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                                                                                                                                                                          博代理开户

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                                                                                                                                                                            “不行,它又跟过来了!”这时赶到的教导员付小科把点火站换个方向轻轻挪到了百米开外的地方,谁知道蟒蛇又奔着点火站紧跟了过来。

                                                                                                                                                                            “队长,我遇到了竹叶青,差点被咬到,脚也扭伤了。”同一时间,队长马永信又接到了正在背炸药上山的卫生员谭洪湖的报告。

                                                                                                                                                                            “所有人员立即停止作业,避开蛇,原地休整。”关系官兵的安全问题不能冒丝毫风险,马永信果断下达命令。于是,全队官兵就地搭建帐篷,第二天才重新开始作业。

                                                                                                                                                                            常态下,人们可能很容易混淆“危险”与“苦”的关系——因为大家习惯将这两种极力避免的状态归于不愿涉及的一类。但在扫雷官兵这里,“危险”与“苦”却是泾渭分明,扫雷官兵的苦是危险之外的另一生存状态。

                                                                                                                                                                            进驻大马脚山后雷场已经快一个星期了,副队长杨康有意无意地在记着日子,夜里,组织大家点完名,他便钻进官兵的帐篷,准备发还手机让大家给家人报平安,却发现几个帐篷同时传出了战士们沉沉的呼噜声。他走到远处轻轻地吹了一下哨子,用只有自己能听得见的声音发出口令“熄灯”。

                                                                                                                                                                            在大马脚山,官兵们每天都要背炸药和爆破器材上山,一箱炸药重26公斤,为了缩短作业时间,许多力气大的官兵都是一次两箱上肩。到雷场的山体坡度极为陡峭,大伙儿只能绕“Z”字形上山,有时遇到陡坡还得四肢着地向前爬行。背一次炸药上山几乎要两个小时,一个人一天最多背上两趟。

                                                                                                                                                                            河口县海拔较低,是低纬亚热带气候,一年之中除了春节前后比较凉爽一点,其余月份都很炎热。5月下旬,2队官兵先后完成绿春、金平两县雷场作业任务,转场到河口县,接着对薄竹箐、冷水沟、老卡、1076阵地等雷场展开作业。

                                                                                                                                                                            “很多人背炸药的时候都是‘挂空挡’,没穿内裤!”一班长董臣江不好意思地咧嘴一笑。天气太热,很多人都会“烂裆”,根本就没法穿内裤,背一趟炸药,迷彩服几乎可以拧半个脸盆的汗水出来。有时候在山上作业,大热的天,流那么多汗,半个多月不能洗脚、不能洗澡、不能理发。身上那股味,走到哪儿,人家都会捂着鼻子躲得远远的。

                                                                                                                                                                            扫雷官兵不怕扫雷的艰苦,不畏惧雷场的危险,虽然这种频繁转场使每一个人都很疲倦,但大家已然习惯了这别样的雷场生活,每一个人心中只有一个信念,早日让雷患之地化为边境人民和谐生活的福地,他们再安心归营。

                                                                                                                                                                            3 “今晚又要在山上过夜了。”搬完炸药和器材眼瞅着天快黑了,明天一早就要开始作业,上山下山很浪费时间,副队长杨康便通知大家搭建单兵帐篷在山顶过夜。雷区作业点大多分布在高山丛林、悬崖陡坡地段,点多线长,道路不通,生活保障更是困难,在山上作业时都是吃干粮充饥。

                                                                                                                                                                            “天为被、地为床,星作灯、月作伴,野外露宿其实美美哒。”和其他战士一样,李科从最初的不习惯,到如今安于这种露宿野外的扫雷生活,搭起帐篷来,动作熟练迅速。

                                                                                                                                                                            随意擦擦汗水,大家都各自找棵树靠了起来,掏出随身携带的干粮,边嘻嘻哈哈吹着牛边啃着,有的还掏出了偷偷带在身上的饼干、薯片等零食,顿时被大家哄抢瓜分,一顿简单的晚餐也吃得津津有味。

                                                                                                                                                                            吃完东西大家都钻进了单兵帐篷,几分钟后,呼噜声就此起彼伏,伴着虫鸣鸟叫,恰似一首动听的雷场交响乐。

                                                                                                                                                                            山上气候多变,夜里,李科睡得正香,忽然觉得身子下边湿溻溻、凉飕飕的,赶紧爬了起来。这才听见帐篷上暴雨打得乒乓作响,帐篷已经挡不住这么大的雨水,漏起了水,被子都打湿了一片。

