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nodeepsleep一名25岁的亚美尼亚公民惨死 俄一航班撞人 起飞过程中起落架撞人

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    原标题:莫斯科机场一航班起飞过程中发生撞人事件 1人死亡

      据俄罗斯国际文传电讯社报道,当地时间20日晚间,莫斯科谢列梅捷沃国际机场一架从莫斯科飞往雅典的航班在起飞过程中发生撞人事故,导致一人死亡。

   ju e luo si guo ji wen chuan dian xun she bao dao, dang di shi jian 20 ri wan jian, mo si ke xie lie mei jie wo guo ji ji chang yi jia cong mo si ke fei wang ya dian de hang ban zai qi fei guo cheng zhong fa sheng zhuang ren shi gu, dao zhi yi ren si wang.

      机场因此临时关闭了发生事故的跑道,8个航班因此延误。

      据俄联邦侦查委员会发布的消息称,事故发生在晚20点左右,一架波音737-800飞机在起飞过程中,起落架撞到一人,并因此返航。

      死者为一名25岁的亚美尼亚公民,从西班牙马德里起飞在莫斯科转机回国。

      调查人员在事故发生的跑道上发现了该男子的肢体碎片,但是事故发生的具体原因还在调查当中。

     原标题:俄一航班撞人 一名亚美尼亚公民惨死在机场跑道中

     值班主任:颜甲

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发布时间:10:27:25

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深长文本:在表面繁荣的背景下,人工智能的发展陷入困境

  &nwwe100 com_高鹰生殖中心bsp; 编者按:连线杂志在12月的最新一期中以封面故事的形式报道了人工智能的发展。现在,深入学习。

    编者按:连线杂志在12月的最新一期中以封面故事的形式报道了人工智能的发展。现在,深度学习面临着无法推理的困境,这意味着它不能使机器具有与人类相同的智能。但是真正的推理在机器里是什么样子呢?如果深入学习不能帮助我们实现我们的目标,我们能做什么?作者是Clive Thompson(@pomeranian 99),最初名为“如何教人工智能一些常识”。

    第一,

    五年前,总部设在伦敦的AI公司DeepMind的程序员兴奋地看着AI自学玩一个经典的街机游戏。他们利用当今最热门的技术,深入的学习,掌握了一项看似“神奇”的任务。

    这是一个由雅达利开发的游戏。在游戏中,你需要移动棋盘的底部,弹球,然后击中上面所有的砖块。

    深度学习是机器自我教育的一种方式;您为AI提供了大量数据,并且它自己识别模式。在这个游戏中,数据是屏幕上的活动——块像素代表砖、球和玩家的平板。

    DeepMind的人工智能,由分层算法组成的神经网络,对Breakout的工作原理、规则、目标,甚至如何玩都不了解。编码器只是让神经网络检查每个动作的结果,每个球的弹跳轨迹。这会导致什么?

    事实证明,它有一些dota牛人纵横异界_高鹰生殖中心令人印象深刻的技能。在前几场比赛中,AI只是控制了它下的平板电脑。但是打过几百次后,它开始精确地弹起球。在游戏600时,神经网络利用了职业人类突破游戏玩家的动作,穿透了一整排砖头,以保持球沿墙顶跳跃。

    DeepMind首席执行官德米斯哈萨比斯(Demis Hassabis)当时说:“这对我们来说是一个大惊喜。”这一策略完全来自基础系统。”

    人工智能已经表明,它可以像人一样细微地思考,并掌握爆发背后的内在概念。因为神经网络松散地反映了人脑的结构,所以理论上它们应该以某种方式模仿我们自己的认知方式。这一刻似乎证明了这个理论是正确的。

    去年,位于旧金山的一家人工智能公司VioReCon的计算机科学家提供了一个有趣的现实测试。他们使用了类似于DeepMind的人工智能,并在Breakout上进行了训练。

    结果很好。但后来他们稍微改变了游戏的布局。在一次迭代中,他们把盘子抬得更高;在另一次迭代中,他们在盘子上面添加了一个坚不可摧的区域。

    人类玩家可以快速适应这些变化,但神经网络却不能。这种看似聪明的人工智能只能产生它在数百场比赛中掌握的突破方法。它无法应付新的变化。

    “我们人类不仅仅是模式识别器,”Vicarious的联合创始人之一计算机科学家Dileep George告诉我。我们也在为我们所看到的建立模型。这些都是因果模型-我们对因果关系的理解。

