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中国发展高层论坛2018 经济参考网

2019-08-20 06:34 来源:消费日报网

  中国发展高层论坛2018 经济参考网

  事件发生后,桂阳县公安局迅速启动维权工作机制,警务督察大队第一时间赶到现场进行核查。医学上有一个疾病叫做经济舱综合征,说的就是长时间坐飞机,导致下肢活动减少,导致下肢深静脉血栓形成。

桃花娇若少女,杜鹃英姿飒爽;樱花温婉清新,梨花冰清玉洁,油菜花已成邻家碧玉……等闲识得春风面,万紫千红总是春。孩子爸爸虽然谅解,并不能使小陈免于刑罚。

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母亲是孩子最亲的人。

  这其中,天虹CCMall为天虹商场股份有限公司于2017年5月推出的全新产品,定位小而美的社区商业。

  ■记者朱蓉【变化】第一代综合体调整转型3月23日,三湘都市报记者在乐和城看到,其2层至4层原本通往主力店百联东方的通道已全部被商场形象广告封死。据方晓骏介绍,在共享单车的管理方面,秦淮区的创新主要集中在四点。

  在这里,就可以欣赏到桃花落英的美景。

  民警提示广大市民,就餐时尽量选择正规干净的店面,对颜色浓郁、香气异常的汤料提高警惕,发现不适症状及时就医和举报。实际上他不知道自己方向搞反了,力度越大情况越糟。

  在大家印象中,雷某性格内向,平日里比较听话。

  另外葛山荣还涉嫌其他违纪问题,2017年12月葛山荣受到党内严重警告处分。

  手机并没有找到,两人回到家中。孩子的问题,几乎都是家长的问题,只是很多父母不愿意去看见自己的问题,总是想尽各种办法修理孩子。

  

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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?

中国传统文化知识相关的考题也加大比重,比如,《兰亭序》记叙了什么,《祭侄文稿》是为谁写的,《富春山居图》描绘了哪里,《清明上河图》描绘什么样的景象……申论:谈谈有温度的人生近年来,江苏省公务员申论考试一直坚持创新。

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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。

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人工智能也有负能量,我们得提前做好准备

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