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一场“挪款”13亿的闹剧 也是半个乐视帝国融资术

2019-10-23 08:15 来源:中国网

  一场“挪款”13亿的闹剧 也是半个乐视帝国融资术

  ”  习近平总书记强调,“不能让繁文缛节把科学家的手脚捆死了,不能让无穷的报表和审批把科学家的精力耽误了!”  对此,中国工程院院士杨华勇深有感触:“我们要通过改革,改变名目繁多的评审评价、繁文缛节,让科技创新回归本位,让科技人员专心科研,让人才成长更加顺利。李晓鹏强调,要通过铸体系、铸机制、铸样板、铸本领、铸文化,抓好“五铸”,开创敢担当、有作为的良好局面。

  中央全面深化改革委员会副主任王沪宁、韩正出席会议。今年,村里140户相继盖起了新房子。

  ”照金红军小学校长杨高营说:“习总书记给照金北梁红军小学学生的回信让我们也感到非常振奋、非常激动。要练就识人察人的“千里眼”。

  第三,党的全面领导主要是政治领导。没有调查不可能做到“精准”。

  “中国共产党将马克思主义的理论与实践相结合,指导中国的革命、建设和改革不断获得成功。

  自2015年“兰州号”货运班列开行以来,已开通4条国际运输通道,累计发运220多列。

  组织部门要及时送上解决能力问题的钥匙,注重把基层一线、脱贫一线、群众一线作为培养锻炼干部的重要平台,强化能力培训和实践锻炼,整合干部教育培训资源,设置不同层次、不同类别的专业能力培训班,针对干部的知识空白、经验盲区和能力弱项,开展精准化的教育培训,统筹做好跟班学习、挂职锻炼工作,形成“学得好才能干得好,学得精彩才能干得精彩”的正确“上位”导向。值得一提的是,随着国家监察体制改革的持续深入,党对反腐败的集中统一领导更有力,机制更趋完善,海外追逃资源充分整合,行动将更高效。

  河南广播电视大学把调查研究为改进学习的切入点,以落实校级党政领导干部联系基层、联系群众制度为抓手,聚焦学校转型发展中的重点和难点以及师生关心的热点问题,广泛征集意见和建议。

    马克思主义执政党的根基在于人民群众,离开人民群众的支持便不可能长期执政。  从建议到期望:让文化交流更多彩  上合“大家庭”增添新成员,文化交流合作放异彩。

  坚定不移全面从严治党是实现强起来的根本保障。

    马克思主义真理精神展现为与时俱进的精神。

  青岛峰会,是中共十九大后上合组织首次峰会,中国再次成为轮值主席国。西安市灞桥区纺织城小学富力分校副校长张静表示:“这封回信带来了习近平总书记对革命老区孩子们的关怀,传递了习近平总书记对全国各族少年儿童的殷切希望。

  

  一场“挪款”13亿的闹剧 也是半个乐视帝国融资术

 
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冒充特朗普都没毛病?AI能让你冒充任何人

2019-10-23 09:26:00 网易科技 分享
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但是,显功不是花拳绣腿的虚功,不是眼花缭乱的数字游戏,更不是劳民伤财的“形象工程”“政绩工程”,而是经得起实践、人民、历史检验的实事、实绩。

  据TechnologyReview报道,将来新闻标题可能不再是唯一能够造假的东西,强大的机器学习技术让操作或生成逼真视频和音频内容变得越来越容易,它们能以惊人的准确性让你冒充任何人。俄罗斯一家公司最近推出名为FaceApp的智能手机应用,它可通过添加微笑、加减年龄或更换性别等方式,自动修改某人的面部特征。这款应用还能应用于“美化效果”,包括平滑皱纹,更具争议的是能美白皮肤。

  

  不久前,名为Lyrebird的公司也演示了自己的技术,据称可被用于模仿某人的声音。这家公司已经发布模仿美国前总统巴拉克·奥巴马(Barack Obama)、现任总统唐纳德·特朗普(Donald Trump)以及前美国国务卿希拉里·克林顿(Hillary Clinton)声音的音频。

  

  这只是强大的AI算法可被用于生成内容而非仅仅用于分析数据的2个例证。强大的图形硬件和软件以及最新的视频捕获技术,也在推动这种趋势。2016年,斯坦福大学的研究人员演示了换脸程序Face2Face。这套系统可操纵视频画面,以便某人的面部表情与那些正被深度感测摄像头追踪的人相匹配。结果往往产生令人难辨真伪的内容。

  正如Lyrebird的创始人所承认的那样,这种操纵声音和面部的能力可能引发许多问题。该公司在网站上发表声明称:“在我们的社会,特别是某些国家的司法领域,语音记录目前依然被视为确凿证据。我们的技术对这类证据的有效性提出质疑,因为它允许人们轻易操纵音频录音。这可能产生潜在的危险后果。”

  FaceApp和Lyrebird都利用深度生成卷积网络技术支持自己的产品。这意味着,公司正应用这种近年来才出现的技术作为获取算法的方法,它不再仅被限于分类东西,而是可以自己生成合理的数据。像今天人工智能(AI)执行的许多任务那样,这涉及到使用非常庞大的(或深度)神经网络。这类网络正常情况下需要利用数据训练和调整,以便于它们能够对新输入的数据做出人们预期的响应。举例来说,它们被训练识别照片中的脸部和物体,准确度惊人。

  但同样的网络也能基于它们接受训练的内部数据集自己生成内容。这可能促使这类网络形成无中生有的能力,生成几乎可以乱真的图片。将来,使用同样的技术,操纵视频可能也会变得更简单。Lyrebird联合创始人亚历山大·布雷比森(Alexandre de Brébisson)说:“在某个时候,这些神经网络可能生成完整的视频。但这存在更多挑战,因为在视频所代表的更高维度空间中存在更多变量,当前模型依然不够完美。”

  由于这种技术属于新兴技术,它可能变得越来越重要,并被用于检测虚假视频和音频。德国弗里德里希·亚历山大大学(Friedrich Alexander)的博士生、Face2Face研究员加斯图斯·蒂斯(Justus Thies)表示,他已经开始一个检测视频中操作痕迹的项目,看起来其很有前途。

责编:陶宗瑶(实习生)
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