大男人难相处:

2019-03-24 12:37 来源:新华网

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据悉,Facebook将于5月1日的F8开发者大会上正式推出OculusGo,32G版本售价在199美元左右(1200人民币),64G则会更贵一些。当外界还在担心苹果iPhone的销量能否再创新高时,这家科技公司已经靠着包括iTunes、iCloud、AppleMusic、ApplePay、AppleCare和AppStore上的优秀表现赚取了高额利润。

  中兴天机AxonM近年来,智能手机屏幕经历了从4寸升级到寸,再从寸升级到全面屏的过程。这桩诉讼和大部分集体诉讼类似,指控苹果利用iOS升级降低了他们的设备速度。

  在经典的BeoplayH8基础上,BeoplayH8i采用更加流畅和时尚的设计,精心挑选独一无二的真实材质如阳极氧化铝、柔软的小羊皮以及真牛皮,带来舒适体验的同时也是同类产品中最为轻巧的。苹果正在采取各种措施,刺激低迷的个人电脑和平板电脑业务。

目前15寸的SurfaceBook2已经在欧美发达国家开始预售,不久后也将在国内预售,国内售价暂未公布,此前美国15寸的预售价格为2499美元起(约16000元)。

  努比亚有刘海屏的产品计划,但思路会有所不同。

  源流/承上启下或改写我国骰子历史对于考古人员来说,最重要的是,这个骰子来自哪个年代?四川大学考古系教授宋治民观点是,夹砂灰陶在汉代比较流行,估计骰子的年代是在汉代。毕竟蜂鸟Swift5是一款更偏向于商务的产品,安全性是用户需要去关注的问题。

  用户可以通过各种方式提出一份适合当前的操作列表,包括利用口头提示,然后通过语音或眼球识别等技术选定选项。

  原标题:4096级按压!三星新款笔记本开启预购:支持360°翻转三星前段时间发布了三星Notebook9Pen和Notebook9(2018)二合一笔记本,前者最大的特点在于配备一只触控笔,具有4096级压力感应。在事件发生七个小时后,一位美国联邦调查局(FBI)探员将阿尔坦血迹斑斑的食指放在了他的iPhone上。

  这些,现在还不得而知。

  东方汇OPPO所遵循的是“要把所有的鸡蛋放在一个篮子里面,然后小心看护好”的精品理念,聚合精力和资源于若干系列的若干产品,最终打造出能够真正满足用户需求的爆款产品。

  不得不说,跟iPhone8Plus体积相差无几,但屏幕却提高到了英寸,这不得不说iPhoneXPlus是个爽快的升级。然而RazerPhone有一点却让很多用户感到不满和疑惑,那就是没有保留耳机孔,很多喜欢带着耳机打游戏,同时一边充电的朋友感到使用很不便。

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冒充特朗普都没毛病?AI能让你冒充任何人

2019-03-24 09:26:00 网易科技 分享
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东方汇 Clips依靠机器学习技术来识别用户的脸部、表情和环境照明,可自动拍摄照片以及无音频的短片。 网赚威客

  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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