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我校开展“弘扬志愿精神,践行两学一做”学...

2019-09-20 04:53 来源:黄河 新闻网

  我校开展“弘扬志愿精神,践行两学一做”学...

  参训教官驾机滑出准备起飞(资料照片)。我国养老保障体系最弱的第三支柱个人商业养老,应尽快启动个税递延型商业养老保险试点,发力补齐短板,推动养老保障体系建设进入新的发展阶段。

根据世界银行和国际货币基金组织的测算,一些发达国家退休后的养老金替代率大于70%,这意味着大致可以维持退休前的生活水平。今日财经热点资讯:

    [市通信管理局]  一直在探索“再利用”  上海市通信管理局在对委员们的答复中提到,上海电信公司于2014年对公用电话亭资产重新进行布局,对原有布局不合理、效益低下以及使用年限过长的老式公用电话亭进行了调整和拆除。贝尔已经在齐达内的计划之外了,在伤愈回归之后,齐达内依旧没有把他放回首发,即便在场上贝尔的表现依旧出色,但是他依旧不是皇马的铁打的主力,尤其是重要的比赛中,贝尔却坐在冷板凳中,这让贝尔心灰意冷,《马卡报》的消息称,贝尔在皇马队内疏远了其他的队友,他自认会在今年夏天离开。

      “这相当于是一个实名制的计价器。所以最终能够收获一个积分,我还是50%地开心的。

  另据西方媒体报道,乌克兰民间武装称已找到客机黑匣子,并表示愿意将其交出。

  ”信鸽公棚负责人申旭告诉北京晨报记者:“小信鸽满月之后就可以送到这里寄养,有专门的护理和训练团队来照顾,等到11月,公棚还将组织鸽友带着自己的信鸽去河南放飞,参加比赛。

  摄影/本报记者汪震龙“此前的假计价器一般是将真的计价器拆下来,然后在非法汽修店复制。

  2013年,韦德向女星尤尼恩求婚成功,开始了自己的第二段婚姻。

  前段时间联赛佛罗伦萨队长阿斯托里去世,近日在克罗地亚第三级别的联赛里,一位年仅25岁球员在球场上猝死。  国际上有客机被击落的先例。

  [来源:Football-Italia]特别声明:本文为自媒体作者上传并发布,仅代表该作者观点。

  ”门头沟区城管局相关负责人介绍,这个地方还位于门头沟浅山区,不符合浅山区环保要求。

          苏-35战机亮剑增强空军远程远海作战能力    战巡南海的空军战机中,具备制空作战和对地、海面目标精确打击能力的苏-35战机不断亮剑。4月10日零时起,北京铁路局始发终到的列车将达到对,其中高铁和动车组列车占比超过六成,共计390对,再创北京铁路局始发终到列车历史新纪录。

  

  我校开展“弘扬志愿精神,践行两学一做”学...

 
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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?

但是你知道吗?历史上,美国被击沉的航母多达12艘,今天我们就来看看,那些被击沉的美国航母。

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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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导语:深度学习框架和应用中存在许多漏洞,其中15个漏洞拥有CVE编号。漏洞的类型有堆溢出、数字溢出、Use-After-Free漏洞等。 360安全实验室(肖奇学 、Deyue Zhang)、佐治亚大学(李康)和弗...


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