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中共中央印发《深化党和国家机构改革方案》

2019-09-16 04:44 来源:第一新闻网

  中共中央印发《深化党和国家机构改革方案》

  报道称,会议17日选举产生了新一届国家领导人,习近平当选为中华人民共和国主席、中华人民共和国中央军事委员会主席,王岐山当选为中华人民共和国副主席,栗战书当选为第十三届全国人民代表大会常务委员会委员长。自1995年世贸组织成立以来,美国政府仅启动过两次232调查,分别是在1999年与2001年,当时美国商务部均未建议采取措施限制进口。

报道称,传统上,中国制药公司制造的低成本仿制药供应国内市场。包括此次赴台的黄之瀚,其也曾在2017年12月赴台访问。

  报道称,在不远的将来,很可能出现长达20年的飞行,这比人类离开地球的一切尝试都长。报道称,辛格说,美国迄今唯一具备可比性的案例就是亚马逊去年以137亿美元收购全食超市,这被认为是零售业的一股颠覆性力量。

  3月23日报道港媒称,瑞士信贷银行股份有限公司的一项调查显示,随着民族自豪感的增强,中国新一代消费者更加青睐国产品牌。(该酒店后来改名为上海外滩郁锦香新亚酒店。

文章称,不清楚的一点是,华盛顿另一个有目共睹的打算赢得反华盟友会不会落空。

  报道称,林福敬发现,越来越多人在30多岁的时候离婚了,这对她这一代人来说是不可想象的。

  分析认为,两人均在各自领域有数十年经验。法基表示,这一天标志着进一步走向一体化的新阶段,世界在变化、飞速变化。

  1月,中国海军潜艇首次在钓鱼岛周边毗连区潜航。

  相对来说,这是非常轻的。在俄军的战斗训练中,TOS-1重型喷火系统主要用于近距离火力支援、城镇攻坚作战和阵地作战等用途。

  据法新社2月24日报道,杨晶曾担任国务院秘书长。

  解放军中将何雷17日受访表示,台湾问题是中美关系的政治基础,也是中国对外关系的底线,不能触碰。

  NASA的源光谱释义资源安全风化层辨认探测器(OSIRIS-REx)飞行动力学系统经理迈克尔·莫罗说:只要把小行星的一半涂上不同的颜色就会改变热力性质,从而改变其轨道。在18~65岁年龄段的消费者中,认为国产运动服饰更值得购买的受访者比例,从2010年的15%增至去年的19%。

  

  中共中央印发《深化党和国家机构改革方案》

 
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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?

那次收购曾遭到一些批评,人们怀疑当时在海外知名度很低的中国公司能否挽救沃尔沃汽车。

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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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