    人类可以推理,他们可以理性地思考我们周围的世界。我们有很多常识知识来帮助我们发现新的情况。当我们看到突破比赛和我们刚玩的比赛稍有不同时,我们意识到它可能有大致相同的规则和目标。

    另一方面,神经网络对突破一无所知。它所能做的就是遵循这种模式。当模式改变时,它无能为力。

    深度学习支配着人工智能。在它成为主流的六年中,它已经成为帮助机器感知和识别周围世界的主要方式。

    它为Alexa的语音识别、Waymo的自动驾驶仪和Google的即时翻译提供了动力。在某些方面,Uber的网络也是一个巨大的优化问题。它使用机器学习来找出乘客需要汽车的地方。中国科技巨头百度拥有2000多名致力于神经网络人工智能的工程师。

    多年来,深入学习似乎越来越好,不可抗拒地给予机器与人类一样流畅和灵活的智能。

    但也有人认为深入学习面临困难。他们说,仅凭这一点,它永远不会产生广义的智能,因为真正的人类智能不仅仅是模式识别。

    我们需要开始弄清楚如何制造人工智能常识。他们警告说,如果我们不这样做,我们将继续达到深度学习的极限,比如视觉识别系统,通过改变一些输入很容易被愚弄,比如使深度学习模型认为乌龟是枪。

    但是,他们说,如果我们成功,我们将目睹更安全和更有用的设备的爆炸性增长,比如在杂乱的家庭中自由移动的医疗机器人、不会误报的欺诈检测系统等等。

    但是真正的推理在机器里是什么样子呢?如果深入学习不能帮助我们实现我们的目标,我们能做什么?

    二。

    48岁的纽约大学心理学和神经科学教授加里马库斯戴着眼镜,很担心。他可能是最深入学习的最著名的对手。

    马库斯在20世纪80年代和90年代开始对人工智能感兴趣,那时神经网络还处于实验阶段,从那时起,他一直在做同样的论证。

    “我不仅迟到了,还想在聚会上小便,”当我在纽约大学附近的公寓里见到他时,马库斯告诉我。我们也是私人朋友。当深度学习开始爆炸时,我说:“方向不对,伙计们!”

    当时,深入学习背后的策略与现在一样。例如,你想要一台机器学会自己识别雏菊。首先,您需要编写称为“神经元”的算法,像三明治(使用多层时,三明治变得更厚或更深,从而“深入”学习)那样逐层连接它们。

    在第一级输入雏菊的图像,它的神经元将判断图像是否像以前看到的雏菊示例。然后,信号将移动到下一级,其中循环过程。最终,这些层得出结论。

    起初,神经网络只是盲目的猜测,它们或多或少是在一张白纸上开始生活的。关键是建立一个有用的反馈回路。每当人工智能不能识别雏菊,那组神经连接就会削弱导致错误猜测的链接;如果成功了,就会加强。

    给定足够的时间和足够的Daisy样本,神经网络将变得更加精确。它学会了直观地识别一些雏菊的图案,以便它可以识别雏菊每次(而不是向日葵或菊花)。

    随着时间的推移,这个核心思想——从一个简单的网络开始,通过反复的训练——已经得到了改进,并且似乎几乎适用于任何地方。

    但马库斯从不信服。对他来说,问题是一张空白的纸:它假设人类仅仅通过观察周围的世界来建立他们的智力,而机器可以。

    但马库斯并不认为人类就是这样工作的。他赞同诺姆乔姆斯基的智力发展理论。他认为,人类天生具有学习、掌握语言和解释物质世界的天赋,而不是一张白纸。

    他指出,虽然许多人认为神经网络是智能的,但它们似乎不像人脑那样工作。首先,他们需要太多的数据。

    在大多数情况下,每个神经网络需要数千或数百万个样本来学习。更糟糕的是,每次你想让神经网络识别一个新项目,你必须从头开始训练。识别金丝雀的神经网络在识别鸟的歌声或人类语言方面是没有用的。

