但另一方面，由于哈尼亚是与外部联系的，就是哈马斯与外部联系的主要渠道，特别是在停火谈判之中，断断续续这么多轮，实际上哈尼亚发挥着非常重要的作用。
日本文部科学相盛山正仁表示，网民在社交媒体发言可选择匿名，很容易随意谴责他人。他呼吁网民在声援时斟酌语言，“不要伤了选手的心。”
谷歌人工智能研究团队DeepMind近期宣布，其研发的人工智能（AI）驱动的机械臂在乒乓球运动中达到了人类业余水平：在29场比赛中，面对人类乒乓球初学者，机器人取得100%胜率。在对战中级玩家的比赛里，机器人胜率为55%。但面对人类高手，机器人输掉了全部比赛。
“机器人展示了坚实的业余人类水平表现。”研究团队指出，“这是第一个能够在人类水平上与人类进行体育运动的机器人智能体，代表了机器人学习和控制领域的一个里程碑。”
这项研究成果的相关论文已经以arXiv预印本的形式发表。
DeepMind团队以arxiv预印本的形式发表了这一研究成果
DeepMind研发的乒乓球机器人，采用了ABB 公司的IRB 1100机械臂，控制软件则是DeepMind研发的AI系统。
这套系统的物理设置包括一个 6 自由度的机械手臂，安装在两条线性轨道上，使其能够自由地水平移动。还用到了高速摄像机，以用于追踪球的位置，而动作捕捉系统则能监测人类对手的球拍动作。
为了创造驱动机器人手臂的“大脑”，DeepMind 研究人员开发了一种“双层级”方法，一方面能够打出特定的乒乓球技术，同时也能根据每个对手的比赛风格实时调整其策略。
换言之，它的适应性足够强，无需针对每个特定玩家进行训练，就能挑战业余人类选手。
研究人员采用了混合方法来训练AI模型：首先从模拟环境中学习，然后再让AI对抗真实的人类，从中收集关于球轨迹和人类策略的新数据，再进一步进行模拟训练。经过七个周期的学习，机器人逐渐适应了越来越高水平的对手和多样化的打法。到最后一个周期，AI已经从超过 14000 个回合球和3000个发球中学习，创建了一个乒乓球知识体系——这与在围棋界大杀四方的AlphaGo的学习方式有相似之处。
但在目前，这一乒乓球机器人还只能挑战业余人类。与其对战的高手提到，AI不擅长处理下旋球。此外，AI也不适应快球和反手球。
研究团队也指出，该项目的影响将超出乒乓球世界。为该项目开发的技术可以应用于需要快速反应和适应不可预测的人类行为的机器人任务，例如制造业乃至医疗保健行业。
南方+记者 王诗堃 徐勉借钱杠杆炒股