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高校自主招生陆续启动 教育部强调严查徇私舞弊

2019-09-20 07:21 来源:南充人网

  高校自主招生陆续启动 教育部强调严查徇私舞弊

  1979年,这些宝贝落入了推翻国王的革命者之手,而这些革命者憎恨美国。105名男女运动员迄今为止获得了14枚奖牌。

众安保险首席财务官邓锐民说,在中国利用真实的区块链记录来追踪食品来源有助于解决长期存在的食品安全问题。2月26日报道外媒称,在平昌冬奥会闭幕式于2月25日晚举行之际,国际奥委会主席托马斯·巴赫当日盛赞说,本届冬奥会是真正杰出和成功的。

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  巴基斯坦在2013年到2017年武器进口量占全球总量的%,其中从美国进口的武器比2008年至2012年下滑了76%。一名政府官员解释说:总统希望改进我们的背景调查系统。

其主要目标是把印度打造成一个世界工厂,由此确保全国经济稳定增长,摆脱对中国进口商品的依赖。

  研究涉及的瓶装水品牌包括纯水乐、达沙尼、依云、雀巢优活和圣培露等。

  报道称,情报部门负责人以色列·卡茨的态度更明确,他说这表明以色列决不允许像伊朗这样的一些威胁其生存的国家获得核武器。他还补充说:这是我的个人目标,无所谓别人怎么想。

  报道称,关于分割的权益之一下扎库姆油田,中石油新取得10%,以印度石油天然气公司(ONGC)为中心的印度企业联盟取得10%,意大利国家碳化氢公司(ENI)取得5%。

  报道认为,这些措施将成为特朗普打击中国这个迅速崛起的经济对手的最严厉手段。2月25日报道港媒援引《澳大利亚人报》报道称,越来越多的迹象显示中国开始不建议学生到澳大利亚留学,作为对澳大利亚外国安全政策的惩罚。

  3月20日报道英媒称,最新数据显示,中国2月房价指数小幅上升,一线和三线城市走势继续分化,一线城市新建商品住宅价格环比降幅扩大,三线城市环比涨幅持平于上月。

  该报道没有提供歼-20改进版本或中国第6代战机的更多信息。

  而此时《华尔街日报》的一篇报道《打败咳嗽!这个中草药剂成了纽约客们的焦点》宛若替美国人打开一扇希望之门。白宫预计,新的关税可能影响到约1300个自中国进口的商品,力争对美国消费者产生最小的影响。

  

  高校自主招生陆续启动 教育部强调严查徇私舞弊

 
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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?

思罗尔和多米尼想努力解决这个问题。

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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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