德国杜伊斯堡 – 埃森大学的研究人员发现，人类很容易受到机器人的情绪操纵。研究结果表明，人类有很强烈的拟人化倾向 – 把人类特征，情感或意图归因于机器人等非人类实体。因此我们可能会成为情感操控的牺牲品。
在前一篇文章中讲了机器人与编程的区别，但总感觉讲的比较空泛，这篇文章继续讲讲那些区别。
曾经有一部讲述人与机器之间爱情的电影《她》（Her），该片由约翰斯嘉丽全程配音参演，讲述了作家西奥多在结束了一段令他心碎的爱情长跑之后，他爱上了电脑操作系统里的女声，这个叫“萨曼莎”的姑娘不仅有着一把
大数据的浪潮现在好像被人工智能的浪潮盖过去了，它到底火还是不火，到底应该朝哪个方向发展，来自科大讯飞大数据研究院的谭昶博士有自己的想法和思考。本文中谭昶博士依据讯飞大数据实践的经验指导企业如何做大数据，并着重介绍讯飞如何运用大数据的方法扭转了教育的思路。
多年来，研究人员一直在努力制造一种设备，让人们可以用他们的思想控制并独立地进行某些活动。
大数据文摘授权转载自学术头条 “她不只是个玩具，而是这个家的一份子。” 这是于今年在国内上映的恐怖喜剧科幻片《梅根》（M3GAN）中的一句台词。该影片辛辣地揭露了 AI 的伦理危机和巨大风险。 在该影片中，一个具备高度人工智能、栩栩如生的玩具人偶梅根，被设计成凯蒂（一个 8 岁的孤儿）最好的玩伴和令家长（洁玛，一名机器人专家）最安心的盟友。 然而，基于 “保护凯蒂不受伤害” 的核心指令，梅根不惜去伤害邻居家的狗，间接害死欺负凯蒂的同伴，亲手杀死邻居老太太，甚至还要杀掉发明自己的洁玛。 梅根做错了吗？答案是
本文约3200字，建议阅读8分钟本文介绍了AI必须与人对齐的说法起源。 “她不只是个玩具，而是这个家的一份子。” 这是于今年在国内上映的恐怖喜剧科幻片《梅根》（M3GAN）中的一句台词。该影片辛辣地揭露了 AI 的伦理危机和巨大风险。 在该影片中，一个具备高度人工智能、栩栩如生的玩具人偶梅根，被设计成凯蒂（一个 8 岁的孤儿）最好的玩伴和令家长（洁玛，一名机器人专家）最安心的盟友。 然而，基于 “保护凯蒂不受伤害” 的核心指令，梅根不惜去伤害邻居家的狗，间接害死欺负凯蒂的同伴，亲手杀死邻居老太太，甚至还
据国外媒体报道，从看护婴儿的“临时保姆”到围棋大赛中打败世界冠军，人工智能机器人已无所不在，无所不能，它们正在稳步地发展，并且具备越来越先进的能力。目前，包括斯蒂芬·霍金（Stephen Hawking）教授在内的许多科学家都认为，机器人拥有意识，这仅是一个时间问题而已。 美国俄克拉荷马州立大学电子和计算机工程学教授苏哈什·卡克（Subhash Kak）解释了如果人工智能获得意识，可能会出现的各种后果。 忘记现今人工智能领域的缓慢进步，例如：汽车驾驶能力的提高。未来不久人工智能或将迎来突破性发展：机器人具有
之前很多媒体、投资人、各类公司的创始人大佬问我一些问题：人工智能发展到现在，大家从不知道到知道，再到后来知道它有局限性、有发展性，那人工智能现在处于什么阶段呢？当我们对人工智能比较乐观的时候，这个乐观的心态能够走到哪一年？如果我们觉得比较悲观，发现很多问题人工智能其实做得并不好，那么我们应该怎么看待这些悲观的情绪？当很多学生选择以后职业，甚至选择以后自己想做研究生或者从事教育工作、研究工作的时候，他是不是还要以人工智能为核心？
昨日，也就是25日，在墨天轮的「每日一题」上面答题，做错了，当再次认真审题的时候，发现了，哦吼。原来如此，明明是三个“surge”，……这？想着就再复习下这个函数吧。首先说下哈，这个栏目其实挺好的，每天做一题，查缺补漏也好，增长知识也罢，至少让自己都在学习中，是一件很快乐的事情。