    “我们不需要大量的数据来学习,”马库斯说。他的孩子们可以在不看一百万辆车的情况下认出一辆车。更好的是,他们可以“抽象”,当他们第一次看到拖拉机时,他们知道这有点像汽车。他们也可以做反事实的工作。

    谷歌翻译可以把法语译成英语。但它不知道这些词是什么意思。马库斯指出,人类不仅掌握了语法模式,而且掌握了语法背后的逻辑。你可以给孩子一个错误的动词,比如pilk,她可能会推断过去时态是pilk。当然,她以前从未见过这个词。她没有在这个领域接受过任何“培训”。她只是直觉地知道一些语言操作的逻辑,并能够把它应用到新的情况。

    “这些深入的学习系统不知道如何集成抽象知识,”Marcus说,他创立了一家公司,创造了人工智能,以较少的数据学习(并在2016年将公司卖给了Uber)。

    今年早些时候,马库斯发表了一篇关于arXiv的白皮书,认为如果没有一些新的方法,深度学习可能永远无法突破目前的局限。它需要的是一种驱动力——互补的或者内置的规则,以帮助它对世界进行推理。

    三。

    Oren Etzioni经常微笑。他是西雅图艾伦人工智能研究所的计算机科学家。

    他在他明亮的办公室里向我打招呼,领着我穿过一块白板,上面写着关于机器智能的想法。“定义成功”,“任务是什么?”在外,年轻的人工智能研究人员戴着耳机和敲击键盘。

    Etsoni和他的团队正在研究常识。他将此定义为两个具有传奇色彩的人工智能时刻:1997年720lu ocm_高鹰生殖中心IBM的“深蓝”击败国际象棋大师加里卡斯帕罗夫,去年“深蓝”击败世界顶级围棋选手李世石。(谷歌在2014收购了DeavyType)。

    “用深蓝色,当房间着火时,我们的程序可以做出超常的象棋动作。”Etsoni开玩笑说。正确的?根本没有背景。快进20年。当房间着火的时候,我们有一台能玩得比平时多的电脑。

    当然,人类没有这种局限性。如果发生火灾,人们会发出警报并冲向大门。

    换句话说,人类具有基本的世界知识(火烧东西)和理智的能力(你应该尽量远离失控的火)。

    为了让人工智能真正像人一样思考,我们需要教它人人都知道的东西,比如物理学(扔到空中的球)或相对大小的东西(大象不能放在浴缸里)。在人工智能有了这些基本概念之前,Etsoni认为人工智能无法推理人类消亡后的生活_高鹰生殖中心

    随着保罗艾伦投资数亿美元,Etsoni和他的团队正在开发一个常识推理层,以适应现有的神经网络。(艾伦研究所是一个非营利组织,所以他们发现的所有东西都将被公开,任何人都可以访问。)

    他们面临的第一个问题是回答一个问题:什么是常识?

    Etsoni把它描述为我们认为理所当然的关于世界的所有知识,但是很少大声说出来。他和他的同事们提出了一系列基准问题,一个真正理性的人工智能应该能够回答:如果我把我的袜子放在抽屉里,它们明天还会存在吗?如果我踩到别人的脚趾,他们会生气吗?

    获取这种知识的一种方法是从人类中提取它。Et海兰珠的喜剧人生_高鹰生殖中心soni的实验室正在向亚马逊土耳其机器人上的众包人员支付费用,帮助他们进行常识演示。

    然后,研究小组将使用各种机器学习技术——一些老式的统计分析,一些深度学习的神经网络——来训练这些陈述。如果他们做得对,Etsoni相信他们可以产生可重用的计算机推理“乐高积木”:一组可以理解的单词,一组可以掌握的物理知识等等。

    蔡业金,Etsoni团队的常识科学家之一,已经多次负责众包。在一个项目中,她希望开发一种人工智能,能够理解一个人的行为或陈述他隐含的意图或情感。

    她首先研究了数以千计的Wiktorial在线故事、博客和成语条目,提取诸如“Jeff敲倒了Roger”之类的短语事件。然后她匿名地记录每个短语——“X将Y击倒”——并询问土耳其机器人平台上的众包商描述X的意图:他们为什么这样做?

