻辑

我们发现,在决策这部分,自动驾驶的技术路线可能主要分为几大类发展路线。

一类是以谷歌、百度为代表的互联网类。这些公司拥有雄厚的资金,可以大量招聘优秀人才,大量投入资金,会从最高级别的无人驾驶往低级别无人驾驶走。他们的理念是,不在意短期是否盈利,一旦做成了,那么这个行业全是我的。

一类是以整车厂为代表的工业类,例如福特、奔驰、宝马等。这些公司内部配置了强大的技术,是从底层向上做起,L1 成熟了就做 L2,例如倒车影像、环视、自动泊车、前车防撞等技术,都是工业企业一层层往上走过的印记。

还有一类是针对具体场景的,例如低速场景,包括园区的巡逻车、环卫低速车等。这类场景对行车速度的要求相对较低,行驶环境也不像城市街道那么复杂,但这类自动驾驶也是需要比较多的积累。

论文:Universal Neural Machine Translation for Extremely Low Resource Languages

论文链接:https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/universal-neural-machine-translation-extremely-low-resource-languages/

摘要:本论文提出了一种新型通用机器翻译方法,该方法主要针对平行数据有限的语言。该方法利用迁移学习在不同源语言到目标语言的翻译中共享词级和句子级表征。词级表征通过通用词汇表征(ULR)来支持多语言词级共享。通过专家模型表征所有源语言句子级别的共享,与其他语言共享一个源编码器。这使得低资源句子可以利用更高资源语言的词级和句子级表征。

该方法使用只有 6000 句子的小型平行语料库在罗马尼亚语-英语 WMT2016 中取得了 23 的 BLEU 得分,而使用多语言训练和回译的强大基线系统的 BLEU 值是 18。此外,我们证明了该方法在同样的数据集上、zero-shot 设置中,通过调整预训练多语言系统达到了接近 20 的 BLEU 值。

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?

大脑和计算机,哪一种系统解决问题的能力更强呢?鉴于过去几十年计算机技术的迅速发展,你可能会认为计算机更具优势。的确,在一些特定领域,通过编写程序可以使计算机在复杂的竞赛中击败人类大师,远至上世纪90年代国际象棋比赛,近及与AlphaGo的围棋对决,以及参加知识竞赛类电视节目(例如Jeopardy)。

然而,计算机在面对许多现实世界的任务时远不及人类——比如在拥挤的城市街道上识别自行车或特定行人,或伸手端起一杯茶并稳稳地送到嘴边,更不用说那些需要概念化和创造力的工作。




(责任编辑:向兴宁)

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