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近期航班客源火爆 元宵节后逐渐降温

2019-09-16 04:20 来源:北青网焦点新闻

  近期航班客源火爆 元宵节后逐渐降温

    美国社会要求控枪的声音早已有之,2012年胡克小学发生枪击案后,奥巴马曾专门成立特别工作组,希望加强对枪支的管控,但最终不了了之。这些国家包括法国、德国、波兰、荷兰、丹麦、捷克、瑞典、保加利亚、爱尔兰、爱沙尼亚、拉脱维亚和立陶宛。

波场创始人、“马云最年轻的门徒”孙宇晨在其个人微博中证实此前的传闻,他以破纪录的456.7888万美元(超3100万元人民币)价格拍下巴菲特20周年慈善午宴。孙宇晨独家回应新京报记者称,已与马云老师探讨过区块链技术并获得其认可,并称马云老师认为他具有独特价值,晚些也会约一个午餐。“我们在实验室里可以用这个方法玩一个样车出来,但是要形成产业化、上规模,我觉得那是傻子才能干的事。”徐和谊的演讲引来台下一阵哄笑。

  专家认为,要加快推广具有苗头性的高产优质品种,集成配套绿色高效技术模式,同时加快生物技术在育种上的应用,提升大豆良种繁育能力,释放大豆良种的增产潜能。中国驻美国使馆23日声明中的这句话,亮明了中国对美国要打贸易战的态度。

  中美双向贸易和投资能达到今天的规模,证明两国对话合作是有效的。中国是一个10亿美元的市场。

近日,美国数十家商协会再次敦促政府不要对华采取加征关税等措施。

  这场大游行的组织者和参与者多数是青年学生,他们声称将不惜一切代价让政客们最终阻止枪支暴力,实行更加严格的枪支管制。

  商务部新闻发言人说,关于301调查,中方已经多次明确表明立场。今年4月底,唐德影视披露的2019年一季报曾显示,范冰冰已经从十大股东名单中消失,但当时不知道她到底减持了多少。

    中国迎战底气十足  英国《卫报》称,特朗普的贸易保护主义将损害世界经济特别是贸易体制,同时也很难从与中国的贸易对抗中获得好处。

  日中韩三国首脑会谈有望于5月9日在东京举行,日中两国领导人预计将在三国会晤前后进行单独会谈。他对《环球时报》记者说,这是他一位朋友的妻子,多年前死于枪支暴力。

  最复杂的部分是软件设施,软实力,而不是硬实力。

  中国商务部23日发布针对美国进口钢铁和铝产品232措施的中止减让产品清单并征求公众意见,拟对自美进口部分产品加征关税,以平衡因美国对进口钢铁和铝产品加征关税给中方利益造成的损失。

  2月14日,美国发生了一起校园惨案!一名19岁歹徒血洗了佛罗里达一所高中,造成了17人死亡。中美两国同为世贸组织成员,相关经贸争议按照条约规定应以多边规则为基础予以妥善解决。

  

  近期航班客源火爆 元宵节后逐渐降温

 
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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?

没有证据表明跨性别狙击手准确率就差、跨性别飞行员驾驶效率就低。

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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。

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