    当她收集到25000个这样的标记句子时,她用它们训练一个机器学习系统来分析以前从未见过的句子,并推断句子的语气或意图。

    充其量,新系统运行的时间只有一半是正常的。但是当它开始运作时,它显示了一些非常人性化的观念:它预言奥伦试图通过说“奥伦做了感恩节晚餐”之类的话来给他的家人留下深刻的印象。

    “我们也可以推断其他人的反应,即使他们没有被提及,”崔说。所以X的家人可能会受到感动和爱戴。

    由她的团队构建的另一个系统使用土耳其机器人平台上的众包在故事中标记人们的心理状态;给定一个新情况,产生的系统还可以得出一些“尖锐”的推断。

    例如,有人告诉我一个音乐教练对他的乐队糟糕的表现很生气,他说:“教练很生气,把他的椅子扔了。AI预言他们会“事后感到恐惧”,尽管故事并不明确。

    崔烨金、Etsoni及其同事没有放弃深入学习。事实上,他们认为这是一个非常有用的工具。但是他们认为没有捷径可以让人们清楚地说出我们所有人都拥有的奇怪、无形、隐含的知识。

    深度学习是垃圾输入和垃圾输出。向神经网络提供大量的新闻文章是不够的,因为它不能吸收未陈述的知识,这很明显是作者不想提及的。

    正如崔烨金所说:“人们不会说,‘我的房子比我的大’。”为了帮助解决这个问题,她要求土耳其机器人平台上的众包人来分析1100个常见动词所暗示的物理关系,如“X投掷Y”。这又提供了一个简单的统计模型,用于通过使用“Oren抛球”的句子来推断球必须小于Oren的。

    另一个挑战是视觉推理。Etsoni团队中的另一位AI科学家阿尼鲁达哈姆凯姆巴维向我展示了一个在屏幕上行走的虚拟机器人。艾伦研究所的其他科学家已经建造了一座充满生活必需品的房子——厨房橱柜里装满了盘子和沙发,这些盘子和沙发可以随意摆放,并且符合现实世界中的物理定律。

    然后他们设计了机器人,看起来像一个深灰色的带有手臂的垃圾桶,研究人员告诉它去寻找一些东西。神经网络在完成了数以千计的任务之后,已经为现实生活打下了基础。

    当你问“我有西红柿吗?”它不打开所有的柜子。“更倾向于打开冰箱,”Kambawe说。或者,如果你说‘给我找钥匙’,它就不会去拿电视了。它会在电视机后面看。它已经知道电视机通常不会被拿走。”

    Etsoni和他的同事们希望这些不同的组成部分——崔叶金的语言推理、视觉思维和他们正在做的其他工作——能够使人工智能掌握教科书中的科学信息——最终能够结合起来。

    但是要花多长时间,最终产品会是什么样子呢?他们不知道。他们正在建立的常识系统仍然会犯错误,有时超过一半的可能性。

    崔估计她需要一百万种人工语言来训练各种语言分析器。建立常识似乎异常困难。

    四。

    制造机器还有其他合理的方法,但是它们更加劳动密集。例如,您可以坐下来用手写出告诉机器世界它是如何工作的所有规则。这就是Doug Lenat的CYC项目的运作方式。

    34年来,伦纳德雇佣了一支工程师和哲学家团队,编写了2500万条常识规则,比如“水是湿的”或“大多数人都知道朋友的名字”。这让Cyc推断:“如果你的衬衫湿了,你可能在雨中。”优点是Leonard可以精确地控制进入Cyc数据库的内容,而众包知识则不能。

    这种由粗鲁的手动行为构成的人工智能在深度学习领域已经变得不那么流行了。这部分是因为它可能是“脆弱的”:没有正确的世界规则,人工智能可能陷入困境。这就是编程聊天机器人如此迟钝的原因;如果没有明确地告诉它们如何回答问题,它们就不能推理出来。

    Cyc比聊天机器人更有能力,并且已经被批准用于医疗系统、金融服务和军事项目。但是这项工作很慢而且很昂贵。伦纳德说,CYC的开发成本约为2亿美元。

    但是,一点一点地,手工编程可能只是复制一些固有的知识,根据乔姆斯基特的说法,这些知识是人类大脑所拥有的。

    这就是Dilip George和研究人员所做的突破。为了创造一个在游戏布局改变时不会变成“智力迟钝”的人工智能,他们放弃了深入的学习,并建立了一个包含硬编码的基本假设的系统。

