marvin M025.13.29.74手表怎么样?marvin这个牌子瑞士手表评价好吗

真情评测资讯(www.zqmsh.cn) 2019-08-24 作者: 来源:

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marvin官方旗舰店,。时尚 个性红针 极简设计

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marvin手表商品介绍

带时间不长,感觉很好,非常喜欢的款式,客服很好!很有耐心。物流超快。值得尝试。?

表很好,观察了五天,走时很准,外观漂亮,细节也不错。表带有点硬,带了这些天稍微好一点。

戴了几天,整体感觉不错,颜色和款式看起来都很上档次,尤其是红色的秒针,觉得很特别!好评!

marvin手表使用介绍

不到一个星期.掉价了.

刚带确认比较硬,现在带一俩周了,皮质很软 走时很准

赞一个.商务休闲都可以

marvin手表买家评价

很喜欢,很高兴,很好

很喜欢,尤其是红色的秒针。超爱

手表很漂亮,走时很准,很不错,

也就这样了 凑合吧

挺好看的,看不出来是不是正品。

手表不错,很喜欢

走时很准 也很漂亮

双十一买的,发货速度超快,拿到后没有立即确认订单,按照客服的提醒把所有细节检查了一遍。由于不会调日历,一直骚扰客服,感觉客服都对我无语了,哈哈。服务还是很好的,给个好评!

物流很快的,十一买的十三就到了。表也特别棒,就是感觉表带不怎么样啊

走时准确,有范

感觉还好

感觉还行,就是皮带太硬,要是有个金属链就好了,棕色的也行,我不太喜欢黑色皮带!至于其他有待验证

从1956年达特茅斯会议算起,人工智能发展到现在已是60周年。这一年,当初的参会者之一、被尊为“人工智能之父”的Marvin Minsky作古,而Google DeepMind开发的AlphaGo围棋人工智能系统以4:1的战绩挫败了人类顶级选手。

回顾60年,人工智能发展阶段的划分可能见仁见智,但所有人都难以否认,人工智能经历过数次热潮与寒冬,而时下正值深度神经网络带来的“盛夏”——其支撑的语音识别、图像识别准确率已超过人类,这让从业者感到兴奋。要避免“寒冬”再次来临,我们需要正确理解技术的本质和价值,将最本质的变化应用于实际的开发。

1、关键技术进展

正如从事AI三十多年的Peter Norvig所说,统计机器学习的出现解决了很多问题。而当前机器学习领域最火的莫过于深度神经网络,CNN、RNN的各种变种不断涌现,微软团队设计的深度残差网络也解决了表达更强的深层与准确率之间的矛盾,但目前的还是监督学习的天下,对于依赖大量数据的深度学习,获得大量标记数据也是一个难点。不过,《自然》杂志最近的一篇论文,利用无监督表征学习做电子健康病历数据的预处理,据说显着改善了针对各种不同临床条件的预测性临床模型。

与机器学习一同蓬勃发展的是开源技术。如果没有R、Python、Scikit-Learn、Caffe、Theano等开源工具,数据科学家和算法工程师就没有那么轻松。近期,IBM、Google、微软、Facebook、雅虎、亚马逊等大小公司纷纷开源内部的机器学习系统,有的系统以CNN为主,有的更适合RNN,有的偏NLP,有的特别优化稀疏数据和跨多GPU的神经网络。开源的选择很多,但开源也分散了力量——从当前的机器学习工作负载来看,需求大致都集中在分布式、数据/模型并行、高性能等,在底层上,其实很多团队目的都是相同的,如果从实用的角度,可以共同维护一些已经大量部署、架构可扩展的项目,更有利于人工智能应用的落地。

再一个维度是新的芯片,因为大规模机器学习需要大量矩阵、向量运算在CPU上是低效的。芯片的需求包括云和端两个层面,受限于网络带宽与实时计算的矛盾(如无人驾驶场景下的视觉识别),用云承担所有的工作负载并不合适,终端也可能需要部署深度学习应用。深度学习平台主流的加速方案是GPU,NVIDIA的NVLink技术在最近已出来,增强了数据共享能力。但GPU在大规模部署是能耗仍然不够好,所以科大讯飞、百度也在尝试FPGA的方案;当然FPGA也有自己编程难、迭代慢的短板。Google则另辟蹊径走ASIC路线,在I/O开发者大会上展示了其为TensorFlow优化的TPU芯片。至于另一种方案神经网络芯片,目前还是试验阶段。

机器学习加速芯片很贵,但云可以让更多人来尝试,人工智能云服务也值得关注。IBM、AWS、微软等云服务商都希望用人工智能服务打造竞争力,比如微软的认知服务、Google的翻译API和云视觉API都已经可用,这些API或许还不够尽善尽美,支持的模型还有限,但确实降低了人工智能技术的使用门槛。

