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2018-09-24 03:07 来源:大河网

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  北汽幻速的发动机利用到了北汽集团的优势资源,采用业内有名的霍尼韦尔涡轮增压器,对涡轮启动时机和动力输出有很讲究的调校,从动力数据看也是同级别前列水平,整体表现可以用小排量、低油耗、大动力来描述。从车身尺寸来看,两款车可谓旗鼓相当。

点阵式进气格栅是香榭丽舍大街当季最热的款式,LED日间行车灯将这种新潮时尚延伸到了神龙大道,号称是仿生学设计的狮眼大灯可能来自某个犄角旮旯的设计师款,但是说真的,在大灯中间戳一个箭头的前卫式浪漫我还真是第一次见到。按照广汽丰田官方的数据,雷凌双擎的油耗可低至/100km的水平,这也是丰田所有在中国销售的混合动力车型中的最新低油耗纪录。

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中低速城市驾驶的时候始终给人一种扭扭捏捏不好意思的感觉,而且更让人难以理解的是,在ECO经济模式下,发动机的转速在并没有猛踩油门的情况下,竟然!超过!了!3000转!而且疲惫不堪的中老年姿态更加明显了,让我甚至有一种误以为是的错觉。

  之所以会闪现上面这些车,也是有根据的,并不是我信口胡掰,最基本的原因就是市场表现,群众的眼睛是雪亮的,多数人的选择应该不会有错。

  但是,在7座SUV市场中,其他品牌哪有那么容易妥协。原汁原味的BMW驾驶乐趣,更高品质和更多豪华,这是全新BMWX3对新时代中国客户的承诺。

  想必这位直男癌还没有女朋友吧。

  日前,借助参加在2018海南车展举行发布会的契机,我们对瑞风S7运动版有了一次试驾体验。一个人瘫能瘫的,两个人瘫能瘫的妩媚。

  贯穿式的黑色下格栅两侧圆形的雾灯、立式的装饰都增强了运动气息。

  如果仔细观察,还会腾势500的车身线条尤其是腰线装饰变得更加柔美,这不仅与整车的风格更加统一,并且也有助于优化风阻系数。

  保险杠样式呈现出全新样式,两侧进气口尺寸有所增大。车侧的线条流畅,配合哑光贴顶式行李架、全车窗边框镀铬和双五辐运动轮毂,平静中有鲜明的层次感,很有国际品牌的成熟设计感。

  

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AI提“智”难离类脑研究

2018-09-24 14:25:26 | 来源: 科技日报 | 编辑: 朱安娜 | 责编: 韩俣
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如果你有更加激烈的驾驶需求,直接将转速拉高到4000rpm左右再进行换档操作,可以得到更为直接的动力反馈,但强烈的顿挫感显然不是选择购买瑞风R3消费者的初衷。

  虽然人工智能在一些方面的表现已超越了人类,但这不代表它真的很聪明。相反,很多时候它还很傻很天真,仍然需要向人脑学习。

  近日,以“类脑计算与人工智能”为主题的香山科学会议在香港科技大学召开,来自脑科学、神经科学以及人工智能方向的30多位与会专家,讨论了如何将人工智能和脑计算相互融合、相互促进,实现从脑启发到通用人工智能的演进。

  类脑智能是人工智能的良药

  近年来,人工智能在发展过程中仍有一系列技术难题需要克服。比如,机器学习不灵活,需要大规模人工标注的高质量样本数据;训练模型需要很大的计算开销;同时人工智能仍然缺乏高级认知能力和举一反三的学习能力。

  香港科技大学杨强教授表示,机器学习是人工智能领域的核心内容,但是,当前的机器学习与人脑的学习能力相比还存在显著差异,尤其在可解释性、推理能力、举一反三能力等方面,与人脑相比还存在明显差距。目前科学家们把更多期待投入到类脑智能上,他们认为智能技术可以借鉴脑科学和神经科学,对人脑认知神经机制的理解可能为新一代人工智能算法和器件的研发带来新启发,为信息智能领域的产业升级带来颠覆性的变革突破。

  “近年来,脑与神经科学、认知科学的进展使得人们在脑区、神经微环路、神经元等不同尺度观测的各种认知任务中,获取脑组织的部分活动数据已成为可能,获知人脑信息处理过程不再仅凭猜测,通过多学科交叉和实验研究获得的人脑工作机制更具可靠性。因此,脑科学有望为机器学习、类脑计算的突破提供借鉴。”中国科学院神经科学研究所蒲慕明院士说。

  信息处理要模拟人脑

  所谓类脑计算是借鉴人脑存储处理信息的方式发展起来的新技术,它通过仿真、模拟和借鉴大脑生理结构和信息处理过程的装置、模型和方法,制造类脑计算机和类脑智能。

  香港科技大学叶玉如院士表示,类脑智能是人工智能的一种新形态,也是人工智能重要的研究手段。人类的大脑被认为是最高级的生物智能系统,它具有感知、识别、学习、联想、记忆、推理等功能。大脑的这些功能与其结构存在着对应关系。类脑计算机就是以物理的形态实现这种对应关系,它以神经元作为基本计算和存储单元,利用神经元之间的突触连接传递信息,模拟神经突触的强度变化,其分布式的存储和计算单元直接相连构成大规模神经网络计算系统。

  “类脑计算系统是基于神经形态工程,借鉴人脑信息处理方式,打破‘冯·诺依曼’架构束缚,适于实时处理非结构化信息,具有学习能力的超低功耗新型计算系统。它是人工通用智能的基石,是智能机器人的核心,拥有极为广阔的应用前景。”清华大学施路平说。

  此外,北京邮电大学李德毅院士提出了反用驾驶脑的观点,用人工智能研究脑科学。在计算模型层面,将探索更多具有生物可行性的学习机制的人工神经网络算法。在网络架构层面,典型的人类认知行为将通过引入网络内的大脑样域和子域来建模,这些域将通过学习来协调、整合和修改。目标是在多个层面、理论上模拟大脑的机制和结构,开发一个更具有普遍性的AI以应对包括多任务,自学习和自适应等方面的挑战。(陆成宽)

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