    George告诉我,他们的人工智能不费吹灰之力就学会了“物体存在,物体相互影响,物体的运动和与其他物体的碰撞之间存在因果关系。”

    在突发事件中,该系统发展了测量不同行动过程及其可能结果的能力。但它也起着相反的作用。如果AI想在屏幕的左上角打碎一块砖头,它将合理地将平板电脑放在右角。

    这意味着当Vicarious改变游戏规则——添加新的砖块或升降板——系统将得到补偿。它似乎捕捉了一些突破本身的一般理解。

    显然,这种人工智能在工程上有取舍。可以说,精心设计和仔细规划以准确地找出要输入到系统中的预设逻辑是一项更加艰巨的任务。在设计新的系统时,很难在速度和精度之间达到适当的平衡。

    乔治说,他寻找最小的数据集“以适应模型,以便它能够快速学习”。你需要的假设越少,机器在做决策时就越有效。

    一旦你训练了一个深层学习模型来识别一只猫,你就可以给它看它以前从未见过的俄罗斯蓝猫,它会立刻得出结论:它是一只猫。在处理了数以百万计的照片之后,它不仅知道什么让猫成为猫,而且知道识别猫的最快方法。

    相比之下,Vicarious的AI比较慢,因为随着时间的推移,它会主动进行逻辑推理。

    当替代品的AI运作良好时,它可以从较少的数据中学习。乔治的团队创建了人工智能,通过识别扭曲的字体图像来突破神经网络中“我不是机器人”的障碍。

    像突围系统一样,他们预先授权人工智能具有诸如知识之类的能力,以帮助其识别字符。有了适当的指导,他们只需要在260幅图像上训练AI,AI才能学会以90.4%的精度破译验证码。相比之下,为了破解验证码,需要对超过230万张图像训练神经网络。

    其他人正在以不同的方式将常识结构构建成神经网络。例如,两名DeepMind研究人员最近创建了一个混合系统:部分深度学习和部分更传统的技术。他们把这个系统称为归纳逻辑编程。我们的目标是创造一些可以在数学上推理的东西。

    他们用孩子们的游戏“嘶嘶声”来训练它。在这个游戏中,你从1开始计数。如果一个数字可以除以3,他们会说“fizz”,如果可以除以5,他们会说“buzz”。普通的神经网络只能处理它以前看到的数字;如果它被训练到100分钟,它将知道99的“fizz”和100的“buzz”。

    但它不知道如何处理105。相比之下,DeepMind的混合式深层思考系统似乎理解这个规则,并且当数量超过100时没有问题。开发这种混合系统的DeepMind程序员之一Edward Grefenstette说:“你可以训练系统,以某种方式推断出深层学习网络不能独自完成。”

    Yann Lecun,深入学习的先驱,Facebook人工智能研究部门的现任负责人,同意这个领域的许多批评。他承认这需要太多的训练数据,不能推理,并且没有常识。

    “在过去的四年里,我基本上一次又一次地重复着这句话,”他提醒我。但他仍然坚信,正确的深入研究可以得到答案。他不同意乔姆斯基关于人类智慧的观点。他认为,人类的大脑通过交互而不是内在的规则来发展推理。

    他指出:“如果你想想动物和婴儿在生命的最初几分钟、几小时或几天里是如何学习的,它们会学到很多东西,以至于看起来像是出生的。”但事实上,他们不需要硬编码,因为他们可以快速地学习一些东西。”

&nbs幸福美地聊天室_高鹰生殖中心p;   从这个角度出发,为了理解世界的物理定律,婴儿只需要移动头部,处理传入的图像,并得出景深是一样的结论。

    然而,杨洁篪承认,目前尚不清楚哪种方式能够帮助深入学习走出困境。它可能是“对抗”神经网络,一种相对较新的技术,其中一种试图用虚假数据欺骗另一种,迫使第二种神经网络开发图像、声音和其他输入的极其微妙的内部表示。

    它的优点是不缺乏数据。你不需要收集数百万的数据来训练神经网络,因为它们相互学习。(作者的注意:类似的方法正在被用来产生令人深感不安的“深假的”视频,其中一些人似乎在说或做他们没有说或做的事。)

