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比亚迪宋DM部分配置信息曝光 油耗1.4L/100km

2019-08-24 08:10 来源:今晚报

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    积极运用新技术、新工艺、新设备改造壮大纺织服装产业,淘汰落后产能,一批老企业重焕生机。国家发改委副主任连维良,新华社副社长刘正荣,省委副书记、福州市委书记王宁,省委常委、常务副省长张志南出席并讲话,省政协副主席魏克良,社会信用体系建设部际联席会议成员单位领导以及全国200多座城市的1000多名代表出席开幕式。

下午1点,游客爆满,景区内开始限流。各级政府和领导对高考工作高度重视。

  国际在线吉林频道报道(陈施):6月9日,2018吉林省文化和自然遗产日主场城市系列活动在长春举行。6、如因作品内容、版权和其他问题需要与本网联系的,请在该事由发生之日起30日内进行。

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青岛的母亲河——大沽河在莱西境内干流长公里,流域面积1480平方公里,占青岛境内流域面积的31%;胶东半岛最大的湖泊——莱西湖,水域面积56平方公里,总库容亿立方米,被誉为“半岛明珠”;山东半岛最大的内陆湿地——姜山湿地,水域面积万亩,是青岛市最大的沼泽湿地和野生动物集聚区。

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    发展商业航天,湖北产业基础雄厚。  行走在眉山市丹棱县的乡村里,家家户户房漂亮、院整洁,村村水清亮、路通畅。

    踏遍乡村人不老百里东辽入画来乡土画家李纯澄编写农村画的故事  吉林日报6月12日讯(记者隋二龙):上善辽河水,厚德东辽人。

  尤其是针对人流量较大的地铁站,《技术规定》特单列指出,对于新规划的地铁站,应配建使用面积不小于10平方米的独立母婴室。

  在新闻发布会上,吉林省旅游发展委员会副主任陈守君介绍了2018吉林省消夏避暑全民休闲季暨东北亚(中国延边)国际文化旅游推介周情况。  九、在中国境内从事互联网视听节目服务的单位,愿意接受本自律公约的,均可申请加入本公约。

  

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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?

  王晓东强调,完成湖北省综合交通三年攻坚任务,要坚持问题导向,着力解决制约工作推进的瓶颈。

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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:

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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。

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?


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