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国际人士:向贸易保护主义说不

2019-08-25 19:48 来源:搜搜百科

  国际人士:向贸易保护主义说不

  兵团党委负责同志说,要扎实做好提高维稳戍边能力、深化改革、向南发展、兵地融合发展等重点工作,以实际行动落实好总书记关于兵团工作的重要指示。  此外,内蒙古将加强农牧业、能源、矿产和制造业、物流、跨境旅游、金融等产业合作,鼓励企业走出去,共建果蔬、粮油、牧草、现代养殖等农牧业基地,加强同俄蒙矿山、能源企业合作,支持“苏满欧”、“呼和浩特——法兰克福”等国际铁路货运集装箱班列常态化运行,合作开发跨境旅游线路,建设中蒙俄旅游圈。

人民日报呼和浩特8月7日电(记者李昌禹、谷业凯)以中共中央政治局常委、全国政协主席俞正声为团长的中央代表团7日上午飞抵呼和浩特,出席内蒙古自治区成立70周年庆祝活动。民族和宗教界代表人士表示,市政协是大学校、大舞台、大家庭,大家在这个平台上学习提高,对国家发展和民族宗教工作的理解越来越深刻。

  “我希望把这个平台做成新疆最有意思的娱乐公众号。李静援介绍说,着眼于博览会新的功能定位,围绕核心区建设和丝路沿线国家经贸、产业合作,将向外界呈现一个全新版的中国—亚欧博览会。

  人民大会堂宴会厅灯火辉煌,欢声笑语,洋溢着喜庆热烈的气氛。绿色,是这片土地最美的底色。

他走进手套加工车间,与现场工人交流,了解企业生产经营和带动当地少数民族群众就业等情况。

  在认真听取当地干部群众代表发言后,俞正声勉励大家要以自治区成立70周年为新起点,深入贯彻习近平总书记系列重要讲话精神和治国理政新理念新思想新战略,学习贯彻习近平总书记“7·26”重要讲话精神,努力在转方式、调结构、促改革、惠民生、防风险上不断取得新成效,在促进民族团结上迈出新步伐,以优异成绩迎接党的十九大胜利召开。

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  为使援疆干部人才尽快进入工作角色、顺利完成对口支援任务,7月31日至8月4日,中组部、人社部会同新疆维吾尔自治区和新疆生产建设兵团将在乌鲁木齐举办培训班,对做好新一批干部人才援疆工作作出部署、提出要求,勉励援疆干部人才带头学习领会习近平总书记系列重要讲话精神,立足本职岗位,始终不忘初心,自觉担当起对口援疆工作的历史使命,切实履行好援疆干部人才的重要职责,树立维护好援疆干部人才的良好形象。

  新疆各族儿女参与“十三冬”热情高涨。中共中央政治局常委、全国政协主席俞正声出席会议并作重要讲话。

  服务贸易畅通助力互利同赢共繁荣建言宁夏经济试验区建设2014年8月,九三学社中央以直通车的形式报送《关于宁夏经济试验区建设的几个建议》,建议以“五通”为目标,在国家宏观战略指导下,进一步明确宁夏开放型经济试验区发展定位;构建中阿文化交流平台;促进科技成果和服务“走出去”,推进产业转型升级;强化金融支撑。

  该项目是继“超天使工程”之后,双方在医疗精准扶贫方面的再度合作。

  牧斯,新疆蒙古族歌手,文化部青联委员,北京音乐家协会会员,自由音乐人。目前,广西已建立起县城周边20公里范围内“村收镇运县处理”、乡镇周边“村收镇运片区处理”和边远乡村“就近就地处理”的垃圾收集处理体系,在全国率先实现农村垃圾收集处理基本覆盖。

  

  国际人士:向贸易保护主义说不

 
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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?

随着草原退化及三江源自然保护和建设工程的实施,面临禁牧减畜、退耕还草压力的藏区农牧民,盼望改善生产生活方式、享受更好物质文化生活的意愿与日俱增。

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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

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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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