60秒会打乒乓球23平衡训练让你轻松炫球技

中新网客户端北京8月28日电(李赫)不论是城市社区还是乡村体育休闲角,身边几乎处处都能看到乒乓球台的身影。乒乓之所以被称为“国球”,和它易于上手、普及,群众基础深厚有着密切关系。“60秒会打乒乓球”栏目,将助力喜爱国球的读者从0基础起步,跨入初级爱好者的大门——

当代乒乓球运动是战术与技术、心理与体能的体现与较量。运动员首先需要具有在快速移动中保持平衡的能力,才能发挥出自己的技战术风格和水平。平衡训练主要可以分为单脚平衡训练和动态平衡训练。

基于刚才所提的架构体系,我举一个例子。

第三块叫做泛化能力,视频应用环境各式各样,有白天、晚上、下雨、曝光,不同环境下的成像都不太相同。

其实通过小量数据样本,也可以得到一个比较好的数据模型,我们会做一些训练模型,希望通过这些尝试,帮助人们快速降低算法成本。

2.另一条腿悬空后抬,保持5秒。

同时,不仅仅要聚焦人工智能本身,更重要的是通过物联网与人工智能的融合,积极、高效响应各行业的应用需求。

幸运的是,身处AI 3.0阶段,大华已经锻造了三种能力:

平衡训练的方法除了上述几种之外,还有顶物走,也就是保证头部东西不掉下来的基础上达到动态平衡;倒走,是发展平衡知觉能力,从二维平衡感发展到立体平衡感。

2019年,在雷锋网组织的第二届人工智能安防峰会上,我们谈到了如何去提升场景化的应用体验。

开幕大会上的嘉宾将各自带来精彩的主题演讲,围绕“全球疫情下的民生福祉”展开思想碰撞和交流研讨。

这个时候就会发现,真正的3.0阶段可以称之为:忽如一夜春风来,千树万树梨花开,也就是真正到了万紫千红绽放所有的行业生态的阶段。

基于此,我们构建了一大一小两大数据训练平台,包括大华巨灵人工智能开发平台、大华巨灵人工智能开发工作站,以实现我们的AI快速标准化和定制化的过程。

动态平衡是指外力干预下,身体原有的平衡被破坏后,可以通过不断调整自己的姿势维持新的平衡的一种能力。

9月18日上午,工业互联网论坛、人工智能开源开放与生产力促进论坛、AI开源创新与产业智能化论坛、全球医药健康大数据论坛将同时进行,全球科学与生命健康论坛、全球科研机构首脑论坛将贯穿全天同步进行。

3、AI目前还是依赖人工为主,未来会真正转向自我智能,实现人工智能的快速落地与技术普惠。

为什么会这样?因为那时候计算力不够、信任度不够、算法不成熟,数据也很稀缺,所以也可以总结为:两耳不闻窗外事,一心只读圣贤书。

我们在构建这方面能力的时候,主要考虑到了两个点:第一把整个平台做好,这样才能做到从数据到算法快速的生成。

本次嗨购节将邀请300余家企业参与,参展品类涉及食品、茶叶、酒、调味品、旅游、文创、家电、中药材、日用品等9个大类,其中包括200类特色鲜明的“川字号”农产品。“如果说参加嗨购节的农产品有什么特点的话,可以用三个词来形容:特色、优质、绿色。”四川省委农办专职副主任、农业农村厅党组成员、副厅长毛业雄说,此次嗨购节是“川字号”农产品进一步展现魅力的新窗口。

我们认为,此前的数据智能更多的还是基础智能加上人工经验辅助,还不能达到自我智能。

对于数据来说,从采集到应用,其实整个过程非常辛苦。通过人工智能等手段去做感知数据的真正结构化,这是一个层层递增的纬度问题。基于此,去年安博会期间,大华提出了通过AIoT构建我们的四维数字世界,来构建智慧孪生的过程。

回到数据智能,我们认为在整个数据世界里面其实什么都没有,唯一有的要素就是数据。

从最早的数字化、网络化到今天的智慧化,AI的到来使得智慧化转型成为可能,在践行的过程中,我们首先需要思考:AI如何才能实现商业化,毕竟技术不可能一直投入,得不到产出。

单足站立,另一只脚屈膝离地,双手伸开,置于身体两侧。在人体的平衡中,上下的平衡可以说是最基本的平衡,以脚的根基建立来加强上身的放松和舒展。

先来谈谈全场景理解。以前的交通路口AI应用,其实只能叫做半人工智能,因为很多规则需要提前部署,我们会划出很多规则线,告诉相机哪个是斑马线、哪个是红绿灯、哪个是道路线,这个工程量其实很大。

