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www.09am8.com:汝阳县付店镇松门村:发展特色经.

文章来源:www.09am8.com    发布时间:2018年07月19日 10:18  【字号:      】

www.09am8.com不过这似乎也不奇怪,这或许也是鲁曼林中将担任这个79军指挥官的原因之一。

“简单的说……”秦川解释道:“就是不走出碉堡就能精确的计算出敌人与自己的距离,然后把这个距离报告给炮兵,这样炮兵就知道应该把炮弹打到哪里!”

鲁曼林中将不由“哦”了一声,回答道:“当然,我们能做到!”

但秦川看他的样子,却知道鲁曼林中将依旧是似懂非懂。

不过这并不重要,其它的参谋会帮助鲁曼林中将完成,他需要的只是下达命令。


“很好!”秦川回答,然后把视线转移到窗外的高地上。

秦川突然有了种冲动,他想看看英、美军甚至是“战斗法国”的法国士兵……看到一道坚不可摧的防线摆在他们面前时,心里会是怎样的感受。

其实秦川也不舍得离开外高加索,那是对于外面冰冷的世界来说就像是个避风港,虽然那里也发生过战斗,而且一点也不比其它地方造成的伤亡低。

但就像面包师说的那样,至少那里还有温暖。而其它地方……苏联大片地区,不是冰雪覆盖就是一片泥泞,等这些还没完全消退的时候,就是坦克、炮弹以及成片成片的尸体。

秦川很难在这里找到一点美好的东西。秦川承认曼施坦因这个想法不错,直升机的好处就在这里。

“我们每天可以生产两百枚ME63!”曼施坦因说:“工厂就设在哈尔科夫,你知道的,为了能更方便的将它们送到前线。”

秦川明白曼施坦因这话的意思……如果第一步兵团要四处出击拦截甚至增援德装甲部队的话,那肯定少不了ME63。

“但这远远不够!”秦川回答。

这是很明显的,每天两百枚也就是一个月六千枚,而苏军的坦克就有四、五千辆。

“差评”风波反思:要消灭洗稿,还得靠内容平台

后来经常遇到类似的事,最让人气愤的是,有一次有个科技自媒体“洗”了我的文章,利用我尚未更新内容平台的时间差,率先更新其标为原创的文章发到各个微信群,最后在我发了原创文章后,有人站出来说:“你不是标榜原创吗,这个文章不就是洗的那谁的稿子……”让人哭笑不得。

更让人遗憾的是,在我说明来龙去脉后,还有个科技自媒体说:“人家就是借鉴参考了你的文章,不少叙事方式比你的更好,你也可以学习嘛。”就是很多人认为,洗稿没什么,毕竟不是抄袭。

“他们请求增援!”说着弗雷科少将就将目光投向了秦川。

山地作战尤其是极寒情况下的山地作战麻烦处就在这里……增援不是那么容易做到的,从一个山头到另一个山头,看起来似乎很近,但走起来就要翻山越岭没有几天的时间办不到。

而那时,山口只怕已经失守了。

但有一支部队是例外,那就是第一步兵团。

“我们可以再等等!”秦川说。

“一般情况下!”康拉德说:“我认为它应该要由8个人操作:两人负责遥控,你知道的……这两人是E3能命中的目标的关键,所以我们需要准备一个准备替换的人。两个负责架设同时携带另一枚E3,其它四人负责掩护,他们最好装备STG44用于压制敌人火力,原因很简单,火箭弹发射出去之后,操控员必须在5秒……我是说如果目标在一千米外的话就需要5秒,这段时间它必须通过操纵部的望远镜观察并持续操控这枚火箭弹,这也就意味着他会成为敌人很好的目标。而一旦他被敌人击毙或击伤,那么E3就会失去目标!”

在康拉德说话的时候,德军士兵们就在靶场上朝一千米外的目标架设好了E3。

“哦,抱歉,元帅!”康拉德说:“对面那块钢板是00的,我是否需要换一块?”

“不,不需要!”曼施泰因回答:“00与50没有多大的区别!”

曼施泰因说的是对的,目前苏军的主力坦克T34的前装甲只有75,所以不管是50还是00的穿甲能力都能轻松将其击穿,于是也就无所谓了。

“沃森需要几个月时间进行繁重的训练,而专家们需要给该平台饲喂海量条理清楚的数据,以使其能够得出有用的结论。对于沃森系统来说,‘条理清楚’的要求很难达到,因此未经整理过的数据一般都用不上。结果,沃森用户不得不雇佣咨询专家团队,对数据集进行改进整理,既费时又耗钱。”

从IBM沃森健康大裁员看AI落地之痛

为了给沃森健康提供数据支持,IBM在近年进行的大量的收购,这些公司很多为医疗数据分析和解决方案的公司。这包括2016年斥资26亿美元收购的医疗数据公司Truven、2015年斥资10亿美元收购的医疗影像公司Merge以及同样在2015年收购的医疗保健管理公司Phytel。

但即使如此大的投入,IBM似乎还是没有获得太多高质量的数据,其训练的AI表现并部尽如人意。福布斯报道援引专家评论道:“最新的机器学习算法通常不能提供足够的敏感性、特异性和精准性,而这都是临床决策所必需的。”

此前收购的医疗数据和服务公司人员正是这次裁员的主要部分,也侧面证明了他们并没有给IBM带来太大的价值。

——————

见秦川不回答,格里斯多夫就说道:“每月十万人,中校,你知道的,我是情报处长,我知道这个数据!而且这个数据还会继续增加,因为……因为美国人和英国人已经做好开辟另一个战场的准备了,他们有可能从法国北部登陆!”

