永生战士电影免费观看2023在线播放(世界历史上有什么邪恶的发明)
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2024-04-10
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1. 永生战士电影免费观看2023在线播放,世界历史上有什么邪恶的发明?
这个问题第一个让我想到的就是日本人,奇葩的发明实在是太多了,比如日本人坐电车比较多,就有人给坐电车的人发明了睡觉神器,我就想知道真正用了神器的人还活着吗?
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还有哪些没用又奇葩的发明,欢迎网友补充。
PS.图片来源网络
2. 人工智能未来的发展趋势有哪些?
据中研产业研究院发布的《2019-2025年中国人工智能行业发展分析与投资战略研究报告》统计数据显示
国际人工智能行业发展分析及经验借鉴
第一节 全球人工智能市场总体情况分析
一、全球人工智能行业的发展特点
“人工智能”涵盖了很多前沿技术和分支,却很难用一句话来定义,因为它一直处在发展当中。比如,一些在过去看来很“人工智能”的事情,现在却变成了简单的“机械重复”,像是数字的高速计算、图像的处理等。但总体上来看,“人工智能”的本质和目的一直没有发生太多变化,那就是“完成人类的部分脑力工作”。
20世纪60年代开始,就有许多科幻电影和科幻小说描述着人类对“人工智能”的憧憬和恐惧,比如斯皮尔伯格的知名影片《人工智能》。不过在现实中,长久以来,受到技术、科技发展和应用层面的限制,人工智能只是一件人人都在说,都以为别人在做,但事实上却没多少人知道该怎么做的事——无论在学术研究层面还是在应用层面都是如此。
人工智能曾经在20世纪90年代互联网泡沫破裂前风靡一时,到了21世纪伊始却变成了一个禁忌,大家开始怀疑它是否存在。而到了2011年,美国资本市场再度为人工智能而疯狂。风险投资机构和顶级科技公司们开始频繁投资这个领域的创业公司,投资范围从应用层面的机器人、增强现实,到底层技术层面的深度学习算法、神经网络芯片等,人工智能项目也遍地开花。比如,Google接连投资了虚拟现实创业公司Magic Leap,收购了人工智能公司DeepMind;Facebook收购语音识别公司Wit.ai,等等。
除了投资外部团队之外,像IBM、Google、Facebook和百度等国内外科技巨头们也纷纷加强自己的人工智能方面的专业团队,招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家,如深度学习鼻祖之一Geoffrey Hinton加入了Google,Yann LeCun加入了Facebook担任人工智能实验室负责人,Andrew Ng(吴恩达)加入百度负责深度学习研究院等。
从人工智能的整个发展历程来看,按照应用场景和人工智能资源的集中度,可以大致分成三个阶段。
第一阶段:实验室研究阶段,这一阶段的人工智能资源高度集中。人工智能在2011年前的发展大致还处于实证研究阶段,资源高度集中在国家或大学资助的研究机构中,用于算法模型的训练和研究,人工智能还只能为极少数人接触到。这一阶段大量的工作除了在算法模型本身的研究外,还包括建立计算能力本身。
第二阶段:企业应用阶段,这一阶段的人工智能资源被少部分科技巨头掌握。在人工智能表现出一定的实际应用价值后,科技巨头们一拥而上,纷纷希望在这个领域取得突破。在少部分核心企业掌握了大规模的人工智能资源以后,其它小规模的企业一般会利用这些核心企业提供的人工智能资源接口和其支持的人工智能应用为自身的发展提供服务。由于掌握大规模的计算资源是这一模式的前提,因此这一阶段人工智能资源的集中度仍然非常高,而这将是人工智能在企业场景下的主要应用形式,即集中计算,分布使用。
第三步:个人应用阶段,这一阶段的人工智能资源被分散到个人手中。显然,依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用,因为集中式计算意味着巨量的网络资源消耗,并且因为网络问题,难以在消费者应用场景中有稳定的表现。因此,人工智能的本地化,也就是从集中走向分布(细化到智能手机、可穿戴设备等)实现将是人工智能在消费者场景中得到普及的关键一步。伴随着人工智能的本地化实现,将使得人工智能真正延展到手持设备、家用电器、汽车等消费级应用。
图表:人工智能发展阶段
数据来源:中研普华产业研究院
二、全球人工智能市场结构
全球人工智能企业分布极不平衡,主要集中于美国、欧洲及中国等少数国家地区。排名前三的美国旧金山/湾区、纽约及中国北京,企业数量分别占全球的16.9%,4.8%与4.0%。在增速方面,整体上一直保持增长势头,直至2015年出现小幅度回落。欧洲的人工智能企业多集中于本国家的首都。在欧洲各城市中,英国伦敦的企业数量最多,为第二位巴黎的3.1倍,占全球总数的3.69%。日本与韩国的企业数量明显不及中国,日本东京仅与杭州相当,韩国首尔仅与成都相当。东亚地区排名前三的城市,北上深三城占全球总数的7.4%。虽然还远不及美国,但在全球中的重要性将日益明显。
三、全球人工智能行业发展分析
“人工智能”涵盖了很多前沿技术和分支,却很难用一句话来定义,因为它一直处在发展当中。比如,一些在过去看来很“人工智能”的事情,现在却变成了简单的“机械重复”,像是数字的高速计算、图像的处理等。但总体上来看,“人工智能”的本质和目的一直没有发生太多变化,那就是“完成人类的部分脑力工作”。
20世纪60年代开始,就有许多科幻电影和科幻小说描述着人类对“人工智能”的憧憬和恐惧,比如斯皮尔伯格的知名影片《人工智能》。不过在现实中,长久以来,受到技术、科技发展和应用层面的限制,人工智能只是一件人人都在说,都以为别人在做,但事实上却没多少人知道该怎么做的事——无论在学术研究层面还是在应用层面都是如此。
人工智能曾经在20世纪90年代互联网泡沫破裂前风靡一时,到了21世纪伊始却变成了一个禁忌,大家开始怀疑它是否存在。而到了2011年,美国资本市场再度为人工智能而疯狂。风险投资机构和顶级科技公司们开始频繁投资这个领域的创业公司,投资范围从应用层面的机器人、增强现实,到底层技术层面的深度学习算法、神经网络芯片等,人工智能项目也遍地开花。比如,Google接连投资了虚拟现实创业公司Magic Leap,收购了人工智能公司DeepMind;Face book收购语音识别公司Wit.ai等。除了投资外部团队之外,像IBM、Google、Face book和百度等国内外科技巨头们也纷纷加强自己的人工智能方面的专业团队,招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家,如深度学习鼻祖之一Geoffrey Hinton加入了Google,YannLeCun加入了Face book担任人工智能实验室负责人,Andrew Ng(吴恩达)加入百度负责深度学习研究院等。
图表:人工智能发展阶段
数据来源:中研普华产业研究院
从人工智能的整个发展历程来看,按照应用场景和人工智能资源的集中度,可以大致分成三个阶段。
第一阶段:实验室研究阶段,这一阶段的人工智能资源高度集中。人工智能在2011年前的发展大致还处于实证研究阶段,资源高度集中在国家或大学资助的研究机构中,用于算法模型的训练和研究,人工智能还只能为极少数人接触到。这一阶段大量的工作除了在算法模型本身的研究外,还包括建立计算能力本身。
第二阶段:企业应用阶段,这一阶段的人工智能资源被少部分科技巨头掌握。在人工智能表现出一定的实际应用价值后,科技巨头们一拥而上,纷纷希望在这个领域取得突破。在少部分核心企业掌握了大规模的人工智能资源以后,其它小规模的企业一般会利用这些核心企业提供的人工智能资源接口和其支持的人工智能应用为自身的发展提供服务。由于掌握大规模的计算资源是这一模式的前提,因此这一阶段人工智能资源的集中度仍然非常高,而这将是人工智能在企业场景下的主要应用形式,即集中计算,分布使用。