9月17日的开幕大会,作为2020中关村论坛的正式亮相和重要组成部分,将有全球知名专家学者、国际组织负责人,以及国内各领域大咖出席。

面对这个阶段,大量行业应用驱动人工智能需求的快速加载,为匹配智慧化的服务要求,两大能力最为关键。

在行业智能背景下,人工智能需要具备的基础能力包括:一是AI技术泛化、快速迁移新应用的能力;二是应用牵引,快速适配新需求的能力。

什么叫AI 1.0阶段?这个阶段大家都在研究各式各样的算法,我们可以形象地称之为“闭门思过”。

再来,我们还要解决多任务问题。为了实现一个场景应用,现在一套算法做下来,可能有十几二十个模型。未来,我们希望利用多任务学习技术,提升计算资源利用率,在有限计算资源的条件下,实现多算法融合,让算法训练更简单。

殷俊认为在3.0阶段是应用主导个性化和AI解决方案的敏捷交付。

基去这个两个点,以人工智能为工具,可以为包括政府端、企业端、To C端提供各类各样的智慧化服务。

9月17日下午,中欧人才论坛、中俄科技创新论坛、中国北欧可持续发展与创新论坛、科技经济融合发展论坛、“一带一路”科技园区论坛将同时举行。为期两天的第三届联合国教科文组织创意城市北京峰会,将于9月17日下午举行开幕式和主论坛。

小数据这个问题,刚才杨教授也讲到了,未来不会有大量的数据给到你,需要你通过数据生成和迁移学习快速实现新功能开发。

1、AI会长期处于第三阶段;

有别于传统招聘会,本次活动现场除了主会场招聘专场,还开设了职场精英论坛板块。在论坛板块,普华永道的《普华永道YouPlus分享职业成长和职场核心竞争力》,中欧国际商学院的《MBA助力职业发展》,从不同角度为求职者提供专业的建议。此外,针对海归求职者的上海落户需求,论坛还邀请专家,介绍上海社保及落户政策细节,从多方面服务求职者。

1.两手伸平,一脚站立在平衡木上。

过去两年,数字经济这个词特别火热,安防也被称之为数字安防,数字安防实际上经历了很多次的更新与迭代。

同时,我们也发现,近几年中国出现了很多芯片公司,我们会面临更多芯片的选型问题。基于此,我们也构建了一套完整的供应链体系,来实现面向所有芯片的快速部署,加快我们从技术到产品,到商业落地的转化效率。

AI 1.0时期是“两耳不闻窗外事,一心只读圣贤书”,计算力不够,数据有限,算法不成熟; 2.0阶段是“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行”,算法、算力有了突破,成熟的算法寻找落地场景; 3.0阶段是“忽如一夜春风来,千树万树梨花开”,行业最需要的不仅是一套算法、一套系统,而是企业解决客户痛点和需求的能力。

在这个构建过程中,我们认为人工智能不是一个点状的问题,而是一个产业链的问题。

此外,国内外著名企业家也将参会,如百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏,小米集团创始人、董事长兼首席执行官雷军,英特尔首席技术官、高级副总裁迈克尔·梅伯里,阿斯利康全球首席执行官苏博科,北京推想科技有限公司创始人兼首席执行官陈宽。

从云端到智能应用,从算法仓库到硬件产品,我们在每一层都会提供开放能力,我们希望和所有合作伙伴一起开放共赢。

论坛期间,不同主题的平行论坛将密集举办,吸引眼球。

比如我们基于自身的感知能力做生态环保,可以真正面向客户的作业管控需求,形成一个完整闭环;同时我们还会根据业务的不同实现快速加载,完成服务端可弹性的兼容,如标尺、污染物、水表、卡尺等方面的应用,以及未来在生态环保方面其他更多的业务应用需求,都可基于我们弹性的技术架构做到快速扩充。同时在中间能力方面,包括基础设施、IoT物联网等能力也可以无限拓展。

人工智能的应用不会是单一算法问题,而是以全链路的数据为基础,强调的是通过数据智能与人机协同,用贴合业务的人工智能解决方案满足智慧化的需求,这对在线系统的全网设备与计算能力管控与调度,人工智能的加载,多维度感知技术等提出了更高的要求。

