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體育場(chǎng)圍網(wǎng)的制作和安裝工期介紹
體育場(chǎng)圍網(wǎng)的制作和安裝工期介紹
體育場(chǎng)圍網(wǎng)的制作和安裝工期的長(cháng)短主要看體育場(chǎng)圍網(wǎng)立柱的安裝方式以及體育場(chǎng)圍網(wǎng)的結構連接方式
(2)通道門(mén)應足夠大，以便維護球場(chǎng)的設備進(jìn)入。通道門(mén)應置于適當的位置，以免影響打球。一般門(mén)寬2米、高2米或寬1米、高2米。
(3)圍網(wǎng)好采用包塑的鐵絲網(wǎng)，網(wǎng)眼大面積應為50毫米×50毫米(或45×45毫米)，圍網(wǎng)的固定件不能有銳利的邊沿。
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隨候鳥(niǎo)南飛 風(fēng)一刀一刀地吹
你刺痛我心扉 我為你滴血
你遺棄的世界 我等你要回
我不想南飛 淚一滴一滴地墜
我空虛的雙臂 你讓我包圍
我有過(guò)的一切 你給的美
我又回頭去飛 去追
任往事一幕一幕催我落淚
我不信你忘卻 我不要我單飛
沒(méi)有你逃到哪里心都是死灰
我又回頭去追 去醉
就算我追到后只剩冰雪
天都為我傷悲 冷的愛(ài)快枯萎
任漫天風(fēng)雪覆蓋我的心碎
所以這一種算法從數據當中學(xué)習，這的機會(huì )就能夠讓我們以我們人類(lèi)不能做到的方式去了解世界，可能我能夠看一百多個(gè)數字，然后得出一個(gè)算式，通過(guò)算式知道這一百個(gè)數字的意義，但是我沒(méi)有辦法同時(shí)去處理一百萬(wàn)個(gè)數字，一百萬(wàn)張照片。我沒(méi)有辦法是兼顧到在座的每一個(gè)人，跟你們每一個(gè)人說(shuō)或者找到你們每一個(gè)人的相似之處共同點(diǎn)。但是機器學(xué)習能做大這一點(diǎn)這就是機遇。

但是它的負面或者說(shuō)潛在的風(fēng)險在哪里？如果這一些數字這一些照片這一些我們放進(jìn)機器當中的數據不夠多的話(huà)就沒(méi)有辦法代表我們所有的全體人。舉例來(lái)講如果我在算法當中只給了它公司CEO照片，大多數CEO都是男性，所以這算法它在學(xué)習的過(guò)程當中它在學(xué)習關(guān)于CEO的定義時(shí)候，就會(huì )認定男性才是CEO，這當然不是我們想要看到的偏見(jiàn)，只是現在世界當中存在的偏見(jiàn)，通過(guò)這一種算法它又會(huì )進(jìn)入到未來(lái)的世界。

可以給大家舉例谷歌面部識別的軟件，看一張照片可以識別出是人臉還是不是人臉能夠區分得出是否是人臉，可以給它一千、五千張示例但是大多數的示例都是白人，所以這算法就做出了一項決定白人就是人類(lèi)，所有的人類(lèi)都是白人。之后我們給這軟件看了一個(gè)黑人的企業(yè)CEO，它把他識別為猴子，這個(gè)就非常惡劣了，這就叫做算法的偏見(jiàn)。 我們在給AI算法數據的時(shí)候，一定要非常謹慎確保它能夠代表我們所有人。要有足夠的代表性。

另外我們的言語(yǔ)識別、語(yǔ)音識別也取決于A(yíng)I有很多的語(yǔ)音、聲音的這一些數據能夠讓AI更好的去識別聲音，還有語(yǔ)音翻譯、通過(guò)上百萬(wàn)條詞語(yǔ)和詞匯能夠讓它們的學(xué)習在今后進(jìn)行很好的分析和翻譯。因為在淘寶上學(xué)到說(shuō)每一次的鞋子是黑，下一次上淘寶自動(dòng)推送黑色的鞋但是實(shí)際上這并不是非常準確，這個(gè)是錯誤的數據，就像這個(gè)無(wú)人駕駛汽車(chē)一樣，如果它看到了十萬(wàn)人在開(kāi)車(chē)它通過(guò)這個(gè)學(xué)到了開(kāi)車(chē)的模式，如果在自動(dòng)駕駛在路上行使的時(shí)候，因為路上原來(lái)沒(méi)有行人，所以給它數據是沒(méi)有行人的數據，無(wú)人駕駛汽車(chē)的系統就不知道在有行人出現的時(shí)候應當怎么樣做出判斷。