第三步:个人应用阶段,这一阶段的人工智能资源被分散到个人手中。显然,依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用,因为集中式计算意味着巨量的网络资源消耗,并且因为网络问题,难以在消费者应用场景中有稳定的表现。因此,人工智能的本地化,也就是从集中走向分布(细化到智能手机、可穿戴设备等)实现将是人工智能在消费者场景中得到普及的关键一步。伴随着人工智能的本地化实现,将使得人工智能真正延展到手持设备、家用电器、汽车等消费级应用。
当前人工智能的浪潮已席卷了全球,人工智能领域的公司也在不断激增。根据Venture Scanner的统计,截至到2016年初,全球共有957家人工智能公司,美国以499家位列第一。覆盖了深度学习/机器学习(通用)、深度学习/机器学习(应用)、自然语言处理(通用)、自然语言处理(语音识别)、计算机视觉/图像识别(通用)、计算机视觉/图像识别(应用)、手势控制、虚拟私人助手、智能机器人、推荐引擎和协助过滤算法、情境感知计算、语音翻译、视频内容自动识别13个细分行业。
四、全球人工智能行业竞争格局
各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今,各国都纷纷加大对人工智能的科研投入,其中美国政府主要通过公共投资的方式引导人工智能产业的发展,2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业,投入方向之一便是“国家机器人计划”。在技术方向上,美国将机器人技术列为警惕技术,主攻军用机器人技术,欧洲主攻服务和医疗机器人技术,日本主攻仿人和娱乐机器人。
现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术,二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及,云计算、大数据等技术的不断发展,未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现,机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括:建立开放系统机器人架构(包括通用的硬件与软件平台)、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。
由于深度学习的成功,学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展,将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆,同时可以触类旁通并实现对知识的创造,这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力,与人类大脑的功能几无二致。在2013年年初的国情咨文中,美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划,宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”,以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年年初宣布,石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”,并为此设立专项研发计划,每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片,利用这些芯片,人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程,预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。
高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资,加快产业化进程。谷歌在2013年完成了8 家机器人相关企业的收购,在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才,收购了Deep Mind和计算机视觉领军企业Andrew Zisserman,又聘请DARPA原负责人 Regina Dugan负责颠覆性创新项目的研究,并安排构建Google基础算法和开发平台的著名计算机科学家Jeff Dean转战深度学习领域。苹果2014 年在自动化上的资本支出预算高达110 亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局(DARPA)投资1.5亿美元,历时5年的CALO( Cognitive Assistant that Learns and Organizes)项目,是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。Amazon计划在2015年能够使用自己的机器人飞行器进行快递服务。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业。
五、全球人工智能市场区域分布
图表:2018年全球人工智能企业数量前五名
数据来源:中研普华产业研究院
2018年,全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首,中国以592家企业排名第二,其后分别是英国,以色列,加拿大等国家。
全球人工智能企业融资规模的分布,与人工智能企业分布相同。美中英三国融资规模为全球最大,但三者间的规模目前仍存在较大差距。
图表:2018年全球人工智能企业融资规模分布
数据来源:中研普华产业研究院
截止至目前,美国达到978亿元,在融资金额上领先中国54.01%,占据全球总融资50.10%;中国仅次于美国,635亿,占据全球33.18%;其他国家合计占15.73%。
中国的1亿美元级大型投资热度高于美国,共有22笔,总计353.5亿元。美国超过1亿美元的融资一共11笔,总计417.3亿,超过中国63.8亿。
六、国际重点人工智能企业运营分析
1、微软公司
(1)企业发展概况
微软,是一家美国跨国科技公司,也是世界PC(Personal Computer,个人计算机)软件开发的先导,由比尔·盖茨与保罗·艾伦创办于1975年,公司总部设立在华盛顿州的雷德蒙德(Redmond,邻近西雅图)。以研发、制造、授权和提供广泛的电脑软件服务业务为主。
最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office系列软件,目前是全球最大的电脑软件提供商。
(3)微软AI研究新进展
微软在人工智能方面有着很深的积淀,比如微软研究院在语音识别、自然语言和计算机视觉、机器学习方面已经有很多成果,在这些研究的基础上微软先后推出了Skype即时翻译、小冰和小娜(Cortana)这样的AI产品。
而新成立的部门必将深化这种产研的结合。微软称,整合后的新部门将包括AI产品设计、基础与应用研究实验室,以及新体验与技术(NExT)这几部分。
而为了实现AI普及的目标,微软列出了4大重点关注领域:
代理。利用AI通过Cortana这样的代理从根本上改变人机交互方式。
应用。将智能注入从相机app到Skype、Office365等的一切应用。
服务。把注入到微软应用的相同能力(如视觉、声音等认知能力,机器分析能力)开放给全球的应用开发者。
基础设施。微软称要利用Azure开发出全球最强大的AI超级计算机并开放给每个人,让个人和组织都能利用它的能力(这让人想到IBM的Watson)