“嗯哼!”秦川吐了一口烟雾,说道:“的确是个惊人的数字。但是我们会取得胜利的,不是吗?”

“你这么认为吗?”格里斯多夫问。

“当然!”秦川想也不想就回答:“瞧,我们一直都在取得胜利,不管是非洲还是苏联,将来在法国也会的!”

秦川这是想阻止格里斯多夫继续往下说,因为谁都知道……接下来格里斯多夫要说的,就是以这样的速度下去,德国未来怎样怎样,我们该怎么拯救德国阻止这样的事发生。这个AI系统的算法和论文发表在Association for Computational Linguistics conference收录的论文《Conversations Gone Awry: Detecting Early Signs of Conversational Failure》中。论文的作者Lucas Dixon、Nithum Thain、YiqingHua和Dario Taraborelli通过分析维基百科中的讨论页面,收集了大量的讨论板块中大量的网友讨论数据(我们可以称之为帖子),利用自然语言处理技术进行语义分析,并收集人类标注的标签作为数据集作为训练数据,建立预测模型,识别开始谈话中,具有什么样特征的句子会导致谈话会失控甚至是攻击行为(论文中提到:In this work we aim to computationally capture linguistic cues that predict a conversation’s future health)。

最新人工智能:可预测人类谈话走向,让吵架扼杀在摇篮中

论文中提到的例子是是关于“Dyatlov Pass Incident” 的两组维基百科的网友讨论(Dyatlov事件是指1959年2月2日晚发生在乌拉尔山脉北部的9位滑雪登山者离奇死亡的事件。这个团队的队长叫做Dyatlov,他们在登“死亡之山”的东脊时发生事故,10人9死)。其中A1和A2为一组(见下图),分别为两位不同的网友;B1和B2为一组,也是两位不同的网友。A1开始交流,A2用另一个问题反问。相反,B1更温和,用“似乎”提出了意见,B2实际上解决问题,而不是搪塞。这两组讨论中有一组讨论导致对话失控,一个对话者开始进行个人攻击。

一些保持礼貌的谈话指标包括任何一位幼儿园老师都会认可的基本礼貌如“谢谢”,用礼貌的问候开头,并用语言表达一种合作的愿望。在这些谈话中,人们更倾向于用自己的观点来表达他们的观点,比如“我认为”,这似乎表明他们的想法并不一定是最终的结论。

另一方面,直接提问或用“你”这个词开头的对话更有可能使得谈话产生差异甚至是争执,如A2的说话方式。研究人员在论文中提到:“这种影响与我们的直觉相一致,即直接性暗示了来自对话发起人的潜在敌意,也许加强了有争议的强制的有力性(This effect coheres with our intuition that directness signals some latent hostility from the conversation’s initiator, and perhaps reinforces the forcefulness of contentious impositions)”。

以上只是数据集中的一个样本的简要分析。以上过程我们可以通过自然语言处理技术,开始分析这些对话中“最初的评论和回答”的关键词有怎样的特征,并进一步通过机器学习算法构建结果(最终是否有敌意)和“最初的评论”的关联关系,从而建立通过“最初评论”的特征预测对话变成敌意的可能性。

秦川猜的没错,苏联人包括斯大林和朱可夫在内都没想到直升机在高加索山脉可以发挥的作用。

这或许有些难以想像,因为直升机如果考虑到直升机的特性也就是可以悬停、可以索降,那么基本就可以判断它可以往高加索空运兵力和物资,甚至只要有合适的地点比如开辟一块足够大的登陆场,直升机还可以在其上着陆。

但直升机对于这时代来说还是个新玩意,它使用的所有战术对于这时代都是第一次……于是它就像是哥伦布竖鸡蛋,在不知道之前就完全没想到可以做,知道后就会发现这很正常或是当然可以这么做。

直升机在此之前只是用于索降沙洲、用于“鼠窝”捕俘,用于山地作战还是头一回,或者说对于苏军来说还从没经历过,于是不知道并不奇怪。

因此,苏军就按部就班的从黑海在克赖诺夫卡登陆……德军兵力有限无法防守太多的地方,所以必须主动放弃大片地区,这其中包括高加索山脉以北。




(责任编辑:颜勇捷)

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