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2018-06-21 04:59 来源:今视网

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  11K影院这就是雷霆本赛季最真实写照,他们可以在对阵猛龙、勇士和火箭的比赛里取得5胜2负的成绩,也能输给独行侠、国王这样的弱旅,多次领先20+被对手翻盘,西部第三本来是他们的囊中物,现在输掉这样比赛后显得是渐行渐远,这样窝囊的输球,对于士气也是一种严重的打击。显然最后的3个失误是首钢输球的主要原因,但是除了这三次失误之外还有一人也有非常大的责任这人就是北京首发后卫刘晓宇,在昨天的比赛上刘晓宇全场比赛出战分钟3投0中拿下了0分2篮板1犯规1失误的尴尬数据,不得不说在后卫线吃紧的情况下,刘晓宇的迷失让雅尼斯十分头疼,他只能更多使用方硕!相信看过昨天比赛的球迷就能够看的出来刘晓宇在比赛上表现的有多么尴尬,在进攻端刘晓宇几乎找到任何出手的空间,尤其是作为一名核心后卫而言最拿手的技术就应该是突破分球,但是就是这样一项最为基本的技术刘晓宇竟然都没有想会全场比赛我们真的没有看到他突破到禁区,更没有看到他在突破禁区之后有分球的表现,全场比赛0次助攻就是最好的证明。

布拉切在季后赛开始前确实改头换面,他积极瘦身寻找状态,就像是变了一个人一样。在这系列赛经历了这一切之后,球员们的心理战争也很重要。

  原本森林狼希望他能和克劳福德组成替补双枪,现在看起来,罗斯需要先克服自己严重的伤病问题。戈登说道。

  首轮就出局对于卫冕冠军来说确实很遗憾,但是他们还有很多事情需要在这个休赛期完成。霍华德自然是黄蜂赢球的头号功臣,他在比赛中不仅疯狂强杀内线碾压砍分,奉献出17中10的进攻打爆篮网一众内线,更在关键时刻的罚球线足够给力。

而主教练亚尼斯对杰克逊则评价表示:关于全队未来建设,他下赛季会为我们打造。

  当然了或许有的球迷会说广东之所以能够全场压制新疆最大的原因就是由于他们的手感火烫,全场比赛2分球46中31,三分球35中14,尤其是斯隆在外线更是弹无虚发全场比赛5投5中的三分,显然这一点毫无疑问是新疆输球的其中一个原因但是这绝对不是主要原因,说白了新疆昨天之所以表现的这么尴尬最主要的原因就是内线软肋被广东打爆,尤其布拉切的发挥更是成为了新疆输球的真因。

  第17分钟,金信煜接队友传中头槌破门,因越位在先,进球无效。北京时间3月22日,在东部的强强对话里,骑士队主场以132-129险胜猛龙,取得了久违的三连胜,他们也坐稳了东部第三。

  这样的方硕甚至被拿来与郭艾伦相比,他被赞已有了冲击中国最好控卫名头的资本了。

  保罗这是因为在NBA72年的历史上,从未有任何一位菜鸟老板做到过,在收购球队后的第一年,就拿下常规赛冠军、总冠军、MVP三大殊荣。加时赛还剩2分20秒,哈登突破上篮2加1得手。

  他承认赛前已经适应了比赛场馆的宽度,我提前就在这块长长的场地上跑来跑去。

  我的异常网优势二、内线的软弱。

  他还助攻南斯空接暴扣,自己背身强吃也轻松打中,在进攻端无可阻挡。当然了辽宁能够取得这场比赛的胜利可谓并不容易,要知道在昨天的比赛上首钢几乎是全场压制辽宁男篮,直到第四节辽宁才慢慢的找到节奏,同时还有就是北京最后时刻的接连3次失误亲手葬送掉了自己的胜利。

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2018-06-21 09:23 来源:澎湃新闻 参与互动 
11K影院 关于身体上的还不是重点,重点是频繁的伤病会不会摧毁罗斯的信心,本赛季他就已经4次因伤缺席比赛,罗斯的身体很让人担忧。

  机器翻译正在消除语言障碍,人类专业翻译会下岗吗?

  因为人类语言不通,《圣经》故事中的“巴别塔”没能建成,以失败告终。如何打破人类语言之间的围墙,让人类能无障碍沟通,也成为了人类一直希望解决的问题。

  得益于统计和深度学习技术,让机器理解语言,进而实现不同语言的无缝沟通,正逐渐成为可能。

  在今年《MIT科技评论》推出的十大突破技术中,巴别鱼耳塞成功入选。它可以做到双方交流时,会对所讲的话进行翻译,并在智能手机上大声播放。手持手机的人回应后,回答被翻译,然后在耳塞中播放,该技术还能实时翻译,适用于多种语言,使用方便。

  工业界对于机器翻译已经开始摩拳擦掌。近日,微软宣布自己的机器翻译系统达到了人类专业翻译的水平。谷歌、百度、Facebook,包括其他一些科技公司也都在布局机器翻译,并推出了在线翻译系统。

  可见,随着技术的发展,机器翻译在教育、旅游、社交、跨境交易等领域将有更大的应用空间。那么,机器翻译究竟是如何对人类语言进行“理解”,进而进行翻译输出的;如果机器翻译水平越来越高,从事语言翻译的人是否会因此丢了工作;如果人类之间的语言障碍被清除,那时候的世界又会是什么样的?