从中可以看出,微软已经把AI当作一种基础能力,希望从端到端渗透到各个领域。
(4)微软加快布局人工智能
现在,小娜(Cortana)收到的指令和问题已经超过120亿条,拥有1.33亿活跃用户。小娜可以在多设备上运行。她根据你的日常生活和工作养成的技巧,已经形成了一个高效的生态系统。通常在你意识到自己有需要之前,她就能做好准备。为了让开发人员都能够使用认知能力,微软还提供了CortanaIntelligenceSuite。
微软的MicrosoftPix应用是一个图片编辑工具,它能感知,帮助你选择合适的图像。
MileIQ是一个位置提醒APP,它的智能在于帮助你量化和分类旅行。SwiftKey是一个智能键盘,使用神经网络,根据你的输入方式进行训练,能为你想要输入的下一个词建模,即使这样一个简单的任务,也会变得更加智能。它不受平台的限制。SwiftKey现在已经被30亿安卓和IOS设备使用。在Office365中,MyAnalytics会追踪你每天的工作,通过图表展示你每天的时间分配。
客户关系管理(CRM),CRM系统一般都是孤立的,用具体的术语为客户行动建模,为管理而建,而不是销售生产率。假如销售员能够根据客户的CRM系统之外的信息行动,比如来自Twitter,Facebook,客户服务应用程序等的信息,那会怎么样呢?微软在每天交互的应用中注入智能wait,可以让销售员以一种综合的方式采取行动,使用丰富的数据模型,这些模型能在所有的地方加入智能。
微软的平台BotFramework,允许在新的应用程序中建立智能的工具包——从Build大会以来,已经有40000开发人员使用它——包括像Uber这样的品牌,在认知服务中使用人脸识别APIs来改善他们的移动应用程序,以确保乘客安全。
AI服务需要各种类型的技术。为了实现这个目标,微软们已经往我们的云中投入大量FPGA(现场可编程门阵列),它能直接与网络对话。在云中加入FPGA达到前所未有的网络性能,提高了所有工作负载的吞吐量,包括运行如SAP这种关键任务程序。
此外,微软还有一个全球性的、超大规模的云基础框架,在云中增加了GPU,以提供更高性能的云接入,使一些从前根本不可能的方案得以实现。微软的Azure现在是世界上第一台AI超级计算机。
最后,还有研究AI的平台。微软支持所有的框架,其中,微软自己的CNTK是最快的分布式运算神经网络框架,也是唯一开源的可扩展的深度学习工具包。
(5)微软人工智能发展计划
2017年7月,微软宣布建立一个专注于人工智能的全新研究实验室Microsoft ResearchAI,Eric Horvitz计划将不同的学科结合起来,以期创建更多通用的学习系统。
该新实验室将以位于华盛顿州雷德蒙德的总部为基础,由来自感知、学习、推理和自然语言处理等人工智能研究的多个子领域中的科学家组成。人数超过100人,约占微软研究院研究人员总数的十分之一。新的实验室系全球微软研究部门下属机构,微软雷德蒙研究院院长EricHorvitz同时担任MSRAI的负责人。
(6)、微软建立机器学习工具
无论是学术界的研究人员还是工业界的开发者,DMTK可以帮助他们在超大规模数据上灵活稳定地训练大规模机器学习模型。当前版本的工具包包含以下几个部分:
1.DMTK分布式机器学习框架:它由参数服务器和客户端软件开发包(SDK)两部分构成。参数服务器在原有基础上从性能和功能上都得到了进一步提升——支持存储混合数据结构模型、接受并聚合工作节点服务器的数据模型更新、控制模型同步逻辑等。客户端软件开发包(SDK)支持维护节点模型缓存(与全局模型服务器同步)、节点模型训练和模型通讯的流水线控制、以及片状调度大模型训练等。
2.LightLDA:LightLDA是一种全新的用于训练主题模型,计算复杂度与主题数目无关的高效算法。在其分布式实现中,我们做了大量的系统优化使得LightLDA能够在一个普通计算机集群上处理超大规模的数据和模型。例如,在一个由8台计算机组成的集群上,我们可以在具有2千亿训练样本(token)的数据集上训练具有1百万词汇表和1百万个话题(topic)的LDA模型(约1万亿个参数),这种规模的实验以往要在数千台计算机的集群上才能运行。
想要了解更多关于行业专业分析请关注中研普华研究报告《2019-2025年中国人工智能行业发展分析与投资战略研究报告》
3. 瑟琳娜科切拉是哪年的?
她是1992年的。
赛琳娜·科切拉是一位美国女歌手、演员和制片人,于1992年7月22日出生。截至2023年3月,她已经31岁了。
赛琳娜·戈麦斯(Selena Gomez)出生在德克萨斯州的格兰德普雷里(Grand Prairie),是意大利和墨西哥血统的混血儿。她在童年时期就开始参演电视剧,并在2007年因出演迪士尼频道的电视剧《巴塞罗那与大烟囱》(Wizards of Waverly Place)而成名。此外,她还出演了多部电影,如《小鬼当家3》(Home Alone 3)、《难以忘怀》(Spring Breakers)和《神秘博士与永生之战》(Doctor Who)等。
4. 海王几几年的电影?
海王2018年的电影
《海王》根据DC漫画改编,讲述了半人半亚特兰蒂斯血统的亚瑟·库瑞踏上永生难忘的征途——他不但需要直面自己的特殊身世,更不得不面对生而为王的考验,以及和湄拉一同对抗同母异父的兄弟奥姆的故事。
5. 冰山女总裁的女主角是谁?
李清瑶是《我的冰山女总裁》这本小说的女主角。
他的男女主角结局是在经历了一系列的误会和波折后,最终重归于好,幸福美满。
这本小说是一部都市言情小说,讲述了陆尘和李清瑶的爱情故事。陆尘是一个医学天才,但是因为家庭原因,不得不娶了冰山女总裁李清瑶。李清瑶对陆尘不屑一顾,甚至想要离婚,却不知道陆尘是她事业上的恩人和支持者。在陆尘的帮助下,李清瑶逐渐成长为一个优秀的女强人,也渐渐发现了陆尘的真心和才华。两人在经历了曹安安、董天宝、欧阳浩等人的阴谋和挑拨后,终于化解了误会,重新相爱。
6. 金刚狼3中狼叔的自愈能力为何消失了?
都说很多喜欢“金刚狼”的粉丝,对于《金刚狼3》这部电影都不愿意去看第二遍,没办法,作为福克斯电影系列中,对于狼叔的谢幕之作,一定程度上来说狼叔的下线属实有些悲惨。
在电影中——
整个世界观已经和此前的“X战警”支线中展现的变种人设定完全不同,“狼3”的世界里,整个世界的变种人的境遇其实一定程度上还要比“逆转未来”中还要悲惨,典型的就是,老一辈的变种人开始不断衰老,甚至整个世界已经25年都没有新的变种人出生。
当然,对于“狼迷”来说,更不能接受的就是,电影中狼叔的“暮狼”状态。显然,对于一位拥有自愈因子能力的变种人来说,自身进入衰老状态,乍一看好像有点不合常理,但其实如果你仔细看了《金刚狼3》,你会发现电影中金刚狼之所以“自愈能力消失”,甚至逐渐衰老,导火索有3处隐性设定!
【1】反派后代利用“食物”抑制变种人降生,对成年变种人的X基因产生影响;
看过电影的朋友都清楚,整个《金刚狼3》的背景时间设定是2029年,这一时期的世界上被标上了“25年都没有小变种人出生”。
至于原因,电影中利用了2段式的节奏,在电影末端给出了答案:
在电影中,我们会发现在整个金刚狼的支线中,曾经出现过一大片玉米的农作物种植,这一开始没有并没有,但是伴随着狼叔和龙套的交流,我们得知”看看他们,像一只四肢发达头脑简单的恐龙在给他们的超级转基因玉米剥壳”。
这里的“超级转基因玉米”其实就是一个伏笔,而在电影的最后反派boss的上线,承接前面的“玉米”设定,解答了之所以已经25年没有变种人上线,就是因为他们利用这种大量种植的转基因玉米,进行了“基因战”,通过食物中的转基因设定,可以直接让一些“随机出现的变种基因,就像小儿麻痹一样被扼杀”。
显然,在设定中,这种转基因设定是能够对X基因产生足够的威胁的,尽管电影中只是表示了这种“基因”能抑制变种人小孩的出生,是能够对X基因产生抑制效果。
那么,我们是不是能够认为,这种食物虽然不会对成年的变种人产生直接的“消除”X基因的效果,但是会产生抑制的效果能?