                                                                                                                                                                            “帐篷漏水了。”声音从一个一个帐篷里传出来,大家都被这大暴雨给浇醒了。觉是没法睡了,战友们挤在一起,互相打趣着聊起了天。天亮了,雨也停了,大伙儿顾不得休息,立刻投入到排雷作业中。2100高地雷场的面积不算大,仅有0.1平方公里,3分队官兵历经12个昼夜,排除了多达500余枚地雷。

                                                                                                                                                                            11月中旬,在河口县桥头镇扫雷二队的驻点,已完成红河州境内扫雷任务的官兵难得有了短暂的休整时间。

                                                                                                                                                                            “来上一场?”“必须的!”

                                                                                                                                                                            晚饭前,篮球爱好者们按捺不住跳跃的运动细胞,相约来到营房后的球场,随机组队,一较高下。一队穿着体能训练短袖,另一队就全光着膀子上场。球场上一个个健壮的身影奔跑跳跃着,一水儿的古铜色肌肤,真够性感!这份健美可不是健身房里练出来的,而是背炸药上山的时候晒的。

                                                                                                                                                                            这个季节的河口依然炎热,热带丛林下的太阳仿佛可以烤熟一切。官兵们往来穿梭于丛林山涧、上下攀爬于悬崖陡坡,像置身火炉一样。裸露在外的皮肤被烤脱了皮,经过炎炎烈日的“加工”,小伙子们一个个被打造成了完美的古铜色型男。

                                                                                                                                                                            旋转过人、三步起跳、飞身灌篮,又进一球……球赛越打越激烈,越打越精彩,两个球队你追我赶,不相上下。你上篮、我掩护,你缺位、我补上,队友之间配合得浑然天成,仿若心有灵犀。

                                                                                                                                                                            “因为情深,所以默契。”这些从雷场上走来的官兵,早已形成了一种无需言语的生死之情,默契自然就不用说了。官兵背炸药等爆破器材上山的路大多都是峭岩陡坡。先到达山顶作业点的人,放下器材顾不上喘口气就返回,在陡峭的地方拉一把后到的人,接过体力稍差的战友肩上的担子,就这样你拉我一把,我扶你一程,齐心协力共同完成作业任务。随着扫雷作业一次次平安圆满地完成,官兵之间也建立了无比浓厚的战友情谊。

                                                                                                                                                                            送战友,踏征程……声声驼铃响,谁为离别唱;英雄也有泪,滴滴是感伤。12月1日老兵离队,扫雷二队熊朋、罗光宇、杨川、刘伟伟、王强、陈龙、付志强、罗君8位刚走下扫雷战场的老兵,挥泪与战友告别。他们回首向自己付出青春汗水的雷场敬一个军礼,不舍地踏上了返乡的征程。

                                                                                                                                                                            10天之后,扫雷官兵们转场到文山州马关县都龙镇雷场,展开新一轮战斗。至此,扫雷二队所担负的扫雷任务区已横跨两州4县,在他们身后的红河大地,一曲曲动人的和平之歌回响在雷场上空……

                                                                                                                                                                            境外媒体:中国治“十面霾伏”须协同作战

                                                                                                                                                                            责任编辑:杨宁昱

                                                                                                                                                                            核心提示:大气污染治理需要一个比较长的时间,因为这涉及能源结构、产业结构、交通等一些非常复杂的问题。

                                                                                                                                                                            参考消息网12月19日报道 外媒称,目前,今冬来最持久的雾霾天气正在影响中国,多个城市已达严重污染,北京、天津、河北、山西、山东、河南等六省市合力“抗霾”。此次雾霾直到21日后半夜才会自北向南减弱消散。19日夜间将进入此轮雾霾最严重的时段,将有包括京津冀、山西、陕西、河南等11个省市在内的地区被雾霾笼罩。