  机器翻译的三大飞跃

  微软技术院士黄学东告诉澎湃新闻,机器翻译达到目前的水平,经过了几十年的发张,并经历了三次飞跃。

  早在1954年,人类就开始尝试过让机器能识别人类的语言,但直到上世纪80年代,才有人摸索出方法。当时,IBM做了研究,利用一些规则方法,句法分析,语意分析等传统方法让机器看懂人类语言。但由于当时的人工智能发展处于“凛冬时期”,效果一直不好,翻译质量也一直上不去。

  机器翻译的第一个飞跃也是IBM做出的。IBM的研究人员用了统计的方法来做机器翻译。那时,语音识别从传统的人工智能方法专家系统转为统计学习的方法,尤以隐马尔科夫模型为代表。统计学方法的应用让机器翻译在上世纪90年代有了质的飞跃。

  进入21世纪,机器翻译迎来了自己的第二次飞跃。这次的进步主要依靠深度学习神经网络的方法。这种方法也称为神经机器翻译(Neural Machine Translation),这个技术先是用到了语音识别中,再推广到图像识别和机器翻译上。

  神经机器翻译,简要的说,就是对源语言的句子进行编码,即转化为计算机可以“理解”的形式,编码的结果会形成很多隐含变量,每个隐含变量代表从句首到当前词汇为止的语义信息。然后通过一个解码的过程,一个词、一个词输出译文。

  到了2018年,由微软亚洲研究院与雷德蒙研究院研发的机器翻译系统,解决了NMT方法的一些局限,并借鉴了人类翻译过程中的一些方式。例如:对偶学习(Dual Learning)、推敲网络(Deliberation Networks)、一致性规范(Agreement Regularization)、联合训练(Joint Training)等,让机器翻译水平得到了大大提升。

  从机器翻译的三次飞跃上不难看出,一家公司构建的翻译系统效果如何,主要取决与两点:一是算法是否足够好,二是数据是否够全、够多。

  这样看,对于微软、谷歌、百度等大公司来说,他们有足够优秀的人才来搭建神经网络,也有足够多的搜索数据可供自己搭建的网络进行训练。国内的科大讯飞和搜狗公司,由于本身在语音识别上有较长时间的积累,自然语言资料库上有优势。

  人类会被机器替代,机器翻译能否改变世界?

  机器翻译技术领域的进步,也让人们看到了消除语言鸿沟,构建“巴别塔”的新希望。但这样的突破也引发了部分人的担忧:人类是否会被机器替代?

  关于这个问题,黄学东在接受澎湃新闻采访时称,举了一个马车与汽车的例子。当汽车被发明出来的时候,英国为了保障马车夫的生存,曾立法规定汽车行驶速度不能超过马车。尽管最后马车还是被淘汰了,但是出了很多司机,产生了新的职业。

  “所以很多事情不用担心。其实我们只是把很多枯燥的工作让计算机做了。就像以前是打字机,现在有计算机,现在计算机写出来的文章想修改都很方便。30年前你要写一篇文章,打错了,得让秘书用修改液去涂,但现在机器解放了秘书的工作,而他们也没有消失,只是去做更复杂,更专业的工作了。”黄学东说。

  实际上,大多数的专业公司不但不担心自己的饭碗会被抢走,甚至还非常拥抱技术带来的便利。

  美国语言公司协会与欧洲语言行业协会首次发布的“2015语言行业调查报告”称,大多数公司在调查机器翻译带来的影响的时候,都选择了“显著影响”(5分权重下选择4或者5),表明机器翻译技术已经开始发挥作用。这份报告还指出,在2014年,大量欧洲公司已经开始使用机器翻译,美国公司有21%的项目用到了机器翻译,为有史以来最高值。机器翻译系统也越来越普及,50%的欧洲公司和36%的美国公司拥有机器翻译引擎。

  值得注意的是,该报告是基于对欧美主流中小翻译公司得出的结果,可见除了日常使用,机器翻译已经在专业翻译领域发挥着越来越大的应用。

  这样的市场也让许多科技公司看到了价值,包括谷歌、微软、Facebook、百度、科大讯飞、搜狗等公司都已纷纷布局翻译机。

  目前,谷歌已经开发出了耳机Pixel Buds,可以实时翻译,并存储有40种语言,使用时就像有名翻译家在你耳边说悄悄话。只是,这款耳机还只能和Pixel智能手机联用。

  微软也积极布局,除了开发有自己的小冰系统外,微软近期还与小米合作,推出了魔芋AI翻译机。它用了微软的认知服务技术,就像iPod一样,有一个双键,可以做远场翻译,支持60种语言的机器翻译,并整合了智能助理。

  国内公司对于巨大的消费市场也是虎视眈眈。科大讯飞和搜狗均在去年推出了自己的手持翻译机。科大讯飞的晓译翻译机支持5种语言翻译,具备离线功能和即时翻译。搜狗翻译机支持离线翻译和拍照识别翻译。

  在机器翻译技术的支持下,各家公司布局的翻译机纷至沓来,可以预见的是,机器翻译在教育、旅游、社交、跨境交易等领域有着巨大的应用空间。信息技术的进步在不断的降低人们的沟通成本,当机器翻译进步到可以替代专业翻译,我们是不是可以拾起《圣经》中的想象:一个能让不同语言的人无缝沟通的世界会在不远的将来到来?

【编辑:高辰】
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