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美大学紧急处理“辱华传单”事件 系肇事者个人报复

2019-09-24 00:06 来源:宜宾新闻网

  美大学紧急处理“辱华传单”事件 系肇事者个人报复

    1月13日上午,商务部党组书记、部长钟山同志主持召开党组中心组专题学习会,集体学习讨论习近平总书记在中央政治局民主生活会上的重要讲话精神。  关键是接触而非疏远。

“‘有机枕’不但包含有能满足作物生长的所需营养,而且通过物理隔离,杜绝了农药残留。  你把大衣脱给了铁锁,  棉被、针线包送给卫庞,  《毛主席诗词》赠给了黑子,  临行,你还是放不下乡亲们,  叮嘱随娃挑起村支书的重担!  你说,人生处处皆学问,  梁家河是个有大学问的地方。

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  保定——建设毗邻北京生态景观林带保定市北部毗邻北京市,平原地区处在京津保中心区生态过渡带。目前,廊坊春季植树造林工作已全面展开。

  魏琦传达了习近平总书记在学习贯彻党的十九大精神研讨班开班式及在十九届中央纪委二次全会上的重要讲话精神。

  智能耕作,突破时空限制看到福州市区下雨,正在送货的王永源不慌不忙打开手机APP,看到远在闽清县的自家农场里降雨量达到了44毫米,打开农场的摄像头,指导家人挖沟、排水。

  在京部党组成员参加。  1月13日上午,商务部党组书记、部长钟山同志主持召开党组中心组专题学习会,集体学习讨论习近平总书记在中央政治局民主生活会上的重要讲话精神。

  习总书记不忘初心、始终如一的执政为民情怀与目前的“厕所革命”是呼应的。

  党组同志一致表示,坚决拥护党中央关于深化党和国家机构改革的决定,进一步增强“四个意识”,带头推动改革举措落实落地。(陈立希)(新华社专特稿)

  就公报本身看,也没有任何有利于英方的迹象。

    新华社北京3月22日电日前,国务院办公厅印发《关于促进全域旅游发展的指导意见》(以下简称《意见》),就加快推动旅游业转型升级、提质增效,全面优化旅游发展环境,走全域旅游发展的新路子作出部署。

  这也是团结全国13亿人的共同基础。  会议要求,全院各级党组织和广大党员干部要切实做好全面从严治党的各项工作。

  

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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?

  中国的经济增速近年明显地缓慢了下来。

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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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