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丝路文学网 > 其他类型 > 不小心在大佬头上开个洞 > 第一百三十章 反击友人

第一百三十章 反击友人

作者:夏尔

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嗨,华夏苏妤算什么?马丁的语气非但傲慢了几分,还多了些蔑视:她已经死了,现在是我马丁的世界,Ai这个领域,属于我的了。她那种人,也配!

她那种人??马丁,你是说新闻上说的都是真的?我之前一直不敢相信有人这么敢玩,那她是真的厉害!

别人都说我们开放,我看华夏才是真的开放!苏妤是Ai界的大红人,这都玩上了国际新闻了!

华夏有句话叫红颜多薄命,原来??是这个意思啊??

哈哈哈,有趣!

听着他们的攻击,苏妤双手握拳,指骨捏得咯咯作响。

然而她什么也没做,只是转过身去,眼不见为净。

这是沈久琛的生日派对,她是客人,不能坏了沈久琛的事。

然而她忍别人,别人可不会忍住嘴。

那边的人越说越过分:幸好她爸妈死得早,不然看见自己女儿是这样死的??活着也没脸见人了!

说得没错,不过她爸妈活着也没意思啊,早早成立了亚讯,除了一些我们国家早就玩烂的人工智能产品以外,根本没有任何成果嘛!之前还一直说要超越我们国家,研究出芯片代替脑部活动。拯救脑死亡患者,还说什么已经研发了三枚,我看就是在放屁!一枚都没见到!

听到这,季亦昀勾唇,讥讽地笑了笑。

愚昧无知。

是啊,我也认为他死得真是时候,要不然亚讯比不过我,把他气吐血怎么办?马丁说完,周围人捧腹大笑。

捏着的拳头骤然松开。苏妤眉宇间的隐忍消失。

她转身,目光锁定了马丁,迈腿就走过去:不好意思,马丁是吧?我昨天上午在威廉医院好像没有见到你。

攻击她她能忍,攻击她父母,恕她忍无可忍!

季亦昀浅啜了口洋酒,依靠在树干下,静静地看着那个偏胖又执拗的背影。

马丁显然不懂苏妤是什么意思:抱歉,这位小姐。你在说什么?

不然我换一个说法好了。苏妤直接挑明:昨天上午我一直和弗莱迪.史密斯先生在医院,我想问他是怎么能过做到分身,和我在一起的时候还邀请你参观威廉医院。邀请你加入呢?

ohmygod!

周围人嘴里发出唏嘘,看向马丁。

马丁脸上挂不住,急道:这位小姐。我不知道你为什么要这样说,但是史密斯先生昨天上午的确一直和我在一起,请你不要乱说话好吗?

这会倒是客气了?刚刚攻击她父母的时候。怎么就不留点嘴德?

苏妤可不想轻易放过他:真的是我乱说?要不然我现在联系史密斯先生?或者我将威廉医院的监控放出来,让大家帮忙找一找这位马丁先生的身影在哪?

此话一出,马丁脸更黑了:这位小姐,你到底想干什么?

不想干什么。苏妤道:只想教你点东西。

什么?马丁看了圈周围朋友,恨不得赶紧把这个女人送走。

苏妤拿出手机,将搜索到的资料举到他们面前:在模型算法中,最开始确实是以分析视频流的方式,采用马丁先生说的,s+RNNs模型算法进行分类。

泼墨微垂。季亦昀好整以暇地看着苏妤如何反击。

苏妤接着又道:但是在2015年,多名学者已经开始采用3D-s网络对肺结节进行分类,并且单独选取候选结节,通过全连接层获得最终分类结果,并且,2016年3D-s网络在脑部MRI图像中,准确率明显高于马丁说的那个模型算法。

最后,她下定语:所以,马丁先生说的模型算法,被淘汰多年,也只能忽悠一些外行人。

她冷笑了声,望着周围的一圈外行人。

他们虽然听不懂苏妤说的专业知识,可明显她的气场比马丁要足,而且她还拿出了资料。

霎时,他们就坚信苏妤说的是真的,纷纷攻击马丁:马丁,你这个人怎么可以这样?明明没被威廉医院邀请,却在这里骗我们?我们不是朋友吗?

朋友

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?他是想要满足自己的虚荣心。把我们当傻子玩!

不是的??马丁急着说:你们不要听她乱说,她说的不对!半路跑出来一个随便说两句的人,你们怎么能信她说的就是真的Ai知识呢?

OK.苏妤耸了耸肩。随后道:既然马丁先生认为我说的不对,那换你来说,请问马丁先生。之前有大学提出的et深度卷积神经网络模型,原理是什么?

马丁抿了抿唇,紧张道:我、我为什么要说?

苏妤步步紧逼:如果你能说出来。我当众向你赔礼道歉。

季亦昀手中的杯子差点就摔了。

玩这么大?马丁怎么说也懂人工智能,万一他知道答案呢?

马丁支支吾吾道:et深度??我、我不想说!

你不是不想说,你是说不出来吧!苏妤轻笑了声,认定了马丁不知道这个原理。

连2015前的s+RNNs模型算法都能拿出手当看家本领,这个马丁,要么是大学刚毕业,还活在教科书里的人,要么是空有学历,荒废了本领的人,横竖都不可能回答得上来。

这位小姐,你一直让我说,你自己知道答案吗?马丁回答不上,把问题抛回了苏妤,试图碰运气,万一苏妤也回答不上呢?至少一起丢人,他也不那么尴尬。

抱歉,可能要让你失望了。苏妤猜出了他心中所想。

转头,看着那些外行人,她说:et模型,利用了De深度神经网络模型对图像特征进行分析,不仅利用胸X线片作为诊断依据,还通过计算模型每个像素点上的各类图像特征的权值之和,衡量图像各位置在分类决策中的重要性,解释决策过程,帮助人类辅佐诊断。

外行人听不懂,但也听得出苏妤更厉害些。

因为她的专业名词多。

马丁脸红耳赤地问:你到底是谁?

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