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吕弋培被任命为四川省地震局局长 张宏卫另有任用

2019-08-26 00:49 来源:漳州新闻网

  吕弋培被任命为四川省地震局局长 张宏卫另有任用

  百度崔天凯表示,我们一定会反击,我们会报复。  据法国RTL电台介绍,贝尔特拉姆的家人都为他的牺牲感到自豪,称他像个英雄一样离去。

但是,该公司CEO丹尼斯·慕兰伯2月15日曾表态:这是我们一直密切关注的事,我们与政府和中国买家、中国政府之间都有很好的对话。他们说,特朗普的举动破坏了美国在国际贸易中的领导力。

  他在白宫签字前对媒体说,涉及征税的中国商品规模可达600亿美元。拥枪派分子罗伯特·约翰逊说:当发生交通事故时,人们不会去指责汽车。

    中新网3月25日电据台湾《联合报》报道,位于日本九州岛鹿儿岛县与宫崎县交界雾岛连山的新燃岳火山,当地时间3月25日上午再度喷发,火山烟高度一度高达3200米,火山灰甚至喷至距离新燃岳火山口10公里之遥的宫崎县城镇。美国现在打击贸易大国中国,下一个可能是德国,因为德国也是对美顺差大国。

文章认为,美国总统特朗普在惩罚性关税上暂时放过了欧盟,欧洲钢铁企业可为之高兴,但喘息(时间)也很短。

    美方无视中方加强知识产权保护的事实、无视世贸组织规则、无视广大业界的呼声,一意孤行,这是典型的单边主义和贸易保护主义,中方坚决反对。

  但由于电池的原因,电动车一旦起火会给消防员灭火和后续的处理带来难度。可这些铁路本来就并非与海运或空运竞争,而是起到补充作用。

    班浩然还批驳中印互掐的观点,称印度并不只将中国看作对手或竞争者,印度视中国为进步和发展之路上的伙伴。

  外媒25日分析称,中美贸易战最终的输家很可能不是中国。  在特朗普宣布有关提议后,美国股市急剧下跌。

    SBS电视台的画风,也是吸睛无数。

  百度很多人希望这次大游行能带动一场伟大的变革,让久拖不决的控枪问题出现转折,但同样有不少分析表示悲观。

  文章称,大多数经济学家认为,美国在推进关税的问题上,通过威胁与盟友的持久关系,冒下了让美国遭受真正的国家安全打击的风险。  印度《经济时报》称,班浩然证实,印度总理莫迪将于6月赴华参加上合组织峰会。

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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?

百度 崔天凯表示,我们一定会反击,我们会报复。

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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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