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體育場圍網(wǎng)的制作和安裝工期介紹
體育場圍網(wǎng)的制作和安裝工期介紹
體育場圍網(wǎng)的制作和安裝工期的長短主要看體育場圍網(wǎng)立柱的安裝方式以及體育場圍網(wǎng)的結(jié)構(gòu)連接方式
(2)通道門應(yīng)足夠大，以便維護球場的設(shè)備進入。通道門應(yīng)置于適當(dāng)?shù)奈恢?，以免影響打球。一般門寬2米、高2米或?qū)?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(yīng)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 冷的愛快枯萎
任漫天風(fēng)雪覆蓋我的心碎
所以這一種算法從數(shù)據(jù)當(dāng)中學(xué)習(xí)，這的機會就能夠讓我們以我們?nèi)祟惒荒茏龅降姆绞饺チ私馐澜?，可能我能夠看一百多個數(shù)字，然后得出一個算式，通過算式知道這一百個數(shù)字的意義，但是我沒有辦法同時去處理一百萬個數(shù)字，一百萬張照片。我沒有辦法是兼顧到在座的每一個人，跟你們每一個人說或者找到你們每一個人的相似之處共同點。但是機器學(xué)習(xí)能做大這一點這就是機遇。

但是它的負(fù)面或者說潛在的風(fēng)險在哪里？如果這一些數(shù)字這一些照片這一些我們放進機器當(dāng)中的數(shù)據(jù)不夠多的話就沒有辦法代表我們所有的全體人。舉例來講如果我在算法當(dāng)中只給了它公司CEO照片，大多數(shù)CEO都是男性，所以這算法它在學(xué)習(xí)的過程當(dāng)中它在學(xué)習(xí)關(guān)于CEO的定義時候，就會認(rèn)定男性才是CEO，這當(dāng)然不是我們想要看到的偏見，只是現(xiàn)在世界當(dāng)中存在的偏見，通過這一種算法它又會進入到未來的世界。

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(qū)分得出是否是人臉，可以給它一千、五千張示例但是大多數(shù)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，所有的人類都是白人。之后我們給這軟件看了一個黑人的企業(yè)CEO，它把他識別為猴子，這個就非常惡劣了，這就叫做算法的偏見。 我們在給AI算法數(shù)據(jù)的時候，一定要非常謹(jǐn)慎確保它能夠代表我們所有人。要有足夠的代表性。

另外我們的言語識別、語音識別也取決于AI有很多的語音、聲音的這一些數(shù)據(jù)能夠讓AI更好的去識別聲音，還有語音翻譯、通過上百萬條詞語和詞匯能夠讓它們的學(xué)習(xí)在今后進行很好的分析和翻譯。因為在淘寶上學(xué)到說每一次的鞋子是黑，下一次上淘寶自動推送黑色的鞋但是實際上這并不是非常準(zhǔn)確，這個是錯誤的數(shù)據(jù)，就像這個無人駕駛汽車一樣，如果它看到了十萬人在開車它通過這個學(xué)到了開車的模式，如果在自動駕駛在路上行使的時候，因為路上原來沒有行人，所以給它數(shù)據(jù)是沒有行人的數(shù)據(jù)，無人駕駛汽車的系統(tǒng)就不知道在有行人出現(xiàn)的時候應(yīng)當(dāng)怎么樣做出判斷。

所以當(dāng)我們把人的元素加入等式的時候會發(fā)生什么呢？如果把人添加進來我們可以去做很多之前沒有辦法做到的事情。比如對于未來的制造業(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，但是未來如果說網(wǎng)易它發(fā)出的是代碼，而所有的玩家可以自己去設(shè)定自己的游戲在自己家里有3D打印機，然后在很小的一個小盒子這里面玩這游戲，這個盒子是3D打印機打印出來的，還有未來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的工程師、設(shè)計師能夠在家里面自己做設(shè)計。

每一個人都可以去做出完全不一樣的提示，自己在家里根據(jù)自己的喜好，那一百萬人就有一百萬件的設(shè)計。像這樣的人工智能能夠?qū)W會如何去翻譯，因為它有足夠多的數(shù)據(jù)，它也能夠?qū)W習(xí)到如何去以好的方式進行教學(xué)。

我在學(xué)習(xí)的時候也是從示例從范例當(dāng)中學(xué)習(xí)，如果只是閱讀效果沒有那么好，我學(xué)了法語十年會就是你好，但是后來我在法國住了一段時間跟法國人每天打交道我的法語就迅速的進步了。機器也是一樣，它可以實時的去根據(jù)我的需求進行調(diào)整和適應(yīng)，這是非常重要的一點。因為AI導(dǎo)向型的教育才是未來，因為在未來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(xùn)，工人的工作可能只工作十年，只有十年的時間他們沒有辦法工作四十年，因為十年之后他們的工作就會被AI替代，他們需要新的工作、新的培訓(xùn)。那AI導(dǎo)向型的教育就可以幫助他們實現(xiàn)這一點。

今天大家來到這里來參會，大家是在現(xiàn)場，但是還有很多觀眾是通過在線或者其他的方式去參加此次的大會，這一些人他們來自不同的文化和背景，他們是如何能夠理解說我們在開會的過程當(dāng)中，在某一些時候需要停下來吃茶歇，在中午的時候需要停下來吃午餐兩個小時，但不同的文化人看到這樣的安排會說你午餐需要2個小時呢？難道你不工作嗎？所以我們需要這一種分配式的團隊系統(tǒng)，那這一種分配式團隊系統(tǒng)能夠讓人工智能在不同的語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就能夠參與進來為之去貢獻。

我們今天知道現(xiàn)在關(guān)于臺風(fēng)還有颶風(fēng)美國、中國、菲律賓現(xiàn)在發(fā)生了一些自然災(zāi)害的事件，大家可以實時的知道現(xiàn)在他們 需要什么樣的幫助并且提供相應(yīng)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他們的壽命。

通過AI我們可以去創(chuàng)造更多的類似機會，那在交通行業(yè)我們知道現(xiàn)在汽車的自動駕駛性能越來越好，但這個實際上在公眾當(dāng)中帶來的恐懼心理是多于期待心理。比如說谷歌新的研發(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輛無人駕駛汽車，我不敢坐無人駕駛汽車，大家敢嗎？可能是一半一半吧。有一個問題就是很多研發(fā)的精力都是在進行無人駕駛汽車的設(shè)計，但關(guān)鍵點不止是汽車本身，因為我們需要把人的因素考慮進來，那如果要把人考慮在內(nèi)的話，我們不僅需要智能的汽車，同時還需要智能的道路。我們需要道路能夠進行AI溝通、需要基礎(chǔ)設(shè)施進行AI的溝通，這一種道路基礎(chǔ)設(shè)施就智能道路，那道路和汽車之間的溝通以及一輛車和另外一輛車之間的這一種溝通，它們才是真的能夠讓自動駕駛汽車和無人駕駛汽車和有人駕駛汽車、自行車和行人一起共享道路的所在，這是一個機遇，但是我們要付出努力才能讓它變?yōu)橐粋€機器的現(xiàn)實，所以智能基礎(chǔ)設(shè)施將會成為無人駕駛技術(shù)發(fā)展的一個關(guān)鍵。

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