而基于这点我们说——
就不排除在伴随着狼叔和X教授的剧情中,在此前因为不知情的情况下,日常吃下了一些具备这种抑制X基因的食物,久而久之,还是产生了一些一直狼叔体内自愈因子负面影响,从而进一步加速了狼叔的衰老。
【2】自愈因子的衰退,让埃德曼合金成为了“毒药”;
同样是在电影的最后,我们可以从狼叔和反派的对话中得出,电影《金刚狼3》中的反派父亲其实就是当年在X武器计划中,给狼叔注入埃德曼合金的人之一。
而在电影中,对于这段身份的台词的设定,对话是这样说的:
反派:“我叫桑德尔·莱斯,我想你应在X武器项目中见到过我的父亲。”金刚狼:“没错,就是那个混蛋把毒药注入我体内的!”显然,这段对话中,狼叔直接将埃德曼合金代称为“毒药”,其实在很大程度上,这是没有问题的,而在这之前,当狼叔带着一老一小逃命的时候,意外被一个医生给救了,同样在这一段对话中:
医生:“我知道你与众不同,不过,这也无法改变你体内有东西在荼毒你的事实!”狼叔:“我知道怎么回事!”在这段对话中,我们看到了医生认定狼叔体内有东西在“荼毒”他,而对此狼叔表示“他知道”,所以显然对于狼叔自己来说,是清楚自己体内的埃德曼合金的性质已经在慢慢改变了,正在朝着毒药的方向发展。
为什么会变成这样呢?
其实我们结合电影《金刚狼1》中的设定,我们就能够清楚,本身埃德曼合金虽然具备相当强悍的属性,但是本身这种金属一旦进入到人体之内,就必要会产生毒性。
不过,之所以狼叔没有事情,就是因为体内有自愈因子在不断的“平衡”埃德曼合金本应该造成的狼叔体内的“排斥反应”。
因此,在狼叔年轻时期,自愈因子能够完全让狼叔无视这点,但是咱们需要知道的是——
金刚狼的自愈因子本身只是有“延缓”狼叔衰老的能力,而不是让狼叔“不死”,因此,本身尽管狼叔的寿命很长,但是自愈因子总有一天会消耗殆尽,开始逐渐消退,这也就是契合了狼叔在《金刚狼3》中的衰老设定。
要知道,电影中时间线是2029年,而狼叔原设定中则是出生于1832年,显然,这个时间段对于狼叔来说已经是相当长的寿命体现了,因此,自愈因子在如此漫长的时间中也是开始进入到了衰退阶段。
而一旦自愈因子衰退,那么相对应的就是金刚狼体内的“埃德曼合金”的毒性不断体现出来,正是这种“毒性”是电影中医生口中的“荼毒”,狼叔口中的“毒药”。
这也就解释了为啥狼叔会衰老,乃至是最后不可避免的一个结局。有意思的是,这里咱们在整个漫威的设定中,有些类似设定的就是同样具备自愈因子的“死侍”——
对于死侍来说,本身也是具备非常强悍的自愈因子,但是同样的死侍体内也具备了“癌症因子”,因此死侍本身也是具备一种自愈因子和癌症因子相互平衡的状态。
一旦没有了自愈因子的效用,癌症就会直接吞噬死侍,造成死侍的“死亡”,而如果没有了癌症的存在,那么,死侍体内的自愈因子就会造成疯狂再生,让死侍整个身体直接崩溃。
【3】狼叔自己一心寻死,谁也拦不住;
要知道,本身狼叔在漫威的原设定中就是一个偏靠“悲情”的角色,这点在整个《金刚狼3》中尤为明显,对于自己的能力,狼叔并非是高兴,甚至有时候还有些厌恶,这也是为啥在电影中狼叔有时候会有自我终结的节奏。
而同样在漫长的生命中,狼叔遭遇了一系列的悲欢离合,早已经“心累”,这也是为啥狼叔明知道体内的埃德曼合金在“荼毒”他,他知道却不愿意去采取挽救的措施的原因。
因为,他,本身就不想活了~
emmmmm,这点倒是和《奇异博士》中的古一类似。同样的,在最后狼叔和X-24的大战中,狼叔各种拼命,甚至最后在X-23劳拉的怀中下线的时候,带着微笑的最后的一句就是:
“原来,死亡是这种感觉!”
显然,对于经历无数事情的金刚狼来说,最后这一段设定算是狼叔这辈子最“惬意”的时刻了,而对于一个“求仁得仁”的人来说,死亡或许也是狼叔一直所希望的。
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7. 300万年后的人类可能会进化成什么样子?
1:300万年前的人类
这是一个极难回答的问题。因为300万年前的人类相当于今天的动物,我们根本无法想象他们会如何进化。可以说,300万年后的人类可能会变得更像动物,也可能会完全不同。
在这个时间段内,人类将继续自然选择和人工选择作用于它们。自然选择是生命在自然界中艰难生存和繁衍的过程。人工选择则是人类在遗传育种中对动物和植物进行选择,使其具有更好的性状和产量。多年来,许多因此而产生的品种都被应用到农业上。例如,高产水稻、高产小麦、高产大豆都是相对而言“人工选择”出来的。 这样看来,未来300万年里人工选择将扮演重要的角色。它不但能保证人类食物供应的安全性,而且能使得食物数量、品质、多样性大大增加。
各国农业部门也在不断地加强对农作物遗传育种方面的技术水平(包括分子遗传学、生物信息学、生态学、遗传工程、微生物学、历史学、数理方法以及其他相关领域)方面的协作(例如“中国—世界农业遗传资源中心”就是一个由多国合作所建立/运行的遗传资料库) 。
2:300万年后的人类
科学家们一直在探索人类进化的起源以及未来可能会如何演化。根据这些研究,人类在300万年内可能会发生巨大的变化,最终形成一个全新的物种。
目前,人类已经通过自身的智力和行为来改变了生存的规则。随着时间的流逝,人们将会逐渐进化出新的特征来应对不断变化的生存环境。
例如,人们在300万年内可能会进化出耳朵、眼睛和鼻子不再需要眼镜、耳塞或鼻子支架来保护它们免受外界刺激。此外,随着人体适应太阳能、水和食物的不断供应,人们也将不再需要吃饭。
此外,由于人体适应了无氧呼吸,呼吸道也将自动修复。因此,大气中的有害物质不会对人体造成危害,即使是在有污染的地方也是如此。
随着时间的流逝,人体将逐渐变得强壮耐力充沛。因此,300万年后的人类将不再像现在一样脆弱、易感冒或易生病。相反, 他们将是一个健康、强壮、寿命长的物种。
总之, 300万年后, 人类将是一个完全不同的物 种, 拥有全新的特征和能力。
3:300万年后的人类可能会进化成什么样子?
未来是无法预测的,但是我们可以猜测,300万年后的人类会是什么样子。
目前人类已经发展到技术非常先进的水平,生活质量也日益提高。但是,随着时间的推移,人类也会发生一些变化。
身体方面,人类可能会进化出更强壮、更耐力的体质。这样的身体条件将使人类能够适应更加寒冷、恶劣的天气。此外,人类还可能会进化出一些新的器官,如飞行器官、水下呼吸器官等。
心理方面,人类可能会进化出一些新的心理特征。例如,对未来的预测能力会更强、对他人的情感理解能力会更好。此外,人类也可能会具有一些“超能力”,例如念动力、念法术、念入侵、念感应等。
总之,300万年后的人类将会是一个全新的物种。我们目前无法想象其具体样子,但是我们可以想象它将会非常不同于我们目前所看到的人类。
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1. 永生战士电影免费观看2023在线播放,世界历史上有什么邪恶的发明?
