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自治区十二届人大常委会举行第九十六次主任会议

2019-09-22 06:07 来源:21财经

  自治区十二届人大常委会举行第九十六次主任会议

  ”虽然舜宇在奖励员工股份方面的做法也许是非典型的,但在中国决策者推动经济向更可持续增长模式转型之际,舜宇的崛起无疑是他们试图促成的那种高科技成功事迹的一个典范。具体到食粮性畜禽和草食性畜禽的养殖,其影响程度有所不同——对生猪、肉鸡、蛋鸡影响大一些,而对肉羊、肉牛、奶牛等影响小一些。

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    新华社日内瓦2月6日电 专访:美国税改对中国外资存量影响有限——访联合国贸发会议官员詹晓宁  新华社记者凌馨  联合国贸易与发展会议(贸发会议)投资与企业司司长詹晓宁6日在日内瓦接受新华社记者采访时说,美国税改政策或将导致美跨国公司海外留存收益回流,但对中国外资存量影响不大。据王明利分析,我国饲料中豆粕用量一般在20%左右。

  经查,抖音对其制作的广告内容未尽到依法审核职责,搜狗搜索对其发布的广告未尽到依法审核义务,导致侮辱英雄烈士违法信息在网上传播,造成不良影响。据悉,受环保趋严等因素影响,山东鲁光化工、安徽淮化、河南晋开、四川金象等硝酸铵生产装置停车,开工时间不定。

杜坤表示,A股加入MSCI之后,以MSCI指数成分股为主的蓝筹个股会得到更多海外资金配置,并且股价表现也将趋向稳定。

  过去的五年,中国经济保持中高速增长,我们在创新领域取得了重要成果,天宫空间站、蛟龙深海探测器、天眼宇宙观测、量子卫星、大飞机等重大科技成果相继问世。

  付立春认为,境外投资者在新的领域交易,会对中国相应的市场起到更大的作用。最后女子因妨碍公务也被罚。

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  对此,王昌林表示,这一规模占2017年我国对美国出口的%,占我国总出口的%。

  一家名为“SSRP主板设备”的店铺介绍,其所售的“4G短信SSRP基站设备”价格为4500元,商品介绍显示“这是2017年最新营销利器定点短信设备,可选择任意地点,直径1000米以内免费群发广告短信。

  2.未经本网授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品。新兴市场股票配置占比全球共同基金资产还属于早期阶段,目前占总资产规模的8%,有很大的提升空间,这也将带动A股在全球资产配置中比例的增长。

  

  自治区十二届人大常委会举行第九十六次主任会议

 
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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?

因为“小米们”在一定程度上代表新旧动能转换和新经济发展方向。

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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:

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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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