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有翅膀的词,短语单位
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带翅膀的词,词组。 含义,起源历史,使用示例

带翅膀的词,词组

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沉重、粗糙、可见

马雅可夫斯基 V.V.
马雅可夫斯基 V.V.

用语: 沉重,粗糙,可见。

含义: 非常有说服力,直观,令人印象深刻。

原产地: 来自 V. V. Mayakovsky 的一首诗“Outloud”的表达。 这首诗的第一个引言(1930 年):“我的诗句 // 用劳力 // 将突破 // 岁月的质量 // 并显得 // 沉重, // 粗鲁, // 可见, // 就像在我们的时代// 水管已经进入,// 解决了 // 仍然是罗马的奴隶”。

随机用语:

通往寺庙的路。

含义:

实现理想的道路,通往真理的道路,通往纯洁精神生活的道路。

原产地:

出自苏联格鲁吉亚导演滕吉兹·叶夫根耶维奇·阿布拉泽(1987-1924)的电影《忏悔》(1994),由他根据自己的剧本拍摄。 表情是根据电影中的几句台词形成的:“这条路通向寺庙?”,“如果这条路不通往寺庙,为什么要这条路?”

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Loihi 处理器的编程方式使其电路尽可能模仿所谓的嗅球神经元,嗅球是大脑中负责气味识别的部分。 该系统的进一步发展将使未来能够制造出能够检测危险化学品、隐藏药物或爆炸物的设备,当然,还能做出准确的医疗诊断。

Loihi 处理器的架构与传统中央处理器相比,即使配备了特殊的神经形态加速器,也能与神经回路和更复杂的大脑部分的工作紧密匹配。 多亏了这一点,这种神经形态处理器能够执行超出传统人工智能系统能力的工作。 此外,具有神经形态处理器的系统所消耗的能量明显低于在深度机器学习和自学习领域执行类似任务的传统系统所消耗的能量。

可以在神经形态处理器上实现但使用传统技术很难做到的事情之一就是所谓的一次性学习。 人脑很容易做到这一点,一旦你感觉到某种特有的气味,下一次你肯定会认出它。 使用神经网络的人工智能系统需要对大量示例进行训练,最糟糕的是,先前训练的神经网络无法在不破坏其对先前学习类别的记忆的情况下在新类别中进行训练。 为了获得最大的结果,必须一次使用来自所有必要类别的数据对神经网络进行完全重新训练。

英特尔和康奈尔大学研究人员打算采取的下一步措施是将相关数据(气味)分组到一般类别中。 例如,系统已经能够识别出这种气味对应于欧洲种植的草莓或加利福尼亚种植的草莓的气味,但后来它必须指出这两种气味都是草莓的气味。

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