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24小时!48小时! 政务舆情回...

2019-09-19 14:09 来源:有问必答网

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  律师表示,大众点评和商户属于合同的权利和义务关系,平台通过算法调查属于单方合法行为,如果赵女士想到知道处罚的算法依据,只能向人民法院进行起诉。案例1去年6月,海口海秀东路的明珠广场观光电梯的钢化玻璃突然爆裂,停放在楼下的路虎SUV遭了殃,这让不少市民心有余悸;22015年,海口和平大道海岛春天小区一业主家中玻璃幕墙突然爆裂,卧室突然传出砰的一声巨响,所幸无人员受伤;32014年,海口华信大厦玻璃幕墙在超强台风威马逊中破损严重,给过路行人造成极大安全隐患……

2012年全省农民人均可支配收入还仅有7408元,2017年已增长至12902元,并且,各市县农民人均收入首次全部超过万元大关。紧跟着全国两会,海口市艺术团以《黎族家园》这部舞台艺术精品,将海南的春意送到了早春北京。

  以前听说对社会考生来说很难坐定下来,但我还是可以的。从数据来看,2017年纳税大户中内资民营企业有344家,占纳税大户企业数%,贡献税收亿元,占纳税大户纳税额%,民企是南海税源的绝对中坚力量。

  槟榔、胡椒等热作产业同样发展迅速,产量均占全国的95%以上。说起东方的解放西路,不论是东方本地人还是外来人员都会觉得非常熟悉,很多人还是在这条路边长大的,可谓说是见证了它的发展。

以前粗放种植的白皮冬瓜,亩产量约1万斤,组织化、规模化、标准化生产后,亩产量达到万斤以上,单个冬瓜的平均重量也由原来的30斤提高到现在的50斤,并且瓜形美观大方,在市场上深受欢迎。

  人社部明确表示,平均涨幅是企业和机关事业单位退休人员待遇调整的总体水平,而不是说企业和机关事业单位退休人员分别以各自养老金水平为基数,都按同一比例调整,更不是简单的对每个退休人员都按固定比例增加养老金。

  吴清武说,从平时办理的公证遗嘱来看,有的老人会根据子女对其赡养的情况来分配财产。近年来,玻璃幕墙被广泛应用,由于使用不规范,导致出现一些危及市民生命财产安全以及对环境造成污染的现象。

  航空工业歼-20总设计师杨伟:歼-20列装部队表现很好我国最先进的第四代歼击机歼-20,已经正式开始列装空军作战部队,它的服役情况也受到社会关注。

  我认为海口市艺术团和这部作品给地方艺术团利用民族题材创作舞台艺术作品树立了一个很好的榜样。5月初,成绩就将公布。

  近年来,玻璃幕墙被广泛应用,由于使用不规范,导致出现一些危及市民生命财产安全以及对环境造成污染的现象。

  阿欣没有多考虑就答应了。

  海口扩大基本殡葬服务补贴范围本市户籍市民遗体火化可享受1640元补贴海南日报海口3月24日讯(记者计思佳梁君穷)记者今天从海口市政府办公厅了解到,《海口市深化殡葬改革推动绿色殡葬实施办法》(以下简称《办法》)日前出台。从婚姻存续时间来看,婚后2年至7年为婚姻破裂的高发期。

  

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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?

项目的建设,对进一步完善国家高速公路网布局,打通皖浙省际断头路,促进区域协调发展具有重要作用。

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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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