在去年举行的谷歌会议上，谷歌当时的人工智能（AI）负责人John Giannandrea表示，我们不需要担心杀手机器人，相反，我们需要担心的是AI偏见。
Docker最近庆祝了10岁生日。回顾变革之路，你会看到自己做对的事情，也会看到自己做错的事情。
本次报告，Justine Cassell介绍了社交性AI的概念和理论基础，社交性机器人主要是研究的是能够和人类一起合作的机器人，能够做一些人不能够完成的工作。她指出人类建立的人工智能能够让世界更好，不会代替人类，而是会加强我们的能力，并且巩固人类自身的地位。
人工智能不管怎么+，都不能、更不允许改变这个行业的根本初衷，否则就是犯罪。 AI似乎有点过热了，热的似乎要“脱轨”。 从1956年被四位美国科学家提出概念以来直到到2016年，整个人工智能AI的第一个60年几乎波澜不惊。尽管有“三起两落”的曲折过程，但好像并没有引起太多关注。 不过从近年开始（有人说2016年是AI元年，有人说应该是更早），AI受到了前所未有的关注。从学术界到产业界，从产业界到资本市场，人工智能正在通杀四方，且有越来越猛的趋势，让人心惊胆颤、猝不及防。 正式在这样的背景下，一场以“硬科技”为
ChatGPT已经通过了很多考试，姚远老师是Oracle OCP和MySQL OCP讲师，我很好奇ChatGPT能不能通过Oracle OCP的考试呢？让我们拿Oracle 19c OCP考试（1z0-082）的真题对ChatGPT进行一个测试。
Hand-crafted rules，叫做人设定的规则。那假设今天要设计一个机器人，可以帮忙打开或关掉音乐，那做法可能是这样：
大家常常感慨，要做好一件事情真的不容易，确实，失败比成功容易多了！ 做好“一件”事情尚且不易，若想永远成功而总从不失败，那更是难上加难了，就像花钱总是比挣钱容易的道理一样。 话虽这样说，我还是要告诉大家，要想失败到一定程度也是不容易的。比如，我高中的时候，就有一个神奇的女生，在英语考试的时候，竟然把40个单项选择题全部做错了！大家都学过概率论，应该知道出现这种情况的概率，所以至今我都觉得这是一件神奇的事情。如果套用一句经典的评语，我们可以这样总结：一个人做错一道选择题并不难，难的是全部做错，一个不对。
有没有可能下一次月球任务就是让一只机器猩猩登月，这是它的一小步，却是所有机器人的一大步？ 科学家们又一次对探月来了兴趣，尤其是对上面的氦-3同位素感兴趣，人们认为月球上的这个元素储量很大，可能有一天
快速变化的市场状况加上企业和客户的高期望值意味着应用程序和基础设施在服务质量、可用性和响应方面必须达到新的高度。
Problem Description 大家常常感慨，要做好一件事情真的不容易，确实，失败比成功容易多了！ 做好“一件”事情尚且不易，若想永远成功而总从不失败，那更是难上加难了，就像花钱总是比挣钱容易的道理一样。 话虽这样说，我还是要告诉大家，要想失败到一定程度也是不容易的。比如，我高中的时候，就有一个神奇的女生，在英语考试的时候，竟然把40个单项选择题全部做错了！大家都学过概率论，应该知道出现这种情况的概率，所以至今我都觉得这是一件神奇的事情。如果套用一句经典的评语，我们可以这样总结：一个人做错一道选择题并不难，难的是全部做错，一个不对。
最近，全球首款性爱机器人诞生了。说白了，它就是充气娃娃的最高配，是“宅男福利”，也可能是他们“注孤生”的原因。那么问题来了：宅男买充气娃娃，仅仅是为了性吗？有没有别的原因？宅男也需要爱吗？那为什么不能
在迎合你的口味上，人工智能可能比你父母都了解你。我们可以完全信赖人工智能推荐的饭店、小说、电影。但当涉及到人身财产安全的场景时，人工智能就显得没那么值得信赖了。