这个问题第一个让我想到的就是日本人,奇葩的发明实在是太多了,比如日本人坐电车比较多,就有人给坐电车的人发明了睡觉神器,我就想知道真正用了神器的人还活着吗?
电车睡觉神器
地铁睡觉神器
日本人还喜欢吃面,为了吃面也是煞费苦心,不过看完这些吃面神器,我只能说着急吃不了热豆腐啊。
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2. 人工智能未来的发展趋势有哪些?
据中研产业研究院发布的《2019-2025年中国人工智能行业发展分析与投资战略研究报告》统计数据显示
国际人工智能行业发展分析及经验借鉴
第一节 全球人工智能市场总体情况分析
一、全球人工智能行业的发展特点
“人工智能”涵盖了很多前沿技术和分支,却很难用一句话来定义,因为它一直处在发展当中。比如,一些在过去看来很“人工智能”的事情,现在却变成了简单的“机械重复”,像是数字的高速计算、图像的处理等。但总体上来看,“人工智能”的本质和目的一直没有发生太多变化,那就是“完成人类的部分脑力工作”。
20世纪60年代开始,就有许多科幻电影和科幻小说描述着人类对“人工智能”的憧憬和恐惧,比如斯皮尔伯格的知名影片《人工智能》。不过在现实中,长久以来,受到技术、科技发展和应用层面的限制,人工智能只是一件人人都在说,都以为别人在做,但事实上却没多少人知道该怎么做的事——无论在学术研究层面还是在应用层面都是如此。
人工智能曾经在20世纪90年代互联网泡沫破裂前风靡一时,到了21世纪伊始却变成了一个禁忌,大家开始怀疑它是否存在。而到了2011年,美国资本市场再度为人工智能而疯狂。风险投资机构和顶级科技公司们开始频繁投资这个领域的创业公司,投资范围从应用层面的机器人、增强现实,到底层技术层面的深度学习算法、神经网络芯片等,人工智能项目也遍地开花。比如,Google接连投资了虚拟现实创业公司Magic Leap,收购了人工智能公司DeepMind;Facebook收购语音识别公司Wit.ai,等等。
除了投资外部团队之外,像IBM、Google、Facebook和百度等国内外科技巨头们也纷纷加强自己的人工智能方面的专业团队,招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家,如深度学习鼻祖之一Geoffrey Hinton加入了Google,Yann LeCun加入了Facebook担任人工智能实验室负责人,Andrew Ng(吴恩达)加入百度负责深度学习研究院等。
从人工智能的整个发展历程来看,按照应用场景和人工智能资源的集中度,可以大致分成三个阶段。
第一阶段:实验室研究阶段,这一阶段的人工智能资源高度集中。人工智能在2011年前的发展大致还处于实证研究阶段,资源高度集中在国家或大学资助的研究机构中,用于算法模型的训练和研究,人工智能还只能为极少数人接触到。这一阶段大量的工作除了在算法模型本身的研究外,还包括建立计算能力本身。
第二阶段:企业应用阶段,这一阶段的人工智能资源被少部分科技巨头掌握。在人工智能表现出一定的实际应用价值后,科技巨头们一拥而上,纷纷希望在这个领域取得突破。在少部分核心企业掌握了大规模的人工智能资源以后,其它小规模的企业一般会利用这些核心企业提供的人工智能资源接口和其支持的人工智能应用为自身的发展提供服务。由于掌握大规模的计算资源是这一模式的前提,因此这一阶段人工智能资源的集中度仍然非常高,而这将是人工智能在企业场景下的主要应用形式,即集中计算,分布使用。
第三步:个人应用阶段,这一阶段的人工智能资源被分散到个人手中。显然,依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用,因为集中式计算意味着巨量的网络资源消耗,并且因为网络问题,难以在消费者应用场景中有稳定的表现。因此,人工智能的本地化,也就是从集中走向分布(细化到智能手机、可穿戴设备等)实现将是人工智能在消费者场景中得到普及的关键一步。伴随着人工智能的本地化实现,将使得人工智能真正延展到手持设备、家用电器、汽车等消费级应用。
图表:人工智能发展阶段
数据来源:中研普华产业研究院
二、全球人工智能市场结构
全球人工智能企业分布极不平衡,主要集中于美国、欧洲及中国等少数国家地区。排名前三的美国旧金山/湾区、纽约及中国北京,企业数量分别占全球的16.9%,4.8%与4.0%。在增速方面,整体上一直保持增长势头,直至2015年出现小幅度回落。欧洲的人工智能企业多集中于本国家的首都。在欧洲各城市中,英国伦敦的企业数量最多,为第二位巴黎的3.1倍,占全球总数的3.69%。日本与韩国的企业数量明显不及中国,日本东京仅与杭州相当,韩国首尔仅与成都相当。东亚地区排名前三的城市,北上深三城占全球总数的7.4%。虽然还远不及美国,但在全球中的重要性将日益明显。
三、全球人工智能行业发展分析
“人工智能”涵盖了很多前沿技术和分支,却很难用一句话来定义,因为它一直处在发展当中。比如,一些在过去看来很“人工智能”的事情,现在却变成了简单的“机械重复”,像是数字的高速计算、图像的处理等。但总体上来看,“人工智能”的本质和目的一直没有发生太多变化,那就是“完成人类的部分脑力工作”。
20世纪60年代开始,就有许多科幻电影和科幻小说描述着人类对“人工智能”的憧憬和恐惧,比如斯皮尔伯格的知名影片《人工智能》。不过在现实中,长久以来,受到技术、科技发展和应用层面的限制,人工智能只是一件人人都在说,都以为别人在做,但事实上却没多少人知道该怎么做的事——无论在学术研究层面还是在应用层面都是如此。
人工智能曾经在20世纪90年代互联网泡沫破裂前风靡一时,到了21世纪伊始却变成了一个禁忌,大家开始怀疑它是否存在。而到了2011年,美国资本市场再度为人工智能而疯狂。风险投资机构和顶级科技公司们开始频繁投资这个领域的创业公司,投资范围从应用层面的机器人、增强现实,到底层技术层面的深度学习算法、神经网络芯片等,人工智能项目也遍地开花。比如,Google接连投资了虚拟现实创业公司Magic Leap,收购了人工智能公司DeepMind;Face book收购语音识别公司Wit.ai等。除了投资外部团队之外,像IBM、Google、Face book和百度等国内外科技巨头们也纷纷加强自己的人工智能方面的专业团队,招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家,如深度学习鼻祖之一Geoffrey Hinton加入了Google,YannLeCun加入了Face book担任人工智能实验室负责人,Andrew Ng(吴恩达)加入百度负责深度学习研究院等。
图表:人工智能发展阶段
数据来源:中研普华产业研究院
从人工智能的整个发展历程来看,按照应用场景和人工智能资源的集中度,可以大致分成三个阶段。
第一阶段:实验室研究阶段,这一阶段的人工智能资源高度集中。人工智能在2011年前的发展大致还处于实证研究阶段,资源高度集中在国家或大学资助的研究机构中,用于算法模型的训练和研究,人工智能还只能为极少数人接触到。这一阶段大量的工作除了在算法模型本身的研究外,还包括建立计算能力本身。
第二阶段:企业应用阶段,这一阶段的人工智能资源被少部分科技巨头掌握。在人工智能表现出一定的实际应用价值后,科技巨头们一拥而上,纷纷希望在这个领域取得突破。在少部分核心企业掌握了大规模的人工智能资源以后,其它小规模的企业一般会利用这些核心企业提供的人工智能资源接口和其支持的人工智能应用为自身的发展提供服务。由于掌握大规模的计算资源是这一模式的前提,因此这一阶段人工智能资源的集中度仍然非常高,而这将是人工智能在企业场景下的主要应用形式,即集中计算,分布使用。
