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香奈儿为了庆祝今年冬天的快闪计画「CHANEL N°5 IN THE SNOW」登场,近日特别选在快闪场地纽约设计酒店(The Standard, High Line in New York City)举办派对,向经典的N°5香水致敬。多位与会名人都身穿香奈儿服饰到场,包括两位品牌大使莉莉萝丝戴普(Lily-Rose Depp)、朴秀珠(Soo Joo PARK)都盛装出席,韩国男团MONSTA X则是担任表演嘉宾炒热气氛。莉莉萝丝戴普以一身典雅黑色套装现身,选穿香奈儿斜纹软呢外套配菱格纹印花斜纹软呢膝上裙,手上的复古风黑色香奈儿提包特别可爱。前阵子才来台湾参与活动的超模朴秀珠,则是穿上香奈儿2019/20 Cruise度假系列白色蕾丝荷叶边上衣搭白色斜纹软呢膝上裙,再披上秋冬米色斜纹软呢黑色格纹长版外套、穿过膝长靴增添气势,更巧妙以贝雷帽、腰鍊妆点细节,混搭率性优雅风。而香奈儿派对总少不了精采的现场演出,这次被品牌看中的是韩国男团MONSTA X,他们穿着香奈儿服饰带来劲歌热舞,再次展现K-pop的超强魅力。 「CHANEL N°5 IN THE SNOW」快闪计画只有短短几天,即日起至12月15日在纽约设计酒店打造了温馨的雪国小屋村庄,现场设置了耶诞树和雪橇等等,绝对是近日造访纽约不可错过的打卡点,品牌旗下滑雪用品也能在此找到,更提供了热可可摊、互动拍照装置等吸引消费者。超模朴秀珠穿上香奈儿2019/20 Cruise度假系列白色蕾丝荷叶边上衣搭白色斜纹软呢膝上裙,再披上秋冬米色斜纹软呢黑色格纹长版外套、穿过膝长靴增添气势,更巧妙以贝雷帽、腰鍊妆点细节,混搭率性优雅风。图/香奈儿提供 分享 facebook 「CHANEL N°5 IN THE SNOW」快闪计画只有短短几天,即日起至12月15日在纽约设计酒店打造了可爱的雪国小屋村庄。图/香奈儿提供 分享 facebook 「CHANEL N°5 IN THE SNOW」快闪计画只有短短几天,即日起至12月15日在纽约设计酒店打造了可爱的雪国小屋村庄。图/香奈儿提供 分享 facebook 莉莉萝丝戴普以一身典雅黑色套装现身,选穿香奈儿斜纹软呢外套配菱格纹印花斜纹软呢膝上裙,手上的复古风黑色香奈儿提包特别可爱。图/香奈儿提供 分享 facebook 「CHANEL N°5 IN THE SNOW」快闪计画只有短短几天,即日起至12月15日在纽约设计酒店打造了可爱的雪国小屋村庄。图/香奈儿提供 分享 facebook 韩国男团MONSTA X穿着香奈儿服饰带来劲歌热舞,再次展现K-pop的超强魅力。图/香奈儿提供 分享 facebook 韩国男团MONSTA X与韩国超模朴秀珠穿着香奈儿服饰带来劲歌热舞,再次展现K-pop的超强魅力。图/香奈儿提供 分享 facebook