所以大华在构建人工智能体系的过程中,考虑到了包括算力的构建、核心算法的构建、面向各个行业应用的构建,以及我们如何去覆盖各个产品类型的逻辑。

未来,从经验式的数据智能,到自我决策的逻辑,需要通过大量的数据经验、人为经验,包括行业经验,来满足我们在数据智能这方面能力的提升。

值得关注的是,全球科学与生命健康论坛堪称2020中关村论坛最受瞩目的平行论坛之一。论坛将围绕“科技抗疫”这一热点议题展开,钟南山院士、陈薇院士等专家将出席,与来自世界各国的科学家们一起,分享抗疫及科研攻关经验,进行科研攻关学术交流,探讨疫苗研发、药物筛选与临床救治、病原学与传播途径、检测试剂等话题。

殷俊认为,AI经历了理论研究的1.0、智能落地的2.0,目前处于行业智能的3.0阶段。

除了构建以上核心能力,大华还开放全栈能力,赋能行业生态,并在实战中持续积累人工智能核心技术,针对全场景理解、小规模数据、泛化能力、多任务学习和AutoML的人工智能五大技术挑战,开展实践探索,并已取得出色的实战应用成果。

今天到了AI 3.0阶段,我们要谈的不是做出一套非常厉害的算法、也不是做出一套非常厉害的系统,而是需要弄清楚客户究竟需要什么功能?而我们能够提供什么样的能力?

过去三年时间,我们一直在讨论人工智能到底是什么?

2018年,在雷锋网组织的第一届人工智能安防峰会上,我们探讨了AI如何去推动行业变革。

我们认为人工智能未来在五大方面可能会有比较大的提升,包括全场景理解、小规模数据、算法的泛化能力、多任务学习以及AutoML过程。

全球知名专家学者中,有2018年诺贝尔化学奖获得者、英国剑桥大学三一学院前院长格雷戈里·温特,1994年菲尔兹奖获得者、美国加州大学圣地亚哥分校教授埃菲·杰曼诺夫,2013年诺贝尔生理学或医学奖获得者、加州大学伯克利分校教授兰迪·谢克曼,2016年诺贝尔化学奖获得者、美国西北大学教授詹姆斯·弗雷泽·司徒塔特,2018年诺贝尔物理学奖获得者、法国巴黎综合理工学院高级学院教授杰哈·莫罗,中国工程院院士、呼吸病学与危重症医学专家王辰,北京大学李兆基讲席教授、北京大学生物医学前沿创新中心主任、美国国家科学院院士、中国科学院外籍院士谢晓亮等。

另外一块是工程化逻辑,就是如何能够快速产生人工智能能力。

2、应用会主导AI个性化发展;

第一,AI技术要能够泛化。不同行业会有很大的差异,但基础的AI能力能够快速迁移到新应用,比如大华以前做车牌识别做交通管控的应用,在民生服务领域,大华将这个技术快速迁移,应用到智慧停车场及绿色停车位等领域。

所以我们构建了一条完整的数据链路,从数据管理、数据治理、数据知识加上人的经验,来实现数据智能的闭环。

杨庆龙表示,相比线下展览,线上销售方式和渠道降低企业销售成本,并能通过大数据实现精准营销,把产品信息推送给目标群体,同时嗨购节还将扩展企业的销售渠道和市场空间。“当前中小微企业面临消费不畅,这种方式有助于中小微企业走出困境。”(完)

当然,只是解决了数据智能化还不够,还需要对数据进行挖掘、整合、分析。

殷俊:大家好!感谢雷锋网的邀请,在座的有很多都是老朋友了,非常开心每年都能够和大家聚一次。

最后一点,这也是我们的一个梦想,我们希望通过AI的设计语言,来实现编译部署和编译环境。大华内部有一套DAIL的编译器和语言,虽然大部分的内容还是开源或者引入。但未来我们也希望能够开发出一套国产化的EDA工具,来简化整个行业智能算法的开发和部署过程。

首先我们认为,AI已从1.0阶段发展到了今天的3.0阶段。

9月18日下午,2020中国科创投资峰会、未来智能边缘计算平行论坛、智能+交通论坛、中俄青年创业峰会将同时进行。

第一,我们有一套完整的技术体系架构,基于丰富的硬件与软件资源,大华已实现了以业务导向的快速定制体系,解决了AI加载、算力与资源调配、安全等实际问题,从而保证技术快速落地,实现高质量、高可靠性、弹性的稳定交付。

第二需要满足现场快速定制化的要求,包括数据隐私、数据安全性问题。

今天讲到了很多内容,总结一下,主要有三个点:

