舊金山人工智能公司OpenAI宣布,其開發的一款人工智能系統可以根據對物品或場景的描述,自動生成高度逼真的圖片。該公司與微軟(Microsoft)關系密切。通過該系統還可以使用簡單的工具編輯圖片和修改文字,不需要用戶精通Photoshop或數字藝術技能。參與該項目的OpenAI研究員亞歷克斯·尼克爾表示:“我們希望這類工具能讓所有人都有能力創作自己想要的圖片?!彼硎荆摴ぞ邔τ诋a品設計師、雜志封面設計師和藝術家都有很大幫助,可以用來啟發靈感和進行頭腦風暴,或者直接用于創作終作品。他還表示,電腦游戲公司也可以使用該場景和角色,盡管它目前只能生成靜態圖片,無法生成動畫或視頻。這款軟件更容易被用于生成種族主義梗圖或者創作虛假圖片,作為宣傳材料或傳播虛假信息,甚至被用于制作圖片,因此OpenAI表示已經采取措施限制該軟件在這方面的能力,首先是從人工智能培訓數據中刪除這些圖片,并對人工智能生成的圖片進行基于規則的篩查和人工內容審查。OpenAI也在非常慎重地控制新人工智能的發布,該公司表示該軟件目前只是一個研究項目,并不是一款商業產品。該公司目前向經過精心篩選的試用版測試人員分享該軟件。但OpenAI之前基于自然語言處理開發的突破性技術。
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人工智能需要掃描擁有100多萬張圖片的數據庫,然后將它們分為1000個不同類別。大多數研究人員通常使用數據庫中的部分圖片,對軟件進行圖像識別測試。而通過密集測試,百度工程師可以通過調整他們的軟件熟悉這些圖片的信息,從而獲得優勢。……百度拒絕回答相關問題,但在ImageNet網站發表聲明稱,百度科學家吳韌已經為他所謂的“失誤”道歉。(來源:)AI軟件的測試,更多的是靠“試驗”進行驗證,這和“Test”倒是更吻合,Test本質上就是“樣本性的試驗驗證活動”。AI軟件的測試還依賴大數據,基于大數據自動產生、分析、呈現等技術,更有效地驗證AI軟件的合理性。比賽是對AI軟件的測試的手段之一,雖然代價比較大。除了時間維度(縱向)外,還可以從其它維度進行測試或驗證,如橫向——同時和不同能力的人類棋手進行比賽,人類棋手水平越低,阿法狗花時越少;或者做讓子測試,人類棋手水平越低,阿法狗能夠讓子越多。也可以對“算法深度”這個維度進行測試,算法深度越深,阿法狗的能力越強(雖然會更耗時),而且阿法狗能夠根據剩余時間調整算法深度。昨天比賽,不少**就期望:小李子能再堅持一下,讓阿法狗耗時用完,進入讀秒階段。
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智能化管理間與智能化豎井通常計算機網絡系統對于數據通信線路有必要的長度與性能要求,在智能建筑智能化系統設計中,一般使用銅質雙絞線作為計算機系統的水平線路,而銅質雙絞線會影響到網絡傳輸的帶寬,所以根據布線標準與規范,應當保證網絡交換機與計算機之間使用的銅質雙絞線長度在100m的范圍以內;根據管路的彎度與豎直條件,智能化管理間到建筑物的邊緣距離應當在60m的范圍內;在網絡管理間應當安置相應的網絡機柜,其周圍要留設合理的安裝與維護空間,其平面面積應當在5~10m2之間。(四)綜合布線系統設計在綜合布線系統設計中,一般的語音電纜或水平子系統數據電纜應當采用支持帶寬100M的D級別系統和5e類的UTP電纜,以滿足大量用戶的擴展要求;其水平線纜的總長度應當在100m范圍以內,其中水平布線電纜的比較好長度為90m,電信間配線架上的跳線與接線軟線長度應當不小于5m,對于情況不明確的公共空間其電纜應當按照以下公式進行計算:C=(102-H)/、工作區電纜與電信間跳線的長度總和;W表示工作區電纜的最大長度,其值應當在22m以下;D表示設備電纜與電信間跳線的總長度。
建筑智能化系統的設計(一)供電系統設計智能化系統的子系統通常需要進行單獨供電,因此需要重視供電系統的設計。一般計算機網絡系統會采用UPS進行集中供電,在不間斷電源機房其供電出線也需要進行集中供電,而供電進線則滿足一定的容量要求即可;對于未使用不間斷電源供電的的工作站,也應當采用單獨回路進行供電,以避免電路混用危害系統運行,如安全防范系統應當使用單獨回路進行集中供電,以保證其與消防聯動系統在應對緊急情況時能夠正常工作。(二)接地系統設計智能建筑的接地將直接影響到設備與工作人員安全、系統工作的可靠性與穩定性、信息傳輸的質量等。在建筑接地系統設計時應當根據建筑的功用與智能化系統工作要求進行設計,保證能夠為其在應用部位提供響應接地端。其需要安裝的有靜電接地系統、輔助等電位銅排、防雷接地系統、安全保護接地系統、工作接地系統、直流接地系統等部分。其包括兩種接地方式:1、聯合接地方式,其在應用中需注意:由于計算機等設備的抗雷擊性能不高,且其系統包含超大規模的集成電路容易造成抗高頻干擾差,很可能會受到其他系統的干擾,所以應當對計算的直流電源采用單獨接地的方式;在使用聯合接地方式時其接地電阻有可能會大于1Ω。 衢州人工智能服務哪家好,歡迎咨詢南通華恩網絡科技有限公司。
AI軟件初的測試,就是看它有沒有學習能力,本質上,就是算法的驗證,即對啟發式算法(heuristicalgorithm)、啟發式搜索算法(heuristicsearchalgorithm)、元搜索算法(Meta-heuristicalgorithm)、強化學習和深度強化學習或具體的算法(如遺傳算法、模擬退火算法、神經網絡、深度神經網絡、禁忌搜索、演化算法、蟻群算法)等中某些算法或算法的組合進行驗證。算法的驗證,主要是通過實驗進行(雖然也可以通過數學、模型等演化進行證明),借助大量數據進行普適性驗證。例如,比較有名的圖像識別算法驗證,就借助ImageNet提供的大量圖片進行驗證。說起這個,還有一個故事:2015年5月份,百度宣稱其在ImageNet測試中取得了全球比較好結果,其圖像識別錯誤率為,而微軟是,谷歌為。在這種測試中,人類辨識ImageNet照片的錯誤率為5%左右??墒?,周二,ImageNet的計算機科學家發表聲明指出,百度在測試中存在違規行為,百度采用了密集測試的方法以提高成績。按照規定,ImageNet只允許參與者每周向測試服務器提交2次測試結果??墒窃?月份的5天時間內,百度卻提交了40次結果。ImageNet表示,百度還使用了30個不同的賬號,在過去6個月中提交了約200次測試結果。在ImageNet測試中。
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