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“辽源好人”2017年度人物颁奖典礼举行

2019-09-21 06:15 来源:消费日报网

  “辽源好人”2017年度人物颁奖典礼举行

    如果你手里还有第四套人民币,你是会去银行网点兑换,还是收藏起来呢?647调查问题加载中,请稍候。许多细节,都经过了仔细斟酌。

”直播截图  作为对促进中国戏曲繁荣作出了突出贡献的重要支柱,国家艺术基金对戏曲的立项资助内容丰富,形式多样,有效地推动了一批弘扬中华优秀传统文化的戏曲精品,培育了一批优秀的戏曲创作人才,陆续资助了京剧、昆曲、豫剧、秦腔、评剧、河北梆子、越剧、晋剧、黄梅戏、花鼓戏、川剧、藏剧等60多个戏曲剧种,对于中国戏曲文化建设产生了积极影响。演出最后,光明网直播还带网友现场观看了北京曲剧《花落花又开》的其中一幕,引来网友赞叹。

  个人认为,以下三个方面值得重视:  首先,在叙述体结构的基础上,开掘和强化戏剧性,把重点段落和关键时刻的戏适当展开。  他们的艺术才能也得到了充分的发挥和继承,  受到了党和政府的关怀和重视。

    此外,各地旅游主管部门主动协调相关部门,严厉打击强迫消费案件所涉及的购物店等购物场所,加大对未取得旅行社业务经营许可的社会组织或个人非法组织接待团队游客行为的查处力度。  “西城大妈”就是一群温柔的贴心人!  来源:新华网、人民网、央广网、千龙网、北京青年报、南方日报、中国妇女报[责任编辑:杨煜]/

要坚持在发展中保护、在保护中发展,不能将生态环境保护和经济发展割裂,更不能对立起来。

    “立”是要根据定的规矩和禁令,倒逼产业转型升级、绿色发展。

  [责任编辑:刘超]/要遵守基础性国际法律,譬如全球性环境公约、投资协定等。

  中美双方在互动中动态地影响和改变着彼此,因此为了中美双边关系的良性发展,未来两国必须作出改变,学会接纳和包容,实现共赢发展。

    河南省旅游局党组书记、局长姜继鼎介绍说,本届市长论坛将围绕旅游创新、旅游共享、旅游合作三个专题展开,将召开“一带一路”旅游城市市长峰会和WTA城市对话会两个峰会。”(光明网张倩)

    图为颁奖典礼现场,图右为中国移动咪咕公司总经理刘昕。

  2014年12月,习近平总书记在视察江苏时发表重要讲话指出,在雨花台留下姓名的烈士就有1519名,他们的事迹展示了共产党人的崇高理想信念、高尚道德情操、为民牺牲的大无畏精神。

  图画好后,整理成住户清单上报。作品名称连起来,让人如入春和景明、鸟语花香之境,流连忘返;作品美如其名,将思想精深、艺术精湛、制作精良的精品意识贯穿其中,且兼具实用性和艺术性,获得了业界的广泛关注和充分好评,进入国家艺术基金2017年度青年艺术创作人才(美术类)滚动资助作品。

  

  “辽源好人”2017年度人物颁奖典礼举行

 
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冒充特朗普都没毛病?AI能让你冒充任何人

2019-09-21 09:26:00 网易科技 分享
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  (光明网记者崔益明采访整理)[责任编辑:刘冰雅]/

  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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