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象影响到救,“刷脸”究竟有多靠谱

  家居收纳需求迫切,仅14%人群家中少有闲置物  为了更深入了解家居收纳的真实情况和需求,乐华集团家居研究院与太平洋家居网联合发起了关于收纳习惯的问卷调查,并于本届展会期间发布了《2018中国华南家庭收纳现状白皮书》。预计高低等级之间的信用风险分化进一步加剧,对投资者而言,仍应坚持防御策略为主,规避资质较差低等级的一些债券。

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  2009年,多名美国亚裔消费者投诉,尼康相机的“眨眼提醒”功能总是错误地提示他们拍照时眨眼;2015年,美国谷歌公司基于面部识别技术开发的一种图片应用,将一位用户的黑人朋友标记为“猩猩”。  面部识别技术越来越先进,并不断渗透我们的日常生活。一些人乐观地认为,“刷脸”时代正在向我们走来。

可是,“刷脸”真的靠谱吗?至少从目前看,还得打上一个问号。

  准确度欠缺  最近一段时间,“刷脸”接二连三地出糗。  在美国,有机构使用亚马逊公司的面部识别系统扫描了535名国会议员的面部照片,并与相关数据库中的万张罪犯照片比对,结果28名议员被系统识别为罪犯。

  英国多个城市的警方开始试应用面部识别技术。但最近公布的有关数据显示,伦敦警方使用的面部识别系统错误率高达98%,被批评为“几乎完全不准确”。伦敦警察局局长克雷茜达·迪克对此辩护说,她不认为这项技术会带来大量逮捕行动,但公众“期待”执法机构测试使用面部识别技术。  英国警方曾将面部识别技术应用在音乐会、节日庆典或足球赛等场合。据英国媒体报道,在威尔士加的夫举行的2017年欧洲冠军联赛决赛中,警方使用的面部识别系统产生2400多次匹配,其中2200多次是“假阳性”匹配,即把普通人错认为犯罪嫌疑人。  美国麻省理工学院“媒体实验室”研究人员测试了微软、IBM(国际商用机器)和中国旷视科技3家公司的面部识别系统,让3个系统判断1270张图片中人物的性别。结果显示,3个系统对肤色较浅男性的判断错误率都低于1%,识别效果较好;但对肤色较深女性的判断错误率从21%到35%不等,识别效果差。  训练数据不理想  对于“媒体实验室”的研究,IBM公司沃森和云平台业务首席架构师鲁奇尔·普里说,人工智能系统深度学习的有效性有赖于训练的基础数据。即使人工智能模型本身设计优异,不理想的训练数据也能导致高错误率及带有偏见的判断。曾有研究显示,在美国广泛使用的一套面部识别系统训练数据中,超过75%的图像为男性,超过80%的人为白人。  英国《自然》杂志在近期一篇评论文章中也指出,无论在学术界还是产业界,开发出复杂算法会广受赞誉,但相对而言,很少有人关注数据如何收集、处理和归类。导致人工智能产生偏见的一个主要因素,就是训练所使用的数据质量不佳。  麻省理工学院人工智能研究人员乔纳森·弗兰克尔认为,很多用于面部识别的图片质量不佳,尤其是那些街头监控摄像头拍下的图片,也是导致面部识别技术在实际应用上经常出错的一个重要原因。  忧心隐私安全  除本身存在技术问题,面部识别大量使用还引发了对个人隐私的担忧。美国乔治敦大学法律中心一份关于技术与隐私的报告显示,美国目前有16个州允许美国联邦调查局使用面部识别技术,将犯罪嫌疑人照片与相关数据库中的驾照照片进行比对。  美国数字化权利保护组织电子前沿基金会的詹妮弗·林奇说,很多人并不同意警方在寻找罪犯时比对自己的照片,他们并不知道州政府有这种政策。  出于对隐私和安全的担忧,一些人甚至研制推出了反监测装备。德国人亚当·哈维曾在德国混沌通信大会上介绍了自己研制的“假面”产品,比如在衣服上绘制起迷惑效果的图案,让面部识别系统难以识别真实的脸。新华社记者李宓[责任编辑:白璐]/。

坚决淘汰落后和低效产能,严格控制部分行业新增产能,今后除七大石化基地之外,其他地区原则上不再规划新的项目。据史料记载,这些或许一辈子没看过雪的中国南方人经受住了严冬的考验,使用锄头、铁铲以及炸药,在坚硬的花岗岩山体下打穿了一条隧道。2017年马会玄机资料-http://www.jnytyL.com/

  5月9日晚,有群众反映,在青年路附近某小区发现一只黄色流浪犬行踪,疑似伤人犬只。我们不妨站在老师的角度换位思考:一个谦虚礼貌、懂得为他人着想的孩子,势必能在今后与同学的相处中,与大家和睦友爱,这样的孩子带起来就很轻松,整个班级的班风自然就好、教学效率也会高...而且能培养出这样孩子的家庭,必然是高素质、高修养的。

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