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世纪茗苑:

2019-08-23 12:51 来源:风讯网

  世纪茗苑:

  在十三届全国人大一次会议闭幕会上,习近平主席说:“世界上没有坐享其成的好事,要幸福就要奋斗”。全国31省区市将陆续进入“两会时间”。

全国31省区市将陆续进入“两会时间”。三是定期复核回访。

    移动支付改变着自由行游客的旅行方式。调查研究要突出针对性。

  真诚希望广大网民朋友继续给力山西,多建铮言,多献良策,多出实招,为山西鼓与呼。对于我们的党员干部来说,如何更好地利用新平台和新技术手段去联系群众,这就是一个新的能力要求。

此时的妇女游击队员们正在薛家寨留守。

    此次互联网企业述职大会进一步强化了互联网企业党组织书记“红色头雁”的引领作用,推动党建工作责任上肩,引导党组织书记做好示范带动,进一步促进党建工作融入业务发展,为依托互联网技术优势,打造光谷互联网企业党建特色品牌打下了坚实的基础。

  但我们没有退缩,而是积极参与经济全球化、参与国际经贸合作、参与各种国际事务,并于2001年底成功加入世界贸易组织,在下海游泳中学会了游泳。春节上班第一天,省委、省政府召开省市县乡四级干部参加的“双创双服”活动动员部署大会,以“创新、强企、解难、惠民”为主题,安排实施了棚户区改造、农村危房改造、城乡特困人员救助、社区和居家养老、学前教育普及、公用设施建设、垃圾分类处理、城乡厕所改造、便民市场建设、公园绿地建设等20项民心工程,努力让改革发展成果更多更公平惠及全体人民,切实增强群众的获得感、幸福感、安全感。

  主持人及嘉宾  ·张国祚,博士、教授、博士生导师,清华大学、北京大学等兼职教授。

  尽管如此,他本人因为在北洋系统中的资历和声望,袁世凯、黎元洪、段祺瑞、冯国璋都曾请他出面担任总理组织内阁或担任陆军总长等重要职务,就连张勋复辟也是曾经裹挟着他以壮声势。看了以后,深深感到大家对党和政府的信任,对全省发展的关注,以及对过上美好生活的期待。

  经过两天两夜的奋战,彻底解决了铭典二街污水外冒问题。

  旅游投资仍将保持较快增长,新解决旅游就业100万人。

  机关事务本质上是一项不可或缺的行政行为。1899年冬,袁世凯署理山东巡抚,袁世凯邀请德国驻胶州总督到济南阅操。

  

  世纪茗苑:

 
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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?

与此同时,“表态多调门高、行动少落实差”等“四风”新表现仍难以禁绝。

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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。

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