第三步:个人应用阶段,这一阶段的人工智能资源被分散到个人手中。显然,依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用,因为集中式计算意味着巨量的网络资源消耗,并且因为网络问题,难以在消费者应用场景中有稳定的表现。因此,人工智能的本地化,也就是从集中走向分布(细化到智能手机、可穿戴设备等)实现将是人工智能在消费者场景中得到普及的关键一步。伴随着人工智能的本地化实现,将使得人工智能真正延展到手持设备、家用电器、汽车等消费级应用。
当前人工智能的浪潮已席卷了全球,人工智能领域的公司也在不断激增。根据Venture Scanner的统计,截至到2016年初,全球共有957家人工智能公司,美国以499家位列第一。覆盖了深度学习/机器学习(通用)、深度学习/机器学习(应用)、自然语言处理(通用)、自然语言处理(语音识别)、计算机视觉/图像识别(通用)、计算机视觉/图像识别(应用)、手势控制、虚拟私人助手、智能机器人、推荐引擎和协助过滤算法、情境感知计算、语音翻译、视频内容自动识别13个细分行业。
四、全球人工智能行业竞争格局
各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今,各国都纷纷加大对人工智能的科研投入,其中美国政府主要通过公共投资的方式引导人工智能产业的发展,2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业,投入方向之一便是“国家机器人计划”。在技术方向上,美国将机器人技术列为警惕技术,主攻军用机器人技术,欧洲主攻服务和医疗机器人技术,日本主攻仿人和娱乐机器人。
现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术,二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及,云计算、大数据等技术的不断发展,未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现,机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括:建立开放系统机器人架构(包括通用的硬件与软件平台)、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。
由于深度学习的成功,学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展,将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆,同时可以触类旁通并实现对知识的创造,这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力,与人类大脑的功能几无二致。在2013年年初的国情咨文中,美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划,宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”,以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年年初宣布,石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”,并为此设立专项研发计划,每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片,利用这些芯片,人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程,预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。
高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资,加快产业化进程。谷歌在2013年完成了8 家机器人相关企业的收购,在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才,收购了Deep Mind和计算机视觉领军企业Andrew Zisserman,又聘请DARPA原负责人 Regina Dugan负责颠覆性创新项目的研究,并安排构建Google基础算法和开发平台的著名计算机科学家Jeff Dean转战深度学习领域。苹果2014 年在自动化上的资本支出预算高达110 亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局(DARPA)投资1.5亿美元,历时5年的CALO( Cognitive Assistant that Learns and Organizes)项目,是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。Amazon计划在2015年能够使用自己的机器人飞行器进行快递服务。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业。
五、全球人工智能市场区域分布
图表:2018年全球人工智能企业数量前五名
数据来源:中研普华产业研究院
2018年,全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首,中国以592家企业排名第二,其后分别是英国,以色列,加拿大等国家。
全球人工智能企业融资规模的分布,与人工智能企业分布相同。美中英三国融资规模为全球最大,但三者间的规模目前仍存在较大差距。
图表:2018年全球人工智能企业融资规模分布
数据来源:中研普华产业研究院
截止至目前,美国达到978亿元,在融资金额上领先中国54.01%,占据全球总融资50.10%;中国仅次于美国,635亿,占据全球33.18%;其他国家合计占15.73%。
中国的1亿美元级大型投资热度高于美国,共有22笔,总计353.5亿元。美国超过1亿美元的融资一共11笔,总计417.3亿,超过中国63.8亿。
六、国际重点人工智能企业运营分析
1、微软公司
(1)企业发展概况
微软,是一家美国跨国科技公司,也是世界PC(Personal Computer,个人计算机)软件开发的先导,由比尔·盖茨与保罗·艾伦创办于1975年,公司总部设立在华盛顿州的雷德蒙德(Redmond,邻近西雅图)。以研发、制造、授权和提供广泛的电脑软件服务业务为主。
最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office系列软件,目前是全球最大的电脑软件提供商。
(3)微软AI研究新进展
微软在人工智能方面有着很深的积淀,比如微软研究院在语音识别、自然语言和计算机视觉、机器学习方面已经有很多成果,在这些研究的基础上微软先后推出了Skype即时翻译、小冰和小娜(Cortana)这样的AI产品。
而新成立的部门必将深化这种产研的结合。微软称,整合后的新部门将包括AI产品设计、基础与应用研究实验室,以及新体验与技术(NExT)这几部分。
而为了实现AI普及的目标,微软列出了4大重点关注领域:
代理。利用AI通过Cortana这样的代理从根本上改变人机交互方式。
应用。将智能注入从相机app到Skype、Office365等的一切应用。
服务。把注入到微软应用的相同能力(如视觉、声音等认知能力,机器分析能力)开放给全球的应用开发者。
基础设施。微软称要利用Azure开发出全球最强大的AI超级计算机并开放给每个人,让个人和组织都能利用它的能力(这让人想到IBM的Watson)
从中可以看出,微软已经把AI当作一种基础能力,希望从端到端渗透到各个领域。
(4)微软加快布局人工智能