所以當我們把人的元素加入等式的時(shí)候會(huì )發(fā)生什么呢？如果把人添加進(jìn)來(lái)我們可以去做很多之前沒(méi)有辦法做到的事情。比如對于未來(lái)的制造業(yè)，今天網(wǎng)易有很多非常好的游戲，那這一些游戲為全球各地的玩家所享用，但是未來(lái)如果說(shuō)網(wǎng)易它發(fā)出的是代碼，而所有的玩家可以自己去設定自己的游戲在自己家里有3D打印機，然后在很小的一個(gè)小盒子這里面玩這游戲，這個(gè)盒子是3D打印機打印出來(lái)的，還有未來(lái)可能需要益智的這一些人，存在身體殘障的這一些人還有未來(lái)的工程師、設計師能夠在家里面自己做設計。

每一個(gè)人都可以去做出完全不一樣的提示，自己在家里根據自己的喜好，那一百萬(wàn)人就有一百萬(wàn)件的設計。像這樣的人工智能能夠學(xué)會(huì )如何去翻譯，因為它有足夠多的數據，它也能夠學(xué)習到如何去以好的方式進(jìn)行教學(xué)。

我在學(xué)習的時(shí)候也是從示例從范例當中學(xué)習，如果只是閱讀效果沒(méi)有那么好，我學(xué)了法語(yǔ)十年會(huì )就是你好，但是后來(lái)我在法國住了一段時(shí)間跟法國人每天打交道我的法語(yǔ)就迅速的進(jìn)步了。機器也是一樣，它可以實(shí)時(shí)的去根據我的需求進(jìn)行調整和適應，這是非常重要的一點(diǎn)。因為AI導向型的教育才是未來(lái)，因為在未來(lái)這一些工人的工作可能不再是一種終身式的工作，他們需要再技能培訓，工人的工作可能只工作十年，只有十年的時(shí)間他們沒(méi)有辦法工作四十年，因為十年之后他們的工作就會(huì )被AI替代，他們需要新的工作、新的培訓。那AI導向型的教育就可以幫助他們實(shí)現這一點(diǎn)。

今天大家來(lái)到這里來(lái)參會(huì )，大家是在現場(chǎng)，但是還有很多觀(guān)眾是通過(guò)在線(xiàn)或者其他的方式去參加此次的大會(huì )，這一些人他們來(lái)自不同的文化和背景，他們是如何能夠理解說(shuō)我們在開(kāi)會(huì )的過(guò)程當中，在某一些時(shí)候需要停下來(lái)吃茶歇，在中午的時(shí)候需要停下來(lái)吃午餐兩個(gè)小時(shí)，但不同的文化人看到這樣的安排會(huì )說(shuō)你午餐需要2個(gè)小時(shí)呢？難道你不工作嗎？所以我們需要這一種分配式的團隊系統，那這一種分配式團隊系統能夠讓人工智能在不同的語(yǔ)境之下更好的了解不同文化的做法，這一種合作還有溝通是關(guān)鍵所在，而AI就能夠參與進(jìn)來(lái)為之去貢獻。

我們今天知道現在關(guān)于臺風(fēng)還有颶風(fēng)美國、中國、菲律賓現在發(fā)生了一些自然災害的事件，大家可以實(shí)時(shí)的知道現在他們 需要什么樣的幫助并且提供相應的援助。還有遭受疾病的一些人，我們知道對于他們而言可以在網(wǎng)上加入一些支持小組，從而他們能夠跟素未謀生的形成互助小組，讓自己獲得某一些幫助從而延長(cháng)他們的壽命。

通過(guò)AI我們可以去創(chuàng )造更多的類(lèi)似機會(huì )，那在交通行業(yè)我們知道現在汽車(chē)的自動(dòng)駕駛性能越來(lái)越好，但這個(gè)實(shí)際上在公眾當中帶來(lái)的恐懼心理是多于期待心理。比如說(shuō)谷歌新的研發(fā)和創(chuàng )新網(wǎng)絡(luò )就在匹斯堡，匹斯堡我每天在大街上20輛無(wú)人駕駛汽車(chē)，我不敢坐無(wú)人駕駛汽車(chē)，大家敢嗎？可能是一半一半吧。有一個(gè)問(wèn)題就是很多研發(fā)的精力都是在進(jìn)行無(wú)人駕駛汽車(chē)的設計，但關(guān)鍵點(diǎn)不止是汽車(chē)本身，因為我們需要把人的因素考慮進(jìn)來(lái)，那如果要把人考慮在內的話(huà)，我們不僅需要智能的汽車(chē)，同時(shí)還需要智能的道路。我們需要道路能夠進(jìn)行AI溝通、需要基礎設施進(jìn)行AI的溝通，這一種道路基礎設施就智能道路，那道路和汽車(chē)之間的溝通以及一輛車(chē)和另外一輛車(chē)之間的這一種溝通，它們才是真的能夠讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)和無(wú)人駕駛汽車(chē)和有人駕駛汽車(chē)、自行車(chē)和行人一起共享道路的所在，這是一個(gè)機遇，但是我們要付出努力才能讓它變?yōu)橐粋€(gè)機器的現實(shí)，所以智能基礎設施將會(huì )成為無(wú)人駕駛技術(shù)發(fā)展的一個(gè)關(guān)鍵。

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