大华股份先进技术研究院院长 殷俊

对于产品解决方案来说,这是一个非常好的提升方向。我们认为,未来的AI发展趋势,在于对全环境的感知,让它能够自适应理解全场景,而不用人为地告知目标对象属性。

另外,AI 3.0阶段还应该是应用主导个性化AI解决方案的敏捷交付。

峰会之上,大华股份先进技术研究院院长殷俊带来了题为「AI 行业应用,产业升级」的精彩演讲。

最后,感谢雷锋网给我这次分享的机会,谢谢大家。

今年,我们将谈谈AI如何真正持续落地,产生商业价值,以实现智慧化转型。

除此之外,我们还要和合作伙伴们去做互联互通。

9月19日上午,金融科技论坛、全球科技青年论坛、全球科技创新智库论坛、知识产权论坛、人工智能与城市可持续发展论坛将同时进行。(完)

以下是殷俊现场演讲全文,雷锋网作了不改变原意的整理与编辑:

当然,AI虽然现在可以做到部分商业化落地,但未来还有很大的提升空间。

为扩大影响力,本次嗨购节将引入直播机制,从18日至24日在国内主要视频营销平台上进行直播。“我们将联系全网具有影响力的‘大V’人物积极参与此次活动,激发市场的消费潜能,促进消费回升。”四川省委网信办副主任宁方伟表示。

第三,我们有一套完整的工程体系,大华已建立面向人工智能快速部署的完整工程体系,加快从技术到产品到商业落地的转化效率。此外,在整体系统运行上,大华在端、边、云的数据统一、系统调度和数据链路做了大量的工作,实现真正的端、边、云数据协同,从而保证系统最优地运行效率和用户体验。

据西博会组委会秘书处秘书长、四川国际博览集团党委书记、董事长杨庆龙介绍,本次嗨购节产品品类丰富,价格实惠。为打造高品质的直播购物体验,组委会严格把关产品质量,杜绝质量不合格产品进入销售渠道。

在这个过程中大华认为,首先要构建人工智能解决方案端到端的体系化能力,重点构建系统架构、数据智能、智能工程化、智能技术四大基础能力,保证我们做实智慧化的应用服务。

最后,殷俊强调,AI目前还是依赖人工为主,大华希望未来在行业共同努力下,能够真正转向AI的自我智能,推动行业智慧化落地。

另一方面,在整个系统中,我们还要完善端侧、边侧、云侧大小系统融合过程中数据连通、数据融合、数据一致性的问题,来优化全网资源配置、算力统一调配,保证数据一致性。

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在这个过程中,首先要构建人工智能解决方案的端到端体系化能力,大华已经在四个方向做了重点布局:系统架构、数据智能、智能工程化、智能技术。

这时候通过我们的系统能力去提升算法的鲁棒性,来减少对场景的依赖至关重要。我们认为实战是检验算法性能的唯一标准,而不是实验室指标高一个点、低一个点。

如今,AI已经可以赋能各行各业,包括在很多碎片化场景中,也可以看到AI的身影了。今天我想跟大家分享的话题是:“AI行业应用,产业升级”。

第二,我们有一套完整的数据智能闭环,在数据智能上,除了解决智能化本身的问题,还需要建立数据从“数据获取、数据治理、数据管理到数据分析”的完整的数据链路闭环。大华利用长期积累的大量行业经验、实践经验、数据经验,建立了一整套从感知到智能到数据环境的数据智能的闭环。

后面我们把交通要素全部标识出来,做成了一个全域智能模型,也就是说不用再人工配置了。

身体挺直站立,双脚分开稍微比肩宽,往后抬起一只脚,仅仅离开地面一点点,保持脊骨自然地形成弓形。集中注意力使身体保持平衡,接着慢慢弯下身体,同时将抬起的脚慢慢往后伸直,直到整个躯干和地面形成平行状态。保持几秒后恢复原状,连续重复几次,换另一只脚练习。

第二,面向一个新型、突发性的应用需求,能够有快速适配的能力。正是因为具备这样的能力,在今年疫情之初,大华在短短的7天时间实现研发并量产超高精度的测温系统。

总之,平衡训练的原则就是从最稳定的体位开始训练,逐步进展到最不稳定的体位;从静态平衡开始到动态平衡;逐步加大平衡难度。(完)

AI 2.0阶段,算力得到了一定的突破,算法也可以阶段性落地,譬如之前的车牌、人脸等识别,可以用AI进行部分功能替代,这个阶段我们总结为:纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。

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