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14岁少女浑身是血跪在地上……这张照片让整个韩国愤怒了!还街拍里找搭配灵感吗?人想靠这个来你血拼

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韩国拍摄的亚马逊的血

14岁少女满身是血跪在地上……这张照片让整个韩国恼怒了!

韩国釜山一名14岁少女遭到同窗陵暴,其浑身是血、低头跪地的照片日前在网络上被疯传,引起本地警方高度关注和大众恼怒。令人震动的是,施暴者为两名同龄女生,并且,这已经不是她们第一次动手。

椅子砸头铁器砸身 少女被狂殴近2小时

照片中,一名少女跪在地上,满身是血,低头“后悔”。

△图自网络

这张照片所描述的事件发生在9月1日,当晚8点30分左右,照片中的受害人被叫到一个工场四周的胡同内,两名女学生使用厂房周边的铁质器具、椅子、玻璃瓶等,对受害人进行狂殴,连续约1小时40分钟,致使受害人后脑部出血、口腔破碎。另有两名女学生则全程站在旁边围观,并未制止。

△图自网络

殴打结束后,一名施暴女生还让受害人跪坐在地并拍下照片,同时发给小伙伴们看,问“这样的话会不会去牢狱”。

受害少女已被送医 警方被指办案不力

警方1日晚上10时半左右接获报案电话,赶往事件现场,就地监禁2名涉事女学生,同时发现被害少女伤势相当严峻,嘴巴与后脑勺皆大面积出血,随即送医救治。

△图自网络

据报道,照片中的受害人两个月前就曾被同一拨女生施暴,但其时警方仅对施暴者进行品评教诲便了事。直至发生了第二次暴行,受害人将图片发到网上后,本地警刚刚以涉嫌特别伤害为由备案調察。

受害女生母亲以为,由于警方在前次施暴事件中的处置不到位,才导致第二次事件发生。女儿再次被打,是施暴者睁开的抨击举措。

而韩国警方则以为,他们处置此类案件时确实比较头痛,假如案件是成年人所为,直接就可以将他们拘留調察。但由于施虐者都是未成年人,是否可以或许接纳拘留棤施,限定嫌罪犯身自由,警方也拿捏禁绝。韩国警方因此被责怪办案不力,造成悲剧发生。

韩国网友示威破除《少年法 》重办施暴女孩

受害女生惨不忍睹的受虐照片被广泛流传后,在韩国掀起了轩然大波。

施暴者是未成年,根据韩国现行《少年法》,未成年人犯法后所受的法律惩处力度要轻于成年人。纵然未成年人犯下相当于极刑或无期徒刑的重罪,最高刑期也仅有20年。韩百姓众称当前滥用《少年法》的不良青少年越来越多,现在已有十多万韩国人在青瓦台总统府官网示威,要求破除韩国《少年法》,重办施暴女孩。

韩国比年来发生的青少年霸凌事件不在少数,本领之暴虐令人瞠目结舌。据韩媒4日介绍,2014年该国曾发生4名女中学生连同两名成年男性逼迫同龄女生从事卖淫活动,并最终荼毒对方致死的恶性事件。案发后,两名成年男性被判35年,但那些女中学生由于未成年,最终仅被判6-9年徒刑。今后,要求破除《少年法》的声音便不停存在。

警员身世的韩国共同民主党议员表苍园评述说,韩国既缺乏专门防备青少年犯法的政策,也没有专门机构管理未成年人犯法。他表现,对于应受随处罚的青少年犯法职员,没有专门用来收留、葆护、治疗、教养他们的办法和人力投入,于是导致未成年人犯法进入一个恶性循环。

(本文转自央视新消息、举世网;编辑邮箱:shguancha@sina.com)

题图出处:视觉中国(观点图)

“你挑了那件蓝色的条纹毛衣,你以为你是按自己的意思认真选出了这件衣服。但是,首先你不明白那件衣服不是蓝色、青绿色或琉璃色,而是天蓝色的;你也不知道,自从 2002 年 Oscar de la Renta 的公布会第一次出现了天蓝色制服,Yves Saint Laurent 也随之展示了天蓝色礼服系列,很快地,天蓝色就出如今随后 8 个计划师的公布会里,然后,它就流行于全全球各大高级卖场,最后大面积地盛行到街头,然后就看到你在便宜卖场里买了它。”

关于穿搭这件事,时尚产业不停没有一个充足“民主”的答案。《时尚女魔头》中米兰达的这段台词相对形象地说明了这一点。数十年来,民众先是依赖时尚杂志编辑们总结的“本季 T 台趋势”理解潮流走向,接着是通过影戏、电视,然后是街拍。只是,无论信息沟通的方法怎样变革,民众在这些媒介中饰演的仍旧更多是吸收者、而非创造者的角色。

如今,交际媒体被视为时尚民主化的一个新时机,穿搭的创造和消耗也似乎亘古未有地变成了一件可以自己主宰的事。

不外,两个新的问题又随之出现了:在面对更多选择时,怎样更好地做判定?以及,当信息渠道被疏通后,购置渠道怎样也能变得更通畅,甚至与信息渠道对接起来?

SK Planet 的系统分析图:顾客在输入问询指令后,系统会先辨认图片特质、分析 ROI、提取色彩和气势派头上的特性、寻找近来似的单品

总部位于韩国城南市的电商平台技能公司 SK Plant 近来提出了一个方案。根据 qz 的报道,该公司的机器智能试验室(Machine Intelligence Lab)花一年多时间,研制出一套由虚拟神经系统驱动的、专门针对时尚单品购物的SearchEngine。

简单说,它就是一个模拟助手:只要上传你嘻歡的街拍、截图或照片,再输入指令(好比“我想要那双鞋”“我想那条裙子”要么只是“我想穿成那样”),系统就会主动分析图片,随后在预先分好类的产品目次中找出相同或类似的在售商品供选择。

听上去这个功能就和淘宝的“拍立淘”差不多,它在本质上就是图像搜索技能。根据阿里研究员华先胜的描述,“第一步是练习盘算机进行图像明白,也就是通过盘算机将图片中的要素,包括人像、颜色、纹理等详细特性,转化为类似文字的‘视觉词’、编成索引……之后是搜索……下一步则是深度学习,大数据分析和大量用户使用反馈。”

不外 SK Planet 的方案还要多一层:随着系统累积了越来越多关于服装、色彩和气势派头方面的细节,它可以或许学习时尚圈近期的主流趋势,依据地区提出相应的穿搭提议,好比“这件上衣可以搭什么裤子?”“这个领结可以搭配什么外衣?”

为了保证这些提议尽量精准,SK Planet 的研究团队找了很多时尚计划师,归纳出 19 个时装分类以及 90 个与穿搭相关的特点。它们可以分列组合成上千个奇特的搭配。

下个月尾,这套系统将在韩国最大的电商品台 11Street 上线。

19 个时装分类以及 90 个与穿搭相关的特点

SK Planet 或淘宝固然都不是唯一看准机器学习的例子。本年 6 月,亚马逊雇来了卡内基梅隆大学传授 Alex Smola,主管其云机器学习平台(Cloud Machine Learning Platform),目的是“让人们能尽量轻松而广泛地应用机器学习”。同月,Google 也公布将请苏黎世办公室的工程师团队提高其机器学习本领。

看上去很优美是么?不外届时环境大概是这样的:

“啊这身搭配好厉害,尤其是那双袜子我没有诶,要不要买!”

又要么是:

“啊这样穿超级悦目,我全买了吧!”

人工智能如果让人类丧尽天良,这倒也不失为一种大概性。


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