    我在纽约Facebook人工智能实验室的办公室遇到了杨利坤。马克扎克伯格在2013年招募了他,并承诺实验室的目标将是将人工智能推向极限,而不仅仅是对Facebook产品进行小调整。像学术实验室一样,杨利坤和他的研究人员可以公布他们的研究结果供其他人参考。

    杨丽坤仍然保留着他母语的法语口音。站在白板的前面,他积极地概述了可以促进进一步学习和进步的理论。对面的墙上挂着斯坦利库布里克的《2001:太空漫游》中的一幅壮丽的画,主宇宙飞船漂浮在太空深处,一艘轮式宇宙飞船环绕地球运行。“哦,是的,”当我指着他们时,杨利坤说,他们为影片重印了库布里克的艺术作品。

    通过我们周围的图片来讨论人类的人工智能令人不安,因为2001年的HAL 9000,人类的人工智能,是一个有效的杀手。

    这指出了一个更深层次的哲学问题,它超越了人工智能发展方向的争论:制造更智能的人工智能是个好主意吗?Vicarious的系统破解了验证码,但是验证码的意义在于防止机器人模仿人类。

    一些人工智能研究人员担心,与人类心理交流和理解的能力可能使坏的人工智能极其危险。牛津大学的尼克博斯特罗姆为创造“超智能”敲响了警钟。超级智能是一种人工智能,它自我提高并迅速超越人类。它可以在各个方面超越我们。(他认为建立控制的一种方法是操纵人——“心理理论”对此非常有用。)

    Elon Musk确信存在危险,并资助OpenAI,这是一个致力于安全人工智能概念的组织。

    这样的未来不会让伊泽尼奥失眠。他并不担心人工智能会变成恶意的超级情报。”他说:“我们担心世界将会发生什么。”这甚至不是我们可以自己决定的国际象棋游戏。”目前,还不清楚人工智能将如何发展这些意愿,也不清楚它在软件中会是什么样子。深奥的学习可以征服国际象棋,但它没有天生的下棋欲望。

    令他担心的是,目前的AI很无能。因此,虽然我们可能不会用自我保护智能来创建HAL,他说:“使用致命武器和无能力的AI很容易被杀死。”这也是为什么埃齐奥尼如此决心向AI灌输一些常识的部分原因。最终,他认为,这将使人工智能更安全;众所周知,人类不应该被大规模屠杀。艾伦研究所的任务之一是合理化人工智能并使其更安全。

    Ezioni指出,人工智能的反乌托邦科幻愿景的风险小于短期的经济转变。如果人工智能在常识方面更胜一筹,它将能够更快地完成那些目前对于深入学习模式匹配来说很困难的任务:司机、收银员、经理、各行各业的分析师,甚至记者。

    但真正理性的人工智能所造成的损害甚至可能超出经济范围。想象一下,如果一个传播虚假政治信息的机器人能够运用常识,在Twitter、Facebook或大量手机上与人类完全一样,那将会是什么样子。

    马库斯同意人工智能如果具有推理能力是危险的。但是,他说,好处是巨大的。人工智能可以像人一样推理和感觉,但它可以以计算机的速度运行。它可以从根本上改变科学,并以我们人类不可能的速度发现因果关系。

    除了拥有大量的机器人知识外,它还可以像人一样进行心理实验,并遵循“如果-那么”的链条来思考反事实。例如,我们最终可以治愈精神疾病,”马库斯补充说。人工智能也许能够理解这些复杂的蛋白质生物级联,它们参与大脑的构建,并使它们正常或异常地工作。”

    杨利坤本人在2001年的《太空漫游》照片下提出了异端观点。当然,让AI更人性化,有助于AI帮助我们的世界。但是,直接复制人类思维呢?没有人知道这是否有用。我们已经有了像人一样思考的人;也许智能机器的价值在于它们和我们完全不同。

    “如果他们有我们没有的能力,他们会更有用,”他告诉我。然后他们将成为智力的放大器。所以在某种程度上,你希望他们拥有非人类的智慧…你希望他们比人类更理性。”换句话说,让人工智能有点人为化也许是值得的。

    链接到原始文本:http://www.wired.com/./how-to-.-人工智能-.-./

    编译组制作。艺术经纬:郝鹏程

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