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浦江黄河“协奏”创新曲-滚动-时政频道-中工网

2019-10-22 21:30 来源:消费日报网

  浦江黄河“协奏”创新曲-滚动-时政频道-中工网

  2017年底召开的全国组织部长会议指出,“机关党建,重点是落实党员领导干部双重组织生活、民主评议党员等制度,强化党组领导责任,抓实党的政治建设、思想建设,着力解决‘灯下黑’问题”。全省机关党的工作要牢牢把握正确政治方向,在绝对忠诚、大局意识、极端负责、无私奉献、廉洁自律上做表率。

          要严明政治纪律和政治规矩,聚焦“七个有之”,严肃查处对党不忠诚不老实、阳奉阴违的“两面人”和违背党的政治路线、破坏党内政治生态问题,确保党中央政令畅通。

  因此,无论什么样的思想言论,只要关乎政党、政权、政府和政策,都有可能产生意识形态的后果。结果,不明实情的患者多花了钱却没治好病,甚至有损健康。

  中法都是联合国安理会常任理事国和具有全球影响的大国。相互称“同志”,唤出的是党员之间的认同感和归属感,而“逢长必叫”,叫出的却是你高我低、你主我次的等级之感。

法中双方要密切高层交往,深化经贸、投资、农业、核能、环境等领域合作,加强在应对气候变化、维护多边贸易体制、防范金融风险等全球性问题上沟通协调。

  伟大的中国人民以创造、以奋斗、以团结、以梦想,收获了光辉灿烂的文明成果,书写了彪炳史册的文明奇迹。

  抓住了这些关键问题,领导干部在面对意识形态问题的时候就能够做到忙而不乱、忙而不累了。在“四个意识”中,政治意识是管总的,大局意识、核心意识、看齐意识都具有政治意识的涵义,都是讲政治的具体体现。

  彭纯董事长主持召开扶贫工作领导小组会议  会议听取了企化部关于2017年扶贫工作总结及2018年工作计划、2017年对外捐赠情况及2018年对外捐赠计划的报告、普惠部关于2017年金融精准扶贫贷款推进情况分析以及人资部关于扶贫干部管理及党费助推脱贫攻坚情况的报告。

  要增强“四个意识”,旗帜鲜明讲政治,更加自觉地在思想上政治上行动上同以习近平同志为核心的党中央保持高度一致。意识形态能力何以重要?从理论上说,党的群众基础和执政基础包括物质和精神两方面。

  中华民族的优秀传统文化,是我们的精神财富,必须传承好、发展好。

  机关各级党组织要坚持把学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神,作为当前和今后一个时期的首要政治任务,深化认识习近平新时代中国特色社会主义思想的科学内涵,深刻领会推进新时期党的建设新的伟大工程的实践意义,深入把握新时期机关党建工作的内在规律与实践路径。

    树立正确的政绩观是实现全面建成小康社会,奋力打赢脱贫攻坚战奋斗目标的重要基础。俗话说,“工欲善其事,必先利其器。

  

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2019-10-22 09:26:00 网易科技 分享
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领导意味着责任。

  据TechnologyReview报道,将来新闻标题可能不再是唯一能够造假的东西,强大的机器学习技术让操作或生成逼真视频和音频内容变得越来越容易,它们能以惊人的准确性让你冒充任何人。俄罗斯一家公司最近推出名为FaceApp的智能手机应用,它可通过添加微笑、加减年龄或更换性别等方式,自动修改某人的面部特征。这款应用还能应用于“美化效果”,包括平滑皱纹,更具争议的是能美白皮肤。

  

  不久前,名为Lyrebird的公司也演示了自己的技术,据称可被用于模仿某人的声音。这家公司已经发布模仿美国前总统巴拉克·奥巴马(Barack Obama)、现任总统唐纳德·特朗普(Donald Trump)以及前美国国务卿希拉里·克林顿(Hillary Clinton)声音的音频。

  

  这只是强大的AI算法可被用于生成内容而非仅仅用于分析数据的2个例证。强大的图形硬件和软件以及最新的视频捕获技术,也在推动这种趋势。2016年,斯坦福大学的研究人员演示了换脸程序Face2Face。这套系统可操纵视频画面,以便某人的面部表情与那些正被深度感测摄像头追踪的人相匹配。结果往往产生令人难辨真伪的内容。

  正如Lyrebird的创始人所承认的那样,这种操纵声音和面部的能力可能引发许多问题。该公司在网站上发表声明称:“在我们的社会,特别是某些国家的司法领域,语音记录目前依然被视为确凿证据。我们的技术对这类证据的有效性提出质疑,因为它允许人们轻易操纵音频录音。这可能产生潜在的危险后果。”

  FaceApp和Lyrebird都利用深度生成卷积网络技术支持自己的产品。这意味着,公司正应用这种近年来才出现的技术作为获取算法的方法,它不再仅被限于分类东西,而是可以自己生成合理的数据。像今天人工智能(AI)执行的许多任务那样,这涉及到使用非常庞大的(或深度)神经网络。这类网络正常情况下需要利用数据训练和调整,以便于它们能够对新输入的数据做出人们预期的响应。举例来说,它们被训练识别照片中的脸部和物体,准确度惊人。

  但同样的网络也能基于它们接受训练的内部数据集自己生成内容。这可能促使这类网络形成无中生有的能力,生成几乎可以乱真的图片。将来,使用同样的技术,操纵视频可能也会变得更简单。Lyrebird联合创始人亚历山大·布雷比森(Alexandre de Brébisson)说:“在某个时候,这些神经网络可能生成完整的视频。但这存在更多挑战,因为在视频所代表的更高维度空间中存在更多变量,当前模型依然不够完美。”

  由于这种技术属于新兴技术,它可能变得越来越重要,并被用于检测虚假视频和音频。德国弗里德里希·亚历山大大学(Friedrich Alexander)的博士生、Face2Face研究员加斯图斯·蒂斯(Justus Thies)表示,他已经开始一个检测视频中操作痕迹的项目,看起来其很有前途。

责编:陶宗瑶(实习生)
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