全球开发人工智能(AI),uu快3走势学习机会不断增加;AI利用深度学习建立模型,最简单是监督式学习(Supervised Learning),利用大量标记数据,透过算法训练AI模型,不过一般人对AI比较抽象,亲手实作AI玩具,就更容易明白。增强学习自行产生数据为了推广AI,AWS推出了多项学习工具,最初推出视觉运算摄影机DeepLens,训练视觉运算。去年,AWS推出了DeepRacer,以「增强学习」(Reinforcement Learning)训练赛车。「增强学习」是建立AI模型的一种方法,一般以监督式学习(Supervised Learning),必须有大量数据训练模型,「增强学习」则是自我产生数据,再训练AI模型。简而言之,「增强学习」就是从错误中学习(Trial and error),最著名例子是AlphaGo Zero,输入围棋规则和策略,电脑开始对弈,电脑可日以继夜下棋,人类旷古未有的棋局也想出来,终于一举击败了棋王。「增强学习」适合没有固定执行方式的任务,例如训练机械人或者无人驾驶。无人驾驶可以先在虚拟环境下试驾,自行产生大量数据训练模型,然后才到公路上验证,节省大量训练时间。训练「增强学习」以软件的代理人(Agent),安装到虚拟环境学习,设定执行策略和方针,就目标设定赏罚,然后反馈不断修正AI模型。Agent和环境互动产生大量数据,训练了AI模型,就可在现实世界执行作业。AWS开发了于Sagemaker工具建立、训练和部署机器学习模型,又利用ROS开发可以在虚拟环境训练机械人的RoboMaker,两者结合推出了DeepRacer。DeepRacer具备视像镜头,开发人员可训练DeepRacer在虚拟环境中,训练在赛道上,根据不同指令,例如从镜头传回路况,然后设定转向和车速,以及学习时的赏罚标准,不同学习参数等,先以Agent在虚拟环境训练AI模型。然后,AI模型下载到DeepRacer实体车试跑。AI第一手经验Mike Miller是AWS的AI设备总监,曾为Amazon开发Fire TV之类Amazon消费电子终端,如今则开发AI设备,以引起开发AI的兴趣,开发人员有第一手经验开发AI,而首项视觉运算就非常成功。去年,AWS推出了DeepRacer,也举办全球比赛。第一代DeepRacer只能独自在赛道上完成赛事,再计算完成的时间决定胜负。「DeepRacer是鼓励更多开发人员学习增强学习,除了AWS举办赛事,不少企业内部也举办赛事,推动内部学习AI气氛。」第一代DeepRacer只有一部镜头,没有距离感,也不可能避障。AWS推出新一代DeepRacer模型车,镜头从一部增加至两部,获得立体的视觉效果,模仿人眼作深度检测;并且加上了光达(Lidar)装置,全名为Light Detection And Ranging,中文称光达或雷射雷达,以利用激光量测目标物距离,类似自动汽车辅助驾驶。「DeepRacer人类具有两只眼睛,可看到深度景物和附近的障碍物,是否有车辆在前方,并训练出更复杂AI模型避障,多部车亦可能在同一车道比赛,避免碰撞或超车,DeepRacer也会举办新赛事,鼓励大家训练自动驾驶的AI模型。」不过,DeepRacer的Lidar只是二维,并且向前倾斜,以探测前方物件。不少工业用的机械人须利用「增强学习」训练,开发人员可测试不同参数和算法的优劣,掌握计算的原理。DeepRacer也具备HDMI介面,并且利用Ubuntu的Linux作业系统,一般人亦可登入,甚至加入新应感器。从玩乐中学习增AI乐趣AWS为了增加学习AI的乐趣,又推出了DeepComposer,以Generative AI方式,透过大量学习相同的音乐风格,DeepComposer透过简单的键盘创作出4种不同风格音乐,包括有摇滚、流行、爵士、古典音乐,透过Generational Adversarial Neural Network(GANN)神经网络进行训练。Generative AI原理是透过机器学习内容,例如文字、绘画风格、音乐的例子,再创作出新的内容。例如以某一画家风格训练的机器学习模型,可按照同一风格创作。DeepComposer可按照开发人员在音乐键盘弹奏的音乐,演变出新乐章。DeepComposer的GANN包含了两个AI模型,一个称之为Generator,另一则是Discriminator。「前者根据用户输入的MIDI音效,创作出音乐的段落和音符,而Discriminator则会促使乐章切合某一种音乐风格。打个比喻,Generator有如乐团,Discriminator则有如指挥。」Miller说,DeepRacer具备了全球的赛车,AWS也考虑举办全球的音乐比赛,以推广DeepComposer。「AWS发现开发人员喜欢从玩乐学习,竞赛也可以刺激起大家对于AI的兴趣。」

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本文来源:线上现金网注册 责任编辑:大发分分快3注册 2019年12月13日 10:17:32

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