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2019-08-24 21:08 来源:京华网

  

  灰熊埃文斯16分7板4助攻6失误,马丁12分8板。从个人角度来看,我从小就在佛罗里达长大,而且每个夏天都会来奥兰多打球。

希尔命中三分,詹姆斯外线骗取犯规连续罚中4球,骑士以125-120领先。麦基篮下大鹏展翅暴扣得手,马刺队谨慎的请求暂停。

  最终,天津权健客场3-6负于全北现代。特里斯坦-汤普森受伤之后,骑士队的内线并没有显露出用人危机,因为小南斯速度、篮板球以及积极性都不怵TT,更重要的是汤普森有时候太过笨重,而小南斯完美契合詹姆斯,跟上他的节奏。

  一个赛季下来,两人经历过被质疑和被否定,但凭借季后赛关键时刻出色的表现,最终得到了京城球迷的认可。唐斯凭借本场再度砍下30+10数据,他得以达成本赛季个人的第60次两双数据,加上他上赛季奉献62次两双数据,得以完成连续两季至少60次两双的神奇壮举。

阿德内线强攻打进,库克内外开花连拿5分,双方战至59平。

  辽宁队要想走的更远,就需要一个满血复活的郭艾伦,但是今天在北京队的主场,郭艾伦明显没有调整好状态,在场的时候基本就是送分童子,万幸距离半决赛还有很长时间的休整,到时候他和赵睿的PK将会成为左右系列赛的关键。

  第四节,博尔特尔先拿两分,杰夫-格林打进两分,鲍威尔突破上篮得手,赖特两罚全中,JR-史密斯再中关键三分,鲍威尔篮下偷袭得手,猛龙107-102。火箭:保罗,哈登,阿里扎,塔克,卡佩拉开拓者:利拉德,麦科勒姆,哈克里斯,阿米努,努尔基奇(浮生)

  黄蜂75-42领先32分。

  就在昨天2017-2018赛季CBA联赛季后赛1/4决赛进行了两场比赛,分别是辽宁VS北京、新疆VS广东,最终辽宁战胜了北京3:1挺近半决赛,同时广东也战胜了新疆也以3:1的大比分挺近了半决赛。看看勇士队在决胜时刻摆出的阵容:库克(年薪7万美元)、贝儿(新秀)、鲁尼(曼联的?)、神经刀尼克杨和已经退化的不成样子的伊格达拉,马刺队没有拒绝勇士队的好意,直接一波流屠杀带走了胜利。

  郭艾伦在第四场竟然交出0分0助攻的答卷。

  对于这样一支已经没有羞耻心的球队,NBA官方如果不对他们做出处罚,可就真的是对不起球迷了。

  杰克逊坦言来到CBA后,他发现自己有许多需要学习提高的方面。也许是汤神太容易被模仿了吧?总之我们都知道,这两名不法分子都不是汤普森本人,用汤神自己的话来说:这完全没必要啊!

  

  

 
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2019-08-24 08:48:00 36氪 分享
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戈登飙中三分扳平比分,两队继续维持分庭抗礼的态势,哈登在上半场就已经轰下21+4+4数据,引领火箭次节净胜4分,从而在上半场与开拓者打成55-55平。

  很多人都不确定到底什么才是机器学习。但是事实上机器学习已经成为了我们日常生活的一部分了。

  机器学习是人工智能的一种,通过机器学习,计算机可以从示例中学习而不再需要一步一步地执行命令。

  英国皇家学会(The Royal Society)认为机器学习对人们生活的影响会越来越大,并号召大家在这方面做更多的研究以确保英国能够充分抓住并利用这个机会。

  机器学习已经是很多系统的“动力系统”,从平凡到可以改变生活的所有。以下是一些例子:

  1. 手机

  运用语音指令命令手机完成搜索和拨打电话等功能就是依赖于与机器学习相关的技术。

  虚拟人工助理,如Siri、Alexa、Cortana 或者 Google Assistant 能够执行命令也是因为有了语音识别技术,能够处理人类语言,匹配相关指令并以越来越自然的方式做出反应。

