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俄羅斯國防部長蕭依古(Sergei Shoigu)今天(27日)說，他將俄國具代表的表演團體─紅旗歌舞團(Red Army Choi)。

俄國1架Tu-154軍機25日墜毀於黑海，機上有64名紅旗歌舞團成員罹難，其中包括團長哈利洛夫(Valery Khalilov)及大部份亞歷山德羅夫合唱團(Alexandrov Ensemble)的歌手。亞歷山德羅夫合唱團是以紅旗歌舞團享譽國際。

蕭依古說，他將會竭盡所能「在不久將來恢復(紅旗)歌舞團，就我們所能做的，舉辦新人試鏡，挑選最棒的人材，繼承亞歷山德羅夫合唱團的優良傳統」。

另外，新北市三重區情趣蛋蕭依古說，為了吸引最優秀的音樂人材加入軍方的合唱團，他將下令準備好70間公寓給新進的合唱團團員。

蕭依古並說，軍方也將以哈利洛夫的名字為軍方一個音樂學校的名稱，他指這是俄國軍方管絃樂的傳統。

（中央社記者胡玉立多倫多21日專電）「嘿，Siri，我的頭髮看起來如何？」拜加拿大多倫多大學電機系兩位研究人員之賜，也許再過不久，你的智慧型手機就可以針對前述問題，為你提供一針見血的回答。

而這項新科技，有朝一日或許可以運用在醫學等更重要的用途上，像是以視覺偵測皮膚癌或發展更安全的自動駕駛汽車。

阿拉比（Parham Aarabi） 和高文芝（Wenzhi Guo，音譯）兩位多倫多大學研究員，最近公開了一套全新的機械學花蓮縣萬榮鄉性感內褲習算法─讓電腦直接透過「人類指令」，而不只是透過「既有範例」來學習。運用這套新算法的執行成效，比以往訓練人工神經網絡的舊方法高出160%。

讓人驚訝的是，接受這套新算法新北市汐止區情趣跳蛋訓練的電腦辨識照片頭髮的可信度，比接受訓練前的可信度，高出9%。顯示人工智慧又向前跨出了一步。

多倫多大學機械新聞（UofT Engineering News）在16日公布的這項消息，今天登上了加拿大廣播公司（CBC）科技新聞版面。

阿拉比說，辨別頭髮，或許不是今日世界最重要的問題，但卻是可以精確量化的事。這樣淺顯的例子讓大家可以清楚了解到，這項新機械學習算法是有用的。

過去，要是單從照片來辨識人類的頭髮，電腦的表現往往比不上人類。阿拉比表示，這套新算法讓電腦接受人類指令，學習如何針對困難的分界線，正確分類、區別出頭髮髮色、質地、髮流方向等。

以前，人類教導電腦的方法，主要是提供特定資料、要求人工神經網路依據樣本做出決定；像是將成千上萬張和天空有關的照片給電腦看，藉以訓練神經網路，分辨照片裡的天空。

但這項新的機械學習算法，讓電腦可以直接聽從人類訓練者給予的指令；像是「天空的藍色可以有很多不同層次」或「圖片上方的像素，比圖片下方的像素，更像天空」等。

阿拉比相信，結合人類經驗和機械學習，將有助於其他領域的發展。例如，目前皮膚科醫師運用視覺的幫助，辨別可能造成皮膚癌的痣；道路駕駛人則是仰賴交通規則，確保行車安全。而兩者都缺乏較大的數據資料。這種新的探索式訓練學習法，讓人工神經網絡在面對不明或沒有標示的資訊時，仍能獲得有效訓練，做出正確判斷。

阿拉比和高文芝目前在一家軟體公司ModiFace工作，這項研究是他們工作內容的延伸。這家公司研發的ModiFace手機應用程式，可以讓使用者看到不同品牌的美粧產品或髮型顏色，使用在自己臉上的樣子。

阿拉比和高文芝的研究，已在電機電子工程師學會（IEEE）網站上公布，也將刊登在下一期的神經網絡學習系統公報期刊上。1051122

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