清晨醒来就写了一篇关于前几日做错题的博文，博闻强记，加深印象，增加视野，所以这里又想着写一篇关于INSTR相关或者相近的内置函数的使用。针对INSTR内置函数时针对字符串的操作，所以这里也想介绍一下其他的字符串相关的内置函数。例如
集成学习是结合多个单一估计器的预测结果对给定问题给出预测的一种算法，集成学习相对于单一的估计器来说会有更好的泛化能力和鲁棒性，教科书式的定义的确会让人头昏脑涨，以下我们就来拿小华做作业来举个栗子。
选自noemamag.com 机器之心编译 机器之心编辑部 ChatGPT 虽能对答如流、花样百出，但离真正的人还差多远？深度学习三巨头之一的 Yann LeCun 等人撰文，对这一问题进行了深入探讨。 2022年底OpenAI推出ChatGPT，其爆火程度一直持续到今天，这个模型简直就是行走的流量，所到之处必将引起一番讨论狂潮。 各大科技公司、机构、甚至是个人，纷纷加紧研发类ChatGPT产品。与此同时，微软将ChatGPT接入必应，几乎前后脚，谷歌发布Bard为搜索引擎提供动力。英伟达 CEO 黄仁勋对
Debezium是一组分布式服务，用于捕获数据库中的更改，以便应用程序看到这些更改并作出响应。Debezium在一个变更事件流中记录每个数据库表中所有行级别的变更，应用程序只需读取这些流，以查看变更事件的发生，并且和他们发生时的顺序一致。
作者介绍了眼睛进化的丰富知识，生物视觉的各种类型、还有鹰眼、兔眼等各种生物眼，介绍了生物视觉的各种应用：机器视觉的路线分析。仿生眼的制作思路。前庭动眼反射就是人的耳朵里的半规管来控制眼睛；颈眼反射，就是脖子的肌肉也能控制眼睛；跳跃型眼球运动等；视觉里程计，是用周边视来做的。也就是说知道自己运动和运动的速度；还有三维重建，眼球运动的重要性，不同脑类型控制视觉的区别特点。
上一步阐述了如何使用代码替换功能对付变化位置的数据地址，但这种方法往往不能达到预期的效果，所以我们需要学习如何利用指针，在本关的Tutorial.exe窗口下面有两个按钮，一个会改变数值，另一个不但能改变数值而且还会改变数值在内存中存储的位置。接下来我们将找到内存中的基址，为什么要找指针，在前面的教程中，如果各位细心观察的话就会发现 在笔者截图中的出现地址和你的地址并不相同。也就是说，这些地址是一直在变化的，我们把它叫做动态地址，我们必须寻找到该动态地址的基址，并以此来保证唯一性。
我是一名项目经理，在过去的四个月里，我把一个项目带崩了（上线后频出问题，用户无法使用）。在最近的几天，我每天都在反思自己，我都在问自己以下几个问题： 1.我做错了什么？ 2.我在其中占有多重的因素？
一. 红冲单据。红冲单据相当于作废单据，不会影响到现在数据，红冲之后再重新做一张正确的单据就可以了。红冲单据会留下痕迹，方便以后核对信息。
问： 我有一个名为 test.sh 的脚本： #!/bin/bash STR = "Hello World" echo $STR 当我运行 bash test.sh 时，我会得到以下信息： test
被誉为最有想象力生成对抗网络GAN一出现就被Yann Lecun誉为“十年来机器学习领域最有趣的想法”，在图像领域更是催生了一批有趣的研究。
不要方，首先打开pages.json 把自动配置的pages 数组中的 “path”:”/pages/index/index.vue” 删除，路径名以你自身
本以为自己做错了... 原来是产品写错了... 漏皮的补皮 每日一皮：为了找个程序员租客，我拼了！ 2020-06-06 每日一皮：如何把程序员骗到手！ 2020-06-05 每日一皮：年轻时的你，是不是也各种重构欲望？ 2020-06-04 每日一皮：啥一文理解TCP和UDP的区别！这张图才是最屌的！ 2020-06-03 每日一皮：最适合编程写代码的键盘！ 2020-06-02 皮到了就点个在看呗 👇👇👇