  虚拟语音助理通过学习大量的对话及其他各种各样的方式学习人类语言。它们也许会问询具体的信息,如怎么称呼你,或者一家人中每个个体的声音分别是什么样的。

  所有用户所产生的大量对话数据也被用作学习例子从而可以帮助虚拟人工助理识别多音词以及学习如何自然地进行讨论。

  2. 购物车

  很多人都非常熟悉购物推荐,回想一下在线超市提醒你购买东西的场景,或者Amazon向你推荐你可能喜欢的书的场景。

  机器学习就是通过所谓的推荐系统来进行推荐的。通过分析消费者的购物历史数据以及消费者所表现出来的消费喜好,推荐系统可以在购物历史中总结出规律,从而预测出你可能喜欢的产品。

  3. 电视

  相似的推荐系统同样也用于电影或者电视等流媒体中,比如Netflix就有这样的推荐系统。

  推荐系统利用机器学习分析观看习惯,根据每个人看过什么、喜欢看什么分析出偏好模式。了解到观众喜欢的电影类型、点播历史和高分评价以后,推荐系统就可以分析出看电影的个人偏好。

  在Spotify 等音乐类流媒体中同样有推荐系统的存在,Facebook也通过这样的机制为用户推送文章。

  4. 电子邮件

  机器学习同样可以被用于区分不同种类的物品或项目。这点可以被用来从一堆电子邮件中挑选出你想看的邮件。

  垃圾邮件探测系统利用一组示例邮件来识别出垃圾邮件——通过检测特定的词语、发件人以及其他特征判定是否是垃圾邮件。一旦设定好,系统就可以直接将相关邮件放进特定的文件夹中。随着用户标注邮件或者在文件夹间移动邮件,该系统持续学习。

  5. 社交网络

  你想过Facebook是怎么知道你的照片里有谁并自动打上标签的吗?

  Facebook及其他社交媒体所采用的可以自动加注标签的图像识别系统也是基于机器学习的。当用户上传照片并标注出自己的朋友和家人后,图像识别系统就会识别出重复出现的元素并将其分类或指向特定的人物。

  6. 银行

  通过大量数据分析和模式鉴别,人工分析员无法识别出的行为都可以被分析出来。这种分析能力的最常见应用就是打击储蓄卡和信用卡欺诈行为。

  机器学习系统可以被训练来识别典型的消费模式及交易特征(如地点、数目或者时间),从而或多或少的降低欺诈的可能性。当一单交易看起来有异常时就会触发警报,随后用户就会收到一条相关信息。

  7. 医院

  医生开始考虑使用机器学习来做出更好的诊断,比如发现癌症和眼疾。通过学习医生标记过的图片,计算机可以分析鉴别新的病人视网膜图、皮肤斑点或者显微镜下的细胞图。

  通过这种方式,机器可以发现提示疾病存在的视觉线索。此类图像识别系统在医疗诊断领域里变得越来越重要。

  8. 科学

  机器学习同样也为科学家探索新发现提供了助力。特别是在粒子物理领域,机器学习可以帮助计算机从Cern的大型强子碰撞型加速器收集到的海量数据集中发现模式。

  机器学习在希格斯玻色子(Higgs Boson)的发现中起到了重要作用,现在机器学习被应用于任何人都没有想象过的“新物理”探索中。同时,还被用于发现新药,比如通过寻找新型小分子或抗体来对抗疾病。

  未来将会怎样?

  未来的发展将聚焦于制造出能够出色地完成特定任务的系统,并使这些系统成为人类的助手。

  在学校,机器学习可以跟踪学生的表现,制定个人学习计划。可以帮助我们高效地利用资源,从而降低能耗;可以通过帮助人们发现更多的有意义的人际接触来加强对老人的关怀。

  在交通领域,机器学习可以推动无人驾驶。

  各行各业都可以利用算法来提高效率。金融服务的自动化程度可以更高,律师事务所利用机器学习完成基本的调查。常规任务可以更快地完成,这将挑战依赖于按工作时间收费的商业模式。

  在未来十年,机器学习科技将越来越多地渗透到我们的生活中,改变我们工作和生活的方式。

责编:陶宗瑶(实习生)
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