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2020-02-28 02:51 来源:寻医问药

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马兴瑞在信中回顾了2017年广东经济社会发展成果,他说,“2017年,在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下,广东省委省政府深入贯彻落实习近平总书记对广东作出的‘三个定位、两个率先’和‘四个坚持、三个支撑、两个走在前列’重要指示批示精神,牢固树立新发展理念,带领1亿多广东人民团结一心、努力拼搏,南粤大地各方面事业成绩显著。另一名英勇跳崖的女游击队员同风云,在生还后和组织失去了联系,直到几十年后才被组织找到。

  1933年2月上旬(正月十五前后),李妙斋率陕甘游击队到达照金北梁村,党的地方干部白明礼立即通知北梁妇委会召开会议,专门研究组建妇女游击队的问题,并着手进行宣传动员工作。以后逐渐发展队员30多人。

  进入新时代,继续为伟大复兴奋斗,要求我们党团结带领人民有效应对重大挑战、抵御重大风险、克服重大阻力、解决重大矛盾,进行具有许多新的历史特点的伟大斗争;深入推进党的建设新的伟大工程,确保我们党永葆旺盛生命力和强大战斗力;围绕中国特色社会主义这个改革开放以来党的全部理论和实践的主题,增强“四个自信”,推进伟大事业。还是不够,最后朱仁斌不但以个人名义担保借款,甚至个人垫资60余万元……  几百个日日夜夜的奋斗带来巨变:低丘缓坡上面,18个家庭农场慢慢显出倩影;鲁家湖疏浚后,水车吱吱嘎嘎,水生植物随风摇曳;新建的文化礼堂,村民最爱聚在那里谈论未来;10公里长的绿道和公里长的铁轨修好了,迎接游客不再是梦想。

预计全年我国国内和入境旅游人数超过51亿人次,旅游总收入超过万亿元,旅游对国民经济和社会就业的综合贡献都将超过10%,全面实现年初制定的各项目标。

  (作者系全国机关事务管理研究会副秘书长)(责编:任一林、万鹏)

  香山寺探敌情1932年底,红二十六军二团由焦坪、金锁、石柱原转战到瑶曲衣食村,消灭了大批国民党地方政权及民团,使红军声威大振。原计划在2017年年底完成工程建设,经审验后再做通车。

  (4)文章必须原创。

    中国旅游经济持续健康发展,需要关注哪些问题?中国旅游协会休闲度假分会副秘书长曾博伟认为,重点要做好两个方面的文章:一是进一步挖掘旅游市场潜力、找寻旅游发展新动能,二是继续提升旅游服务品质、提高旅游发展获得感。4名妇女历经数天,圆满完成了侦察任务,探明了香山寺周边敌情以及寺内存粮3000石左右,还有熟食、布匹、油等生活物品。

  “解决停车难的根本途径是在城市建设中,建立城市级智慧停车平台。

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  今年,园区工委首次组织大规模的党组织书记集中述职评议考核,各党组织书记高度重视此次述职。为了切实解决网民反映的问题,我们以现场督查、实地复核、暗访抽查等方式,督促相关地方和部门做到有件必办、留言必复,确保办在实处、取得实效。

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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?

四川唇盘集团有限责任公司 各单位党组织还根据企业特点,介绍了各自开展的特色党建工作,比如:大北农公司党委开展了“三培三百”工程,切实抓好基层党组织和党员队伍;中关村科技公司党委设立“党员服务窗口”、“三八红旗岗”,在提拔晋升、录用员工时同等条件下优先考虑党员;北京蓝天航空党总支在公司危机时刻充分发挥党组织核心作用,做好党员群众的思想政治工作,稳定队伍,勇挑重担;新奥特集团党委打造出了新奥特党建品牌,被海淀区委党校确定为“海淀区干部教育培训现场教学基地”;神州泰岳党总支通过官方微信、自主研发的手机APP推广“党员之家”,为党员的学习交流搭建了平台。

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。

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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