现在,小娜(Cortana)收到的指令和问题已经超过120亿条,拥有1.33亿活跃用户。小娜可以在多设备上运行。她根据你的日常生活和工作养成的技巧,已经形成了一个高效的生态系统。通常在你意识到自己有需要之前,她就能做好准备。为了让开发人员都能够使用认知能力,微软还提供了CortanaIntelligenceSuite。
微软的MicrosoftPix应用是一个图片编辑工具,它能感知,帮助你选择合适的图像。
MileIQ是一个位置提醒APP,它的智能在于帮助你量化和分类旅行。SwiftKey是一个智能键盘,使用神经网络,根据你的输入方式进行训练,能为你想要输入的下一个词建模,即使这样一个简单的任务,也会变得更加智能。它不受平台的限制。SwiftKey现在已经被30亿安卓和IOS设备使用。在Office365中,MyAnalytics会追踪你每天的工作,通过图表展示你每天的时间分配。
客户关系管理(CRM),CRM系统一般都是孤立的,用具体的术语为客户行动建模,为管理而建,而不是销售生产率。假如销售员能够根据客户的CRM系统之外的信息行动,比如来自Twitter,Facebook,客户服务应用程序等的信息,那会怎么样呢?微软在每天交互的应用中注入智能wait,可以让销售员以一种综合的方式采取行动,使用丰富的数据模型,这些模型能在所有的地方加入智能。
微软的平台BotFramework,允许在新的应用程序中建立智能的工具包——从Build大会以来,已经有40000开发人员使用它——包括像Uber这样的品牌,在认知服务中使用人脸识别APIs来改善他们的移动应用程序,以确保乘客安全。
AI服务需要各种类型的技术。为了实现这个目标,微软们已经往我们的云中投入大量FPGA(现场可编程门阵列),它能直接与网络对话。在云中加入FPGA达到前所未有的网络性能,提高了所有工作负载的吞吐量,包括运行如SAP这种关键任务程序。
此外,微软还有一个全球性的、超大规模的云基础框架,在云中增加了GPU,以提供更高性能的云接入,使一些从前根本不可能的方案得以实现。微软的Azure现在是世界上第一台AI超级计算机。
最后,还有研究AI的平台。微软支持所有的框架,其中,微软自己的CNTK是最快的分布式运算神经网络框架,也是唯一开源的可扩展的深度学习工具包。
(5)微软人工智能发展计划
2017年7月,微软宣布建立一个专注于人工智能的全新研究实验室Microsoft ResearchAI,Eric Horvitz计划将不同的学科结合起来,以期创建更多通用的学习系统。
该新实验室将以位于华盛顿州雷德蒙德的总部为基础,由来自感知、学习、推理和自然语言处理等人工智能研究的多个子领域中的科学家组成。人数超过100人,约占微软研究院研究人员总数的十分之一。新的实验室系全球微软研究部门下属机构,微软雷德蒙研究院院长EricHorvitz同时担任MSRAI的负责人。
(6)、微软建立机器学习工具
无论是学术界的研究人员还是工业界的开发者,DMTK可以帮助他们在超大规模数据上灵活稳定地训练大规模机器学习模型。当前版本的工具包包含以下几个部分:
1.DMTK分布式机器学习框架:它由参数服务器和客户端软件开发包(SDK)两部分构成。参数服务器在原有基础上从性能和功能上都得到了进一步提升——支持存储混合数据结构模型、接受并聚合工作节点服务器的数据模型更新、控制模型同步逻辑等。客户端软件开发包(SDK)支持维护节点模型缓存(与全局模型服务器同步)、节点模型训练和模型通讯的流水线控制、以及片状调度大模型训练等。
2.LightLDA:LightLDA是一种全新的用于训练主题模型,计算复杂度与主题数目无关的高效算法。在其分布式实现中,我们做了大量的系统优化使得LightLDA能够在一个普通计算机集群上处理超大规模的数据和模型。例如,在一个由8台计算机组成的集群上,我们可以在具有2千亿训练样本(token)的数据集上训练具有1百万词汇表和1百万个话题(topic)的LDA模型(约1万亿个参数),这种规模的实验以往要在数千台计算机的集群上才能运行。
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3. 瑟琳娜科切拉是哪年的?
她是1992年的。
赛琳娜·科切拉是一位美国女歌手、演员和制片人,于1992年7月22日出生。截至2023年3月,她已经31岁了。
赛琳娜·戈麦斯(Selena Gomez)出生在德克萨斯州的格兰德普雷里(Grand Prairie),是意大利和墨西哥血统的混血儿。她在童年时期就开始参演电视剧,并在2007年因出演迪士尼频道的电视剧《巴塞罗那与大烟囱》(Wizards of Waverly Place)而成名。此外,她还出演了多部电影,如《小鬼当家3》(Home Alone 3)、《难以忘怀》(Spring Breakers)和《神秘博士与永生之战》(Doctor Who)等。
4. 海王几几年的电影?
海王2018年的电影
《海王》根据DC漫画改编,讲述了半人半亚特兰蒂斯血统的亚瑟·库瑞踏上永生难忘的征途——他不但需要直面自己的特殊身世,更不得不面对生而为王的考验,以及和湄拉一同对抗同母异父的兄弟奥姆的故事。
5. 冰山女总裁的女主角是谁?
李清瑶是《我的冰山女总裁》这本小说的女主角。
他的男女主角结局是在经历了一系列的误会和波折后,最终重归于好,幸福美满。
这本小说是一部都市言情小说,讲述了陆尘和李清瑶的爱情故事。陆尘是一个医学天才,但是因为家庭原因,不得不娶了冰山女总裁李清瑶。李清瑶对陆尘不屑一顾,甚至想要离婚,却不知道陆尘是她事业上的恩人和支持者。在陆尘的帮助下,李清瑶逐渐成长为一个优秀的女强人,也渐渐发现了陆尘的真心和才华。两人在经历了曹安安、董天宝、欧阳浩等人的阴谋和挑拨后,终于化解了误会,重新相爱。
6. 金刚狼3中狼叔的自愈能力为何消失了?
都说很多喜欢“金刚狼”的粉丝,对于《金刚狼3》这部电影都不愿意去看第二遍,没办法,作为福克斯电影系列中,对于狼叔的谢幕之作,一定程度上来说狼叔的下线属实有些悲惨。
在电影中——
整个世界观已经和此前的“X战警”支线中展现的变种人设定完全不同,“狼3”的世界里,整个世界的变种人的境遇其实一定程度上还要比“逆转未来”中还要悲惨,典型的就是,老一辈的变种人开始不断衰老,甚至整个世界已经25年都没有新的变种人出生。
当然,对于“狼迷”来说,更不能接受的就是,电影中狼叔的“暮狼”状态。显然,对于一位拥有自愈因子能力的变种人来说,自身进入衰老状态,乍一看好像有点不合常理,但其实如果你仔细看了《金刚狼3》,你会发现电影中金刚狼之所以“自愈能力消失”,甚至逐渐衰老,导火索有3处隐性设定!
【1】反派后代利用“食物”抑制变种人降生,对成年变种人的X基因产生影响;
看过电影的朋友都清楚,整个《金刚狼3》的背景时间设定是2029年,这一时期的世界上被标上了“25年都没有小变种人出生”。
至于原因,电影中利用了2段式的节奏,在电影末端给出了答案:
在电影中,我们会发现在整个金刚狼的支线中,曾经出现过一大片玉米的农作物种植,这一开始没有并没有,但是伴随着狼叔和龙套的交流,我们得知”看看他们,像一只四肢发达头脑简单的恐龙在给他们的超级转基因玉米剥壳”。
这里的“超级转基因玉米”其实就是一个伏笔,而在电影的最后反派boss的上线,承接前面的“玉米”设定,解答了之所以已经25年没有变种人上线,就是因为他们利用这种大量种植的转基因玉米,进行了“基因战”,通过食物中的转基因设定,可以直接让一些“随机出现的变种基因,就像小儿麻痹一样被扼杀”。
显然,在设定中,这种转基因设定是能够对X基因产生足够的威胁的,尽管电影中只是表示了这种“基因”能抑制变种人小孩的出生,是能够对X基因产生抑制效果。
那么,我们是不是能够认为,这种食物虽然不会对成年的变种人产生直接的“消除”X基因的效果,但是会产生抑制的效果能?