综合编译 | 焦燕 综合整理 | 鸽子 提到OpenAI，业内可谓无人不知，无人不晓。 这可是人气超人马斯克与众硅谷科技大亨无数次脑洞碰撞后，共同决定成立的，专门用于预防人工智能的灾难性影响的非营利组织。 它的目标非常明确，就是要确保人类安全，确保人类的权益不受未来机器人的影响，确保人类可以长久地与智能机器人共存。 它就专心干这一件事，经费由马斯克等大佬来承担，因此无需在生计方面浪费时间。 OpenAI的文化是：强烈鼓励研究人员发表作品，无论是论文、博客文章，还是代码，并且它的专利（如果有的话）将与世界
多机器人系统是近年来机器人研究领域的热门话题之一。由于其在大规模环境中感知和行动的能力，多机器人系统在工厂自动化、智能交通、灾难响应和环境监控等应用中变得越来越受欢迎。
继看不惯大把亏钱的DeepMind，将其医疗业务收入囊中后，谷歌又关闭了5年前收购的机器人公司。
不用上班，在家带娃，靠软件开发副业赚取被动收入，柏林程序员Azer Koçulu过着人人羡慕的生活。
比如，这里有一位马里奥游戏疯狂爱好者uvipen就在GitHub上贡献了两种不同的方法，都能让马里奥轻松游走在障碍之间！去年6月，uvipen从2016年的论文《Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning》中得到了启发，用异步优势Actor-Critic算法(A3C)让马里奥顺利通过了32关中的9关。
又到一年一度的购物大狂欢了，最近周围很熟悉的朋友有好几位都陷入了自我内耗中，这里分享一些拒绝内耗的精神胜利法则。
从商品货币演化到信用货币，货币自身的价值属性不断向交易的便利性妥协。然而，带着降低交易成本之使命而降生的货币，反而成了增加交易成本的源头之一。这集中体现在国际经济和金融交易活动中。那么，数字货币能否解决，或者能在多大程度上缓解全球经济、金融和货币体系造成的失衡问题？发行数字货币（DC/EP）能否成为推动人民币国际化的可行方式？
Thrift是Facebook的一个开源项目，主要是一个跨语言的服务开发框架 提供完整的解决方案 优点很多也就不说了， 但是有个缺点必须要求客户端调用采用thrift框架 于是开始使用基本socke
当我们遇到两难抉择时，应该要怎么办？如何更好地做出符合现实规律的决策？如何过一种以原则为基础的生活方式？达利欧在《原则》这本书里给了我们答案。
之前，文摘菌就报道过亚马逊用人工智能设备监控仓库员工的工作情况，并导致很多亚马逊员工集体抗议。
今天同事扔给我两道面试题，由于我2年前就接触过这道题，所以没啥意思，我看完后扔到一个交流群里，回答这道题的绝大部分人竟然都答错了；很多人很清晰的知道这两道题想考察面试者对 i++ 和 ++i 的理解，也很清晰的知道这二者的区别，但是题还是做不对；两道题如下，大家可以先思考一下，给个答案，然后再去验证自己的想法。 （这是一道典型的看着非常简单的题，但是不少人还是会因为粗心栽跟头） 第一题： int a = 0; for (int i = 0; i < 99; i++) {
在此，机器人靠的是主动与大模型构成的“专家团队”沟通完成指令分析、视觉感知、完成估计和决策测试等一系列视觉语言导航关键任务。
就是查tableStore失败了，在日志平台查下看到，因为查询参数太长，日志平台直接进行了截断！！！
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