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8个关键点解读中央深改组第三十三次会议精神

2018-05-26 00:57 来源:有问必答

  8个关键点解读中央深改组第三十三次会议精神

  百度成年组的老将打不过,结果如今连U21的小孩也打不过,于子洋眼瞅着就有被打废的迹象!在国家队,奥运冠军马琳曾是于子洋的主管教练。基于此,水井坊融入多年来深耕传统文化领域的收获,结合对于非遗保护的感悟,与多方力量共同启动的非遗新生专项基金,可谓是厚积薄发之后的开创之举。

拉金的一席话或许说明欧文至少也是在季后赛才复出了:我们并不清楚他的伤势程度,我们只希望无论如何,他能够在本赛季复出,在季后赛帮助我们。目前凯尔特人战绩48胜23负高居东部第二,在之前的东决讨论中,绿凯已经力压骑士,夺冠概率也是东部第二的4%,也就是说东决很可能是猛龙与凯尔特人的对决,但欧文手术归期未定这个因素或许会成为骑士队突围东部的关键,近来骑士队的状态也大勇,詹姆斯在交易日后的数据场均分+篮板+助攻+抢断+盖帽(投篮%+三分%),众所周知他到了季后赛会更为可怕,若欧文不赶快复出,那东决真的可能变成骑士与猛龙了。

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  中国文物保护基金会副理事长兼秘书长詹长法、人民日报旗下《国家人文历史》杂志总编辑王翔宇、知名演员雷佳音、水井坊总经理范祥福出席了此次基金成立大会,共同启动了水井坊非遗新生专项基金,并探讨如何有力地推动非遗的保护与传承,让古老的传统文化焕发新生。因此如果有一天我可以和他一起踢球,那会很愉快的。

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  是否会坚持到2022年冬奥会,刘忠庆说:没想过坚持四年,毕竟四年时间太漫长,中间会发生很多事情,还是先好好放个假。

  希金斯在2001年连续夺得冠军杯、苏格兰大师赛和不列颠公开赛,此后的17年中,再也没有球员能达成这一成就。I,deserve所有美好,值得我努力获得。

  在另外一场男双比赛中,日本2对组合上演内战,最终,张本智和/森园政崇3-2击溃水谷隼/大岛祐哉晋级,张本如今在各项比赛中屡有战胜日本一哥水谷隼的表现,不久将来就要抢走水谷隼日本一哥宝座!

  百度没想到方博连输4局,遭遇滑铁卢,无缘正赛。

  高以翔、陈学冬、宋威龙佩戴的天梭杜鲁尔系列腕表,以1907年天梭制表厂在瑞士力洛克创建时所在街道命名,蕴含着珍贵的品牌历史和情怀,对于天梭品牌有十分重要的纪念意义。由于跳跃失误不少,彭程/金杨自由滑成绩(技术分/节目内容分),总成绩分获得第九。

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  8个关键点解读中央深改组第三十三次会议精神

 
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8个关键点解读中央深改组第三十三次会议精神

百度 彭程/金杨本赛季自由滑的音乐是《梁祝》,在平昌冬奥会上没能进入自由滑,这也是这套节目首次亮相大赛。

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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

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(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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