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甘肃:泾川收费所召开2017年党风廉政建设工作

2019-05-26 05:43 来源:中国广播网

  甘肃:泾川收费所召开2017年党风廉政建设工作

  +1“這層黑色燃燒的痕跡,就是熔殼。

  為構建祖國西北地區重要生態安全屏障,寧夏正在加快建設北部平原綠洲、中部幹旱帶防風固沙、南部山區綠島三大生態係統,並從今年開始繼續推進大規模國土綠化行動,計劃2018年完成營造林145萬畝,治理荒漠化50萬畝、水土流失800平方公裏以上;2018年至2022年完成營造林500萬畝,全區森林覆蓋率提高到16%,森林總面積達到1245萬畝。今年,可供分配的新能源個人指標有54000個。

  ”  湯姆森説,兒基會希望通過這個網頁讓更多的新爸爸學會與孩子相處、交流,也為那些準爸爸們提供“早教”。而在南京林業大學,綜合評價錄取則是除了普通本科招生之外最主要的招生途徑,今年學校的名額約為300人。

  ”  華中師范大學社會學教授梅志罡認為,政府為大學畢業生打造安居房,出發點並不是以提升家庭生活舒適度為主,而是為了讓年輕人更好工作創業,通過辛勤勞動實現自己的夢想。  經查,此次傳染源為一名治療者在治療過程中因個人原因在醫院外感染艾滋病病毒,浙江省中醫院一名技術人員違反“一人一管一拋棄”操作規程,在操作中重復使用吸管造成交叉污染,導致部分治療者感染艾滋病病毒,造成重大醫療事故。

  目前,中國三峽集團已全面完成對三峽——葛洲壩樞紐區域的防汛檢查以及電站、船閘和泄水建築物等設備設施檢修工作,各單位還成立防汛組織機構,配備大型搶險設備和防汛物資,為梯級樞紐安全度汛做好各項準備。

  再加上處在青春發育期,未成年人更容易被誘惑,也更容易成為被牟取暴利的弱勢群體。

  13日,已經陷入昏迷的瓦姆比爾獲釋並返回美國。全國政協副主席、全國工商聯主席高雲龍出席並講話。

    數據顯示,涌入新一線城市就業的外省本科畢業生佔比不斷上升,2015屆到2017屆的比例分別為%、%、%。

  如果互聯網平臺經營服務者明知內容涉黃,還發布並牟利,就會承擔民事、刑事責任。  更讓人疑惑的是,沙坪壩區多個部門對該産業園諱莫如深。

    媽媽突然離世,璐璐與她每天的交流也斷了。

    美國《華爾街日報》1日報道,俄美已著手準備領導人會晤,美國駐俄羅斯大使喬恩亨茨曼是美方籌備人員之一。

  山東舉辦“非遺助力脫貧 推動鄉村振興”對話活動,讓非遺成為精準脫貧和推動鄉村振興的新動力是與會專家學者共識;四川阿壩州舉辦深度貧困地區文化扶貧現場推進會,推廣壤塘縣文化扶貧經驗,扶持傳承人創辦傳習所促進非遺生産性保護……非遺助力精準扶貧,為百姓鋪就幸福路。  (作者為國家林業和草原局局長)+1

  

  甘肃:泾川收费所召开2017年党风廉政建设工作

 
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人工智能爆炒中的冷思维,深度学习的地板和天花板在哪里?

  早在20世紀70年代,王有德就率先引入市場機制,破解造林成本“倒挂”難題。

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无论在中国市场还是欧美市场,对人工智能,尤其是深度学习技术的炒作已经到达白热化的巅峰,各路AI创业公司、项目和技术如雨后春笋。一夜之间,工人、司机、医生、律师、法官、新闻记者、股票交易员甚至码农和黑客都被铺天盖地的人工智能审判日阴影所笼罩(人工智能,提前到来的职业杀手),而过于与人工智能毫不沾边的IT电子消费产品,例如路由器、扬声器、手环、手机APP甚至豆浆机等“智能产品”都纷纷贴上了人工智能的新标签。

在各路新老媒体和“专家”的鼓噪下,人工智能似乎成了一把万能的锤子,任何行业、任何职业、任何应用似乎都可以被人工智能取代甚至革新,但是关于人工智能真正的价值和局限性,参与这波炒作的国内媒体和专家们几乎没有人去关心。正如IT经理网专栏作者赵敏在《让AI发光发热莫发烧》一文中引用的北航计算机学院刘连忠教授的话:

“外行鼓噪情有可原,许多科学技术工作者有时也故意混淆视听。AI现在太热了,不过很快会降温,因为AI自己还只能循序渐进的发展着。”

深度学习技术的潜力和价值毋庸置疑

神经网络技术诞生于上个世纪60年代,但是直到近年随着大数据和计算机性能的发展才变得真正实用起来,尤其是深度学习技术利用复杂的神经网络架构进行的数据模式识别的准确性达到了令人振奋的高水准。2016年初AlphaGo碾压式战胜李世石宣告了一个全新的人工智能时代的到来,这是毋庸置疑的。

其他令业界震动的成果也不胜枚举,例如图像和视频识别(ImageNet大赛心得),超过人类准确性的语音转文本。Google甚至用神经网络代替了旧的谷歌翻译技术架构,使得机器翻译的质量快速拉近与人类翻译的水平(编者按:对英文的语音识别,英文与法文德文等语种间的互译已经非常棒,但中文相关的互译质量依然不好)。

其他可能改变世界的人工智能成果还有很多,例如斯坦福大学研发的人工智能算法(论文)能够根据遥感数据预测农作物产量,准确度比美国农业部还要高。而斯坦福医学院的人工智能算法在判断癌症类型的准确性上甚至超过了高水平的医生。

深度学习不是万能药,也有自己的问题和局限性

在最近举行的湾区人工智能大会上,深度学习算法库Keras的开发者Francois Chollet认为:与人脑能够基于少量的样本和经验做出长期规划,或者高度抽象提炼模型的能力相比,当下火爆的深度学习只不过是比传统的统计和机器学习方法强大的模式识别算法而已,当前的监督式学习和增强学习算法需要大量数据“喂养”,而且只能做定向的模式识别,这大大制约了其实用性。而生成式对抗网络(Generative adversarial networks,GANs)的发明者Lan Goodfellow则在会议上展示了神经网络如何被对抗式样本戏耍,例如下面中间这个人工算法处理过的噪点图像,在人眼中什么也不是,但是与原始图像叠加后能够欺骗人工智能系统做出错误的识别判断。

深度学习图像识别系统的对抗式样本攻击

以在北京过马路这么简单的事情为例,深度学习算法要死上好几千次,而且一不小心就被“脏数据”带沟里去了,表现还不如一条狗。

关于深度学习算法适用的局限性,希伯来大学近日发布了一篇论文《深度学习无法完成的任务》

深度学习不可能完成的任务 551.95 KB

请输入正确的下载密码:

?处理中...

 

(获取下载密码请关注IT经理网微信号:ctociocom,后台回复:深度学习无法完成的任务)

深入探讨了当前深度学习算法在解决特定类型问题,例如无信息梯度(Non-Informative Gradients)时的局限性。

IT经理网专栏作者、智能制造专家赵敏曾在文章中指出,根据2016年Gartner新兴技术成熟度曲线,智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶汽车等AI热门技术正处于“期望膨胀期”,接下来可能进入“幻灭期”。如图7所示。而“通用机器智能”,还在遥远的路上。

人工智能爆炒中的冷思维,深度学习的地板和天花板在哪里?


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