2、人机交互的变革

语音/图像识别的准确率在竞赛场景下超越人类,并不代表人工智能真正的繁荣,只有规模应用才算成功。但语音识别、图像识别和自然语言处理确实在促进人机交互的变革,同时机器学习也可以从人机交互中学习更多。语音识别、自然语言处理的效果最近几年都在CNN、RNN的探索中得到很大的进步,这也促成智能聊天机器人的火爆,例如娱乐性质的微软小冰,以及客服性质的京东JIMI。

小冰现在已经加入了图像识别的功能,同样用到图像识别、同样很受关注的是无人驾驶汽车——当然无人驾驶还需要更多的技术,才能学习到人类驾驶员的感知、认知、操控能力。Google、百度等大型互联网在无人驾驶方面的宣传力度比较大,实际上汽车企业也在默默地布局,如中国的宇通集团研发的无人驾驶汽车已经有成功上路的实验。

推荐/广告是人工智能技术发挥商业价值比较好的领域,目前已经离不开机器学习,然而协同过滤、LR、GBDT等简单粗暴的算法在这里更实用,深度学习在推荐领域的成功探索还不多,Spotify的音乐推荐算一个。而在社交网络中的动态的推荐,比如Facebook的News Feed,也希望利用深度学习来强化对图片、自然语言的理解。

3、走向后深度学习时代

CVPR等大会言必曰深度学习其实不是好事,在实际的应用中,深度学习并不能解决所有的问题,正如AlphaGo也用了MCTS。更何况深度学习还被比喻为中医(黑盒),这使得它可以支持一些辅助类的功能,但在一些场景下(如关乎生命安全的自动驾驶、医疗诊断)的使用,还是需要更多的论证。

Peter Norvig还说,深度学习之前的那些算法依然很有用。所以要根据需求使用多种模型,一方面要完善深度学习相关理论,同时也不能迷信深度学习,挖掘更多非深度学习算法的能力。去年12月《科学》杂志发表的Bayesian Program Learning框架,或许是一个很好的方向。

4、克服工程师的迷思

无论是Elon Musk、Stephen Hawking的人工智能威胁论,Ray Kurzweil的奇点理论,还是AlphaGo的赌局,种种吸引普罗大众关注的动向,对于人工智能的发展并非坏事(在受众能够理性思考的前提下),但对于学术界和工业界的从业者而言,远离喧嚣真正推动人工智能理论完善、技术进步和应用落地,是更为务实的选择。学者们需要做更多前瞻性的探索,工程师们则关注如何结合实际需求克服一些工程的挑战。

算法工程师需要不断测试各种算法在不同业务场景下的实际性能,研究不同的优化方案。通过关注最新论文、大牛博客,及时了解新技术的改进,将这些改进借鉴到自己的工作中,这也是多数算法工程师目前的必修课。

架构师需要为人工智能算法工程师的各种实验和优化提供强力的支持平台,一个福音是开源分布式框架的繁荣。不同的开源技术模型支持和能力各有侧重,大公司更容易投入用于开源的资源,但不同企业的业务系统也各不相同,架构师不可迷信大公司的架构,可以根据实际需求,从性能、调度、数据并行/模型并行、大规模机器学习、符号编程、数据流图、多样化接口、架构/模块化、跨平台能力和生态等不同方面考察应该选择哪种框架。

对于一般非人工智能专业的开发者而言,直接调用各大云服务提供商的人工智能API来打造自己的智能应用,不失为省时省力的方法。当然,对机器学习模型特点了解得越多,选择的技术会更加适合App设计的特点,程序的编写也会更加顺利。

对于所有的技术人员来说,人工智能技术社区、人工智能技术沙龙的参与,都是提升人工智能技术实用技巧、避开陷阱的好途径——对于技术、API本身,可以关注论文、文档。

关于marvin M025.13.29.74手表怎么样?marvin这个牌子瑞士手表评价好吗最新评论:
2019-08-24: 还好吧。
2019-08-24: 实物深过很多
2019-08-24: 挺好,漏发的书卖家很补发了。沟通零困难。n
2019-08-24: 很好看,是我喜欢的颜色
2019-08-24: 用了几天了,打印效果很好,颜色正,速度也快,方便的很多,要比实体店便宜了不少,谢谢老板这么好的产品
2019-08-24: 衣服很合身,包装也很好,穿起来尺码也很适合,而且也没有什么色差,我很喜欢!
2019-08-24: 啊非常嗯
2019-08-24: 这个擦上黏黏的 让人不爽觉得不舒服 这些都可以 但是没有礼物 很生气
2019-08-24: 鞋子正品比实体店便宜,,大爱,物流给力,第二次购买了,以后还会关注你家,
2019-08-24: 这前买了一双,大了,所以再买一双小一码的。
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