6 月智慧烤箱
(0) | 2015年12月6日 | 翻譯: 
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Aaron Paul discovers Bryan Cranston is living in Breaking Bad’;s motorhome 在該系列的 10 年中，兩位演員參加了一個小品，邀請他們在露營地做飯，因為在他們公司吃早餐. 基本上, 這是一個供人們捐款的宣傳視頻，抽籤後，一位獲勝者可以與兩位演員在該系列的大篷車中做飯和用餐. - 核爆炸試驗 (1958年) 美國. 1945年到1962年間進行的210大氣層核試驗, 用多台攝像機在周圍2捕獲的每個事件,每秒400幀. 但在幾十年以來, 約10,000 這些影片的空閒坐, 分散在全國各地的高安全金庫. 他們不僅塵封, 膜材料本身緩慢分解, 使他們的數據包含到永遠丟失的邊緣.
對於過去的五年, 勞倫斯·利弗莫爾國家實驗室 (LLNL) 武器物理學家格雷格斯普里格斯和電影專家組成一支精幹, 檔案工作者和軟件開發人員一直在執行任務，追捕, 掃描, 重新分析和撤銷密級分解這些膜. 目標是保持電影的內容它永遠失去了前, 並提供更好的數據，誰使用計算機代碼，以幫助測試時代後期的科學家證明了中美老化. 核威懾力量仍然安全, 安全有效.
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- 相運作神經網絡的角色控制 我們提出使用一種新的神經網絡結構稱為相位運作神經網絡的一個實時性控制機制. 在這種網絡結構, 的權重是通過使用所述相作為輸入的環狀函數來計算. 隨著相, 我們的系統需要輸入用戶控件, 字符的前一個狀態, 場景的幾何, 和自動地產生高質量的運動實現期望的用戶控制. 整個網絡中的端至端的方式訓練的上運動的組成如步行大型數據集, 賽跑, 跳躍, 和登山運動裝配到虛擬環境. 在字符適應不同的幾何環境，如步行和跑步在崎嶇地形上我們的系統可以自動因此產生運動, 翻過大石頭, 跳躍過障礙, 和在低天花板蹲在. 我們的網絡架構產生更高質量的結果比時間序列自回歸模型如LSTMs因為它與運動有關的相位潛變量明確處理. 一旦被訓練, 我們的系統也極其快速和緊湊, 要求的執行時間只有毫秒的存儲幾兆, 即使當運動千兆字節的數據訓練. 我們的工作是最適合控制交互式情景字符，如計算機遊戲和虛擬現實系統.
