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即时新闻--四川频道--人民网

2019-09-15 17:59 来源:大河网

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  2017年3月,北京知识产权法院就该案作出一审判决,认定索尼公司存在侵权行为,判令其赔偿原告910万元。同样,对于作品载体特别是艺术作品原件而言,对于著作权人的价值更大,因为其可以充分地进行收益、使用或在其基础上继续修改、创作,而如果进行实体分割,则既没有尊重著作权人的意愿,另一方取得后也无法获得最大的经济收益,造成了一种实质上的财产浪费。

另一边,开年以来,区块链火得一塌糊涂。为了迎合大众的多元化口味,经过面料、外形、标志、包装等一些列精心修改后,换上了时尚的装扮,款式也丰富多样。

  满足这些多元化的需求就是我们的奋斗目标和努力方向。这对服务商而言较难接受。

  例如,对于共同财产中的钢琴和价值相当的精密仪器,合理的分割方法不是将钢琴和仪器从物理上一分为二或者变卖后一分为二,而是将钢琴分给爱好音乐的一方,将精密仪器分给从事科研工作的另一方。(责编:龚霏菲、王珩)

商评委在重新审查的过程中,应当根据商标注册的诚实信用原则、合理必要原则和比例保护原则重新作出审查结论。

  这种“神奇角度”的石墨烯除了会形成超导态——来源于电子之间的强吸引作用而产生零电阻,还会形成另一种电子态。

  “幸福都是奋斗出来的”“奋斗本身就是一种幸福”,习近平总书记的重要讲话,深刻揭示了幸福和奋斗的辩证关系,为“新时代是奋斗者的时代”的号召奠定了思想理论基础。专家表示,希望这一举措能够真正落地,切实为消费者构建更好的消费环境。

  毛泽东在《愚公移山》中要求:“全党和全国人民建立起一个信心,即革命一定要胜利。

  也就是说,研究团队在两层石墨烯中发现了新的电子态,其可以简单实现绝缘体到超导体的转变,而其属性与铜氧化物(其结构往往难以调整)的高温超导类似。近日,海淀法院已经受理上述13起案件。

  不论快速发展的先进战机,还是试飞成功的大飞机C919、ARJ21,都离不开一项核心技术——“中国造”航空铆钉。

    日前,国家质量监督检验检疫总局发布今年一季度对网络销售电子商务产品抽查结果。

  中共十九大报告提出要加快建立绿色生产和消费的法律制度和政策导向,建立健全绿色低碳循环发展的经济体系。(姜旭)(责编:王小艳、王珩)

  

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人工智能爆炒中的冷思维,深度学习的地板和天花板在哪里?

在被提起侵权诉讼后,三星公司予以反击。

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无论在中国市场还是欧美市场,对人工智能,尤其是深度学习技术的炒作已经到达白热化的巅峰,各路AI创业公司、项目和技术如雨后春笋。一夜之间,工人、司机、医生、律师、法官、新闻记者、股票交易员甚至码农和黑客都被铺天盖地的人工智能审判日阴影所笼罩(人工智能,提前到来的职业杀手),而过于与人工智能毫不沾边的IT电子消费产品,例如路由器、扬声器、手环、手机APP甚至豆浆机等“智能产品”都纷纷贴上了人工智能的新标签。

在各路新老媒体和“专家”的鼓噪下,人工智能似乎成了一把万能的锤子,任何行业、任何职业、任何应用似乎都可以被人工智能取代甚至革新,但是关于人工智能真正的价值和局限性,参与这波炒作的国内媒体和专家们几乎没有人去关心。正如IT经理网专栏作者赵敏在《让AI发光发热莫发烧》一文中引用的北航计算机学院刘连忠教授的话:

“外行鼓噪情有可原,许多科学技术工作者有时也故意混淆视听。AI现在太热了,不过很快会降温,因为AI自己还只能循序渐进的发展着。”

深度学习技术的潜力和价值毋庸置疑

神经网络技术诞生于上个世纪60年代,但是直到近年随着大数据和计算机性能的发展才变得真正实用起来,尤其是深度学习技术利用复杂的神经网络架构进行的数据模式识别的准确性达到了令人振奋的高水准。2016年初AlphaGo碾压式战胜李世石宣告了一个全新的人工智能时代的到来,这是毋庸置疑的。

其他令业界震动的成果也不胜枚举,例如图像和视频识别(ImageNet大赛心得),超过人类准确性的语音转文本。Google甚至用神经网络代替了旧的谷歌翻译技术架构,使得机器翻译的质量快速拉近与人类翻译的水平(编者按:对英文的语音识别,英文与法文德文等语种间的互译已经非常棒,但中文相关的互译质量依然不好)。

其他可能改变世界的人工智能成果还有很多,例如斯坦福大学研发的人工智能算法(论文)能够根据遥感数据预测农作物产量,准确度比美国农业部还要高。而斯坦福医学院的人工智能算法在判断癌症类型的准确性上甚至超过了高水平的医生。

深度学习不是万能药,也有自己的问题和局限性

在最近举行的湾区人工智能大会上,深度学习算法库Keras的开发者Francois Chollet认为:与人脑能够基于少量的样本和经验做出长期规划,或者高度抽象提炼模型的能力相比,当下火爆的深度学习只不过是比传统的统计和机器学习方法强大的模式识别算法而已,当前的监督式学习和增强学习算法需要大量数据“喂养”,而且只能做定向的模式识别,这大大制约了其实用性。而生成式对抗网络(Generative adversarial networks,GANs)的发明者Lan Goodfellow则在会议上展示了神经网络如何被对抗式样本戏耍,例如下面中间这个人工算法处理过的噪点图像,在人眼中什么也不是,但是与原始图像叠加后能够欺骗人工智能系统做出错误的识别判断。

深度学习图像识别系统的对抗式样本攻击

以在北京过马路这么简单的事情为例,深度学习算法要死上好几千次,而且一不小心就被“脏数据”带沟里去了,表现还不如一条狗。

关于深度学习算法适用的局限性,希伯来大学近日发布了一篇论文《深度学习无法完成的任务》

深度学习不可能完成的任务 551.95 KB

请输入正确的下载密码:

?处理中...

 

(获取下载密码请关注IT经理网微信号:ctociocom,后台回复:深度学习无法完成的任务)

深入探讨了当前深度学习算法在解决特定类型问题,例如无信息梯度(Non-Informative Gradients)时的局限性。

IT经理网专栏作者、智能制造专家赵敏曾在文章中指出,根据2016年Gartner新兴技术成熟度曲线,智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶汽车等AI热门技术正处于“期望膨胀期”,接下来可能进入“幻灭期”。如图7所示。而“通用机器智能”,还在遥远的路上。

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