而基于这点我们说——
就不排除在伴随着狼叔和X教授的剧情中,在此前因为不知情的情况下,日常吃下了一些具备这种抑制X基因的食物,久而久之,还是产生了一些一直狼叔体内自愈因子负面影响,从而进一步加速了狼叔的衰老。
【2】自愈因子的衰退,让埃德曼合金成为了“毒药”;
同样是在电影的最后,我们可以从狼叔和反派的对话中得出,电影《金刚狼3》中的反派父亲其实就是当年在X武器计划中,给狼叔注入埃德曼合金的人之一。
而在电影中,对于这段身份的台词的设定,对话是这样说的:
反派:“我叫桑德尔·莱斯,我想你应在X武器项目中见到过我的父亲。”金刚狼:“没错,就是那个混蛋把毒药注入我体内的!”显然,这段对话中,狼叔直接将埃德曼合金代称为“毒药”,其实在很大程度上,这是没有问题的,而在这之前,当狼叔带着一老一小逃命的时候,意外被一个医生给救了,同样在这一段对话中:
医生:“我知道你与众不同,不过,这也无法改变你体内有东西在荼毒你的事实!”狼叔:“我知道怎么回事!”在这段对话中,我们看到了医生认定狼叔体内有东西在“荼毒”他,而对此狼叔表示“他知道”,所以显然对于狼叔自己来说,是清楚自己体内的埃德曼合金的性质已经在慢慢改变了,正在朝着毒药的方向发展。
为什么会变成这样呢?
其实我们结合电影《金刚狼1》中的设定,我们就能够清楚,本身埃德曼合金虽然具备相当强悍的属性,但是本身这种金属一旦进入到人体之内,就必要会产生毒性。
不过,之所以狼叔没有事情,就是因为体内有自愈因子在不断的“平衡”埃德曼合金本应该造成的狼叔体内的“排斥反应”。
因此,在狼叔年轻时期,自愈因子能够完全让狼叔无视这点,但是咱们需要知道的是——
金刚狼的自愈因子本身只是有“延缓”狼叔衰老的能力,而不是让狼叔“不死”,因此,本身尽管狼叔的寿命很长,但是自愈因子总有一天会消耗殆尽,开始逐渐消退,这也就是契合了狼叔在《金刚狼3》中的衰老设定。
要知道,电影中时间线是2029年,而狼叔原设定中则是出生于1832年,显然,这个时间段对于狼叔来说已经是相当长的寿命体现了,因此,自愈因子在如此漫长的时间中也是开始进入到了衰退阶段。
而一旦自愈因子衰退,那么相对应的就是金刚狼体内的“埃德曼合金”的毒性不断体现出来,正是这种“毒性”是电影中医生口中的“荼毒”,狼叔口中的“毒药”。
这也就解释了为啥狼叔会衰老,乃至是最后不可避免的一个结局。有意思的是,这里咱们在整个漫威的设定中,有些类似设定的就是同样具备自愈因子的“死侍”——
对于死侍来说,本身也是具备非常强悍的自愈因子,但是同样的死侍体内也具备了“癌症因子”,因此死侍本身也是具备一种自愈因子和癌症因子相互平衡的状态。
一旦没有了自愈因子的效用,癌症就会直接吞噬死侍,造成死侍的“死亡”,而如果没有了癌症的存在,那么,死侍体内的自愈因子就会造成疯狂再生,让死侍整个身体直接崩溃。
【3】狼叔自己一心寻死,谁也拦不住;
要知道,本身狼叔在漫威的原设定中就是一个偏靠“悲情”的角色,这点在整个《金刚狼3》中尤为明显,对于自己的能力,狼叔并非是高兴,甚至有时候还有些厌恶,这也是为啥在电影中狼叔有时候会有自我终结的节奏。
而同样在漫长的生命中,狼叔遭遇了一系列的悲欢离合,早已经“心累”,这也是为啥狼叔明知道体内的埃德曼合金在“荼毒”他,他知道却不愿意去采取挽救的措施的原因。
因为,他,本身就不想活了~
emmmmm,这点倒是和《奇异博士》中的古一类似。同样的,在最后狼叔和X-24的大战中,狼叔各种拼命,甚至最后在X-23劳拉的怀中下线的时候,带着微笑的最后的一句就是:
“原来,死亡是这种感觉!”
显然,对于经历无数事情的金刚狼来说,最后这一段设定算是狼叔这辈子最“惬意”的时刻了,而对于一个“求仁得仁”的人来说,死亡或许也是狼叔一直所希望的。
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7. 300万年后的人类可能会进化成什么样子?
1:300万年前的人类
这是一个极难回答的问题。因为300万年前的人类相当于今天的动物,我们根本无法想象他们会如何进化。可以说,300万年后的人类可能会变得更像动物,也可能会完全不同。
在这个时间段内,人类将继续自然选择和人工选择作用于它们。自然选择是生命在自然界中艰难生存和繁衍的过程。人工选择则是人类在遗传育种中对动物和植物进行选择,使其具有更好的性状和产量。多年来,许多因此而产生的品种都被应用到农业上。例如,高产水稻、高产小麦、高产大豆都是相对而言“人工选择”出来的。 这样看来,未来300万年里人工选择将扮演重要的角色。它不但能保证人类食物供应的安全性,而且能使得食物数量、品质、多样性大大增加。
各国农业部门也在不断地加强对农作物遗传育种方面的技术水平(包括分子遗传学、生物信息学、生态学、遗传工程、微生物学、历史学、数理方法以及其他相关领域)方面的协作(例如“中国—世界农业遗传资源中心”就是一个由多国合作所建立/运行的遗传资料库) 。
2:300万年后的人类
科学家们一直在探索人类进化的起源以及未来可能会如何演化。根据这些研究,人类在300万年内可能会发生巨大的变化,最终形成一个全新的物种。
目前,人类已经通过自身的智力和行为来改变了生存的规则。随着时间的流逝,人们将会逐渐进化出新的特征来应对不断变化的生存环境。
例如,人们在300万年内可能会进化出耳朵、眼睛和鼻子不再需要眼镜、耳塞或鼻子支架来保护它们免受外界刺激。此外,随着人体适应太阳能、水和食物的不断供应,人们也将不再需要吃饭。
此外,由于人体适应了无氧呼吸,呼吸道也将自动修复。因此,大气中的有害物质不会对人体造成危害,即使是在有污染的地方也是如此。
随着时间的流逝,人体将逐渐变得强壮耐力充沛。因此,300万年后的人类将不再像现在一样脆弱、易感冒或易生病。相反, 他们将是一个健康、强壮、寿命长的物种。
总之, 300万年后, 人类将是一个完全不同的物 种, 拥有全新的特征和能力。
3:300万年后的人类可能会进化成什么样子?
未来是无法预测的,但是我们可以猜测,300万年后的人类会是什么样子。
目前人类已经发展到技术非常先进的水平,生活质量也日益提高。但是,随着时间的推移,人类也会发生一些变化。
身体方面,人类可能会进化出更强壮、更耐力的体质。这样的身体条件将使人类能够适应更加寒冷、恶劣的天气。此外,人类还可能会进化出一些新的器官,如飞行器官、水下呼吸器官等。
心理方面,人类可能会进化出一些新的心理特征。例如,对未来的预测能力会更强、对他人的情感理解能力会更好。此外,人类也可能会具有一些“超能力”,例如念动力、念法术、念入侵、念感应等。
总之,300万年后的人类将会是一个全新的物种。我们目前无法想象其具体样子,但是我们可以想象它将会非常不同于我们目前所看到的人类。
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