                                                                                                                                                                            据新加坡《联合早报》网站12月18日报道,17日下午14时,华北地区、黄淮地区和江淮地区受霾影响区域约为75万平方公里。

                                                                                                                                                                            未来几天,华北中南部、黄淮、陕西关中、东北地区南部等地的霾天气将持续,其中,京津、河北中南部、山西南部、陕西关中等地的部分地区有重度霾,最低能见度约为1公里。

                                                                                                                                                                            据台湾《联合报》12月18日报道,大陆京津冀及山东、山西、河南等省市17日深陷“十面霾伏”,已有40个城市发布重污染天气预警。

                                                                                                                                                                            据大陆媒体报道,雾霾天气将造成不小经济损失。据经济合作与发展组织研究,仅2010年,空气污染给中国大陆造成的经济损失就高达1.4万亿美元。

                                                                                                                                                                            北京大学环境与经济研究所教授张世秋曾对2013年1月受到雾霾影响的20个省市相关数据进行统计评估,结果显示当月四次雾霾造成交通和健康直接经济损失约230亿元人民币。

                                                                                                                                                                            报道称,雾霾天气频现促使“霾经济”持续火热。有记者走访商场发现,各品牌空气净化器、防霾口罩、阻霾纱窗、空调防霾滤芯、小型办公室和车载空气净化器等产品供不应求。

                                                                                                                                                                            至于雾霾是气象灾害还是人为污染?北京市近日将霾写入《北京市气象灾害防治条例(草案)》引发争议。部分专家认为,人类活动排放大量污染物是造成霾的根本内因,与自然灾害有着根本区别。甚至有专家提出,将霾列为气象灾害,会造成污染者可以“依法脱责”等问题。

                                                                                                                                                                            据德国之声电台网站12月16日报道,中国环境监测总站公布的11月报告显示,京津冀地区空气质量回落严重,优良天数比例同比下降16.3个百分点,PM2.5平均浓度同比上升8.5%,PM10平均浓度同比上升24.3%。

                                                                                                                                                                            公众环境研究中心主任马军说,大气污染治理需要一个比较长的时间,因为这涉及能源结构、产业结构、交通等一些非常复杂的问题。“我们第一步的目标应该是缓解直至消除频繁发生的长时间重污染天气。五到十年还是有希望达到这个目标的。”

                                                                                                                                                                            马军说,这要求我们必须识别源头,并有优先次序。目前最大问题是一城一地、各自为战,再就是针对不同的污染源均衡使力。他认为,这些都没有让区域真正协同起来,没有真正从重点方向去突破。

                                                                                                                                                                            马军说,新的大气污染防治法、环境保护法要求每个城市都出台重点排污单位名录,而且都要实时公开,做到“每一个烟囱都公开”。

                                                                                                                                                                            假如上帝真的存在,他最近可能有些心事。

                                                                                                                                                                            在犹太人的古老传说中,人类曾试图修建一座通向天堂的“巴比伦塔”。为阻止这个疯狂的计划,上帝想出一个绝招——赋予不同族群不同语言,让人们难以沟通。

                                                                                                                                                                            最终,语言的隔阂让“巴比伦塔”计划搁浅。直到今天,即便信息和交通技术把世界变成了“地球村”,语系之间的交流,依然只能依靠对彼此语言的专业学习。

                                                                                                                                                                            但是现在,人工智能在语言翻译领域的突飞猛进,又让人们重新看到了“巴比伦塔”竣工的希望。

                                                                                                                                                                            九成六级考生不如“它”

                                                                                                                                                                            这段时间,机器翻译技术可谓高调。

                                                                                                                                                                            微软刚刚在12月13日放出“大招”——推出实时语音翻译应用Microsoft Translator,支持多人、多语言、跨设备交流。国内企业并未示弱。上个月底科大讯飞在其年度发布会上也展示了类似的技术,可以将中文会议演讲实时翻译成英、日、韩、维吾尔等多种语言显示在大屏幕上。发布会上推出的语音翻译机“晓译”还瞄准了更广阔的应用场景——出国游玩。

                                                                                                                                                                            平时不显山不露水的在线翻译应用也已华丽升级。今年9月,谷歌翻译启用了谷歌神经机器翻译(GNMT)系统,在人工智能界引起骚动。而追溯至去年5月,则是百度翻译发布基于神经网络的机器翻译(NMT)系统的时间。

                                                                                                                                                                            机器翻译的高调,依赖于人工智能技术在这一领域的显著进展。

                                                                                                                                                                            百度主任架构师何中军介绍,自上世纪40年代起,基于规则、实例以及统计的机器翻译方法渐次登场。2014年起,人工神经网络开始在机器翻译领域引领风骚。

                                                                                                                                                                            “最终的翻译效果就是更加流畅了。”科大讯飞机器翻译研究主管刘俊华告诉科技日报记者,科大讯飞所展示的会议实时翻译系统和“晓译”翻译机便应用了基于神经网络的机器翻译方法。

