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来源:网络 更新日期:2024-05-11 20:15 点击:525548

抢先体验 腾讯《堡垒之夜》国服官网开放预约原标题:抢先体验 腾讯《堡垒之夜》国服官网开放预约 腾讯自从宣布了代理了国服《绝地求生》之后,目前迟迟无法上线,相信应该是因为某些政策的原因。不过聪明的腾讯当然不会放过任何赚钱的机会,近日拿到了另一款与吃鸡游戏类似的游戏代理权之后,《堡垒之夜》国服官网今日已经正式上线,现已开启预约,并支持抢先下载体验。 为了迎接国服,腾讯游戏推出了多项活动,比如“国服预约”可领取专属滑翔伞,“勇者回归”绑定账号还可领取限定服装。不过笔者在“国服预约”界面提交验证码之后迟迟没有收到消息,不知道何时才能修复这个BUG。 参与“勇者回归”的玩家,将来回归国服时,可将EPIC《FORTNITE中文版》中空降行动模式已获得的所有外观完整迁回。回迁的内容包括已获得的服装、背部装饰、采集工具,滑翔伞、轨迹、登录界面、姿势等所有外观。 需要注意的是,由于技术原因,V币无法迁回,建议大家将V币消费为外观,享受回迁福利。更多有关数据迁回的详细规则,将在国服开启。 与火爆的《绝地求生》游戏相比,同是大逃杀模式的《堡垒之夜》游戏画风更显活泼,而且武器更加多样,还融合建造玩法,整个游戏的过程更加的有趣。同时,官方的全平台覆盖以及跨平台淘江湖

阿里与奔驰合作:未来在家里“口头指挥”汽车原标题:阿里与奔驰合作:未来在家里“口头指挥”汽车 近几年,苹果、亚马逊、谷歌都相继推出了自己的智能音箱产品。终于国内的电商巨头阿里巴巴在2017年7月5日也推出了一款智能音箱产品“天猫精灵”,其具备“声纹支付”功能,售价499元。 4月23日,阿里巴巴人工智能实验室宣布,将与奔驰、沃尔沃、奥迪等汽车巨头合作,在车内加入天猫精灵智能音箱,顺利的话在未来,我们将在家中就能口头指挥汽车,比如待在家里就能远程查询车状态,远程管理车等。 甚至还能在车里远程操控家中的智能家居,在炎炎的夏日,在回家的路上就能提前打开空调。淘江湖

Fran?ois Chollet 谈深度学习的局限性和未来 - 下篇原标题:Fran?ois Chollet 谈深度学习的局限性和未来 - 下篇 雷锋网 AI 科技评论按:本篇是 Keras 作者 Fran?ois Chollet 撰写的一篇博客,文中作者结合自己丰富的开发经验分享一些自己对深度学习未来发展方向的洞见。另外本篇也是一个关于深度学习局限性及其未来的两篇系列文章之二。你可以在这里找到另一篇文章——《Fran?ois Chollet 谈深度学习的局限性和未来 - 上篇》。雷锋网 AI 科技评论根据原文进行了编译。 鉴于我们所了解到的深度神经网络的工作机制、局限性以及当前的研究状况,我们是否可以预见到神经网络在中期之内将如何发展呢?这里分享一些我的个人想法。请注意我并没有能预测未来的水晶球,所以我所做的大部分预测可能都将失败。这完全就是一篇预测性的帖子,我之所以分享这些推测并不是希望它们在不久的未来会被证明是正确的,而是因为这些预测在当前看来非常有趣而且具有实践性的。 总的来说,我预见的几个主要方向是: 与通用计算机程序更接近的模型,建立在比我们当前可微分层要丰富得多的基元之上——这也是我们如何令模型获得推理和抽象的策略,而这一点也是当前模型的根本弱点。 使上述成为可能的新式学习策略—淘江湖

荣威MARVEL X首秀 五个全球第一都与科技相关原标题:荣威MARVEL X首秀 五个全球第一都与科技相关 当汽车遇上人工智能会碰撞出什么火花?消费升级又将如何改写造车方向?得益于上汽集团“新四化”的前瞻布局,荣威品牌以“新四化”为方向,坚持对未来汽车“新物种”形态和未来智能出行生态进行探索,将明日科技带入日常生活。 荣威MARVELX全球首秀 4月23日,主题为“新时代·大创行”的第二届汽车创行者大会在北京五棵松体育馆M空间举行。在本次大会上,上汽荣威发布了“全球第一款量产智能汽车”——荣威MARVELX。作为上汽集团“新四化”高端智能示范车型,荣威MARVELX凝结了上汽在新能源技术、互联网科技、智能驾驶领域的最前沿技术,拥有“三大硬实力”:保留了概念车90%的设计,4秒破百媲美百万跑车性能,0.29同级最低风阻系数。同时它还是全球第一台实现无线充电和最后一公里自动泊车的纯电动车,“电动智能超跑SUV”荣威MARVELX将让用户享受更高效、更体贴、更智能、更有品位的美好生活和出行体验。 ●创造奇迹智启未来荣威MARVELX的前世今生 过去几年,推动经济、科技发展的是互联网;未来,这股力量将是人工智能。上汽荣威紧随时代趋势,前瞻布局,率先推出智能汽车的定义者——荣威MARVELX。MARVEL淘江湖

Fran?ois Chollet 谈深度学习的局限性和未来 - 上篇原标题:Fran?ois Chollet 谈深度学习的局限性和未来 - 上篇 雷锋网 AI 科技评论按:本文来自 Keras 作者 Fran?ois Chollet,同时也是根据他撰写的《Deeping Learning with Python》一书第 9 章第 2 节改编的。关于当前深度学习的局限性及其未来的思考,Fran?ois Chollet 共撰写了两篇文章,这篇是其中第一篇。雷锋网 AI 科技评论编译如下 作者注:这篇文章的受众是已经有深度学习经验的人(例如读过本书第 1 章至第 8 章的人)。 我们假设读者已经具有一定知识储备。 深度学习的几何学视角 深度学习最令人惊讶之处就在于它十分简单。十年前,没有人指望由梯度下降方法训练的简单参数模型就可以在机器感知问题上获得惊人的结果。现在,事实证明,你只需要一个有足够多参数的模型,并且在足够大的数据集上使用梯度下降进行训练。正如 Feynman 曾经描述宇宙那样,「它并不复杂,只是很多而已」。 在深度学习中,一切都是一个向量,即一切都是几何空间中的一个点。模型输入(可以是文本,图像等)和目标首先被「矢量化」,即变成一些初始输入矢量空间和目标矢量空间。深度学习模型中的每一层对通过它的数据进行简单的几何变换。同时,模淘江湖