                                                                                                                                                                            若问人工智能的到来把机器翻译“提”到了什么水平,何中军举出一道大学英语六级翻译真题。这道题需要把一句中文翻译成英文,而百度翻译应用给出的答案,从词汇和语法来看都挑不出什么毛病。

                                                                                                                                                                            无独有偶,科大讯飞在推介其“晓译”翻译机时也曾表示它可以达到大学英语六级水平。“大学英语六级的翻译题目满分为15分,目前机器翻译答题可以达到11分。”刘俊华解释说,这意味着机器翻译技术大概可以超过90%的英语六级考生。

                                                                                                                                                                            “炼丹炉”取代了“流水线”

                                                                                                                                                                            就在两三年前,“流畅”和“自然”还是让机器翻译研究人员感到头痛的字眼。那时,基于统计的机器翻译方法是大热门。

                                                                                                                                                                            短短两年多时间内,基于神经网络的机器翻译系统,就在多个公开测试集上超越了基于统计的机器翻译系统。

                                                                                                                                                                            单从翻译步骤来看,刘俊华的体会是,基于神经网络的机器翻译比其前任“简洁了非常多”。比如,要把一句中文翻译成英文,基于统计的机器翻译方法首先要对句子的词汇、短语进行切分,然后分别对每个单元进行翻译,再把翻译结果组合起来,最后还要进行调序等等。每个步骤都对应着十分复杂的模型。

                                                                                                                                                                            形象地说,如果基于统计的方法是一条长长的流水线,基于神经网络之后只需一个“炼丹炉”。

                                                                                                                                                                            新方法被称为“从端到端”的翻译。“基本的神经机器翻译模型包含两个部分,编码器和解码器。”何中军解释说,编码器将源语言句子表示为一个向量,解码器根据此向量逐词产生目标译文。也就是说,一个句子经过一次“加工”就能够直接输出目标语言。

                                                                                                                                                                            不仅翻译效率得到了极大提高,结果也更加流畅自然。这是因为,神经机器翻译方法是对整个句子进行编码处理,可以照顾到词汇的上下文信息,因此翻译出的答案不像统计机器翻译方法那样生硬。

                                                                                                                                                                            正是“流畅”和“自然”将机器翻译技术推向更加实际的应用。而且在与其他人工智能技术相结合后,机器翻译可以真正触到人们语言不通的“痛点”,从而深度切入商务、旅行、学习等多个场景。

                                                                                                                                                                            例如,无论是微软的Microsoft Translator,还是科大讯飞的会议实时翻译系统以及“晓译”翻译机,都结合了语音识别技术来为语言交谈架起桥梁。而融入了光学字符识别(OCR)技术的百度翻译APP,则可以在国外购物或旅游的场景下,帮助人们翻译看不懂的英文路牌、菜单和说明书等。

                                                                                                                                                                            等待打破“叹息”之墙

                                                                                                                                                                            可以看到,人工智能正在一点一点“捅破”人与人之间的语言隔阂。有网友戏言,或许不久后的一天,揣着装了高效语言翻译APP的手机,邻居大妈也能来一场说走就走的世界旅行。所有国家的学生将彻底挣脱外语课的“黑暗统治”。

                                                                                                                                                                            不过,要把重建“巴比伦塔”的美梦寄托给当前、乃至未来一段时间内的机器翻译技术,还是有点不太现实。

                                                                                                                                                                            “基于神经网络的翻译技术虽然带来了机器翻译质量的较大提高,但是本身还存在诸多技术挑战。”何中军说。他把神经网络比作一个“黑盒子”,中文句子进去,英文句子出来,但是这个“黑盒子”为何要这么翻译,技术人员还难以对其进行合理的解释。

                                                                                                                                                                            更重要的是,复杂、多变,我们自己都掌握不住的“人性”,仍然是所有人工智能发展的叹息之墙。

                                                                                                                                                                            虽然对单个句子的翻译可以实现流畅和自然,但是在整个篇章的上下文理解方面,机器翻译并不给力。一旦涉及歇后语、诗句、双关语甚至口语化的表达,机器翻译更会毫不掩饰地掉链子。而对于如何将知识融合到机器翻译系统中,让机器真正“理解”人类的语言,目前还没有较好的解决方案。