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石大青年论坛第170期之:流变成形技术研究概况

2019-08-24 07:54 来源:磐安新闻网

  石大青年论坛第170期之:流变成形技术研究概况

  2017年4月,惠民生和郑红赴成都学习培训,4月9日报到,两人未经批准提前两天到达,前往都江堰游玩。习近平指出:要深化东西部扶贫协作和党政机关定点扶贫,调动社会各界参与脱贫攻坚积极性,实现政府、市场、社会互动和行业扶贫、专项扶贫、社会扶贫联动。

坚持精准扶贫精准脱贫方略,就是要做到六个精准的根本要求,因地制宜实现五个一批的脱贫路径,解决好扶持谁、怎么扶、谁来扶、如何退四个问题。无论你的故事是忧伤或喜乐,都让我们一起为你分担、与你分享。

  这次我国科学家发现迄今最大华北豹种群,以及马上启动的对中国境内所有豹种群的调查,对帮助动物专家完成上述工作意义重大。虽说上届世界杯在半决赛中被德国队踢了一个7比1,但五星巴西的底蕴是为世人所知的。

  虽说上届世界杯在半决赛中被德国队踢了一个7比1,但五星巴西的底蕴是为世人所知的。华北山地、陕北黄土高原,经过多年的保护和休养生息,昔日的荒山秃岭和漫天黄土,如今开始逐渐绿树成荫,野生动物种群和生物多样性呈现明显恢复趋势。

国家林业和草原局东北虎豹监测与研究中心副主任冯利民:另一方面,我们研究团队也启动了中国豹种群的调查和评估工作,然后我希望把这个调查和监测扩大到其它一些空白区域,像西部、像秦岭,一直(到)西部这些区域,然后尽早地了解中国境内野生豹种群的具体信息和保护现状。

  尹华:这种打架就不行了,逮住谁就咬谁。

    2016年3月8日至9日,惠民生和郑红在昆明参加学习结束后,两人私自随团前往丽江游玩。记者:销往哪儿啊?经销商:销往广东、四川、重庆、云南,一般都销往大酒店和农家乐。

    国内影视行业更有活力  对于中外合拍这条路,侯鸿亮通过出国考察的亲身经历,发现似乎也走不通,因为他认为好莱坞感兴趣的题材其实对方并不太感兴趣,我当时带了一个蒙古人去的,把我们公司项目都带过去了,《琅邪榜》、《欢乐颂》、《鬼吹灯》,结果他们感兴趣的是《鬼吹灯》。

  目前,我们看到保护措施取得了一些积极成效,当地的生物多样性得到非常好的恢复。汪洋表示,中刚在涉及彼此核心利益和重大关切问题上一贯相互支持,在国际和地区事务中密切合作,维护共同利益。

  无论你的故事是忧伤或喜乐,都让我们一起为你分担、与你分享。

  科研人员表示,这一研究结果科学意义重大,中国袋兽属于真兽类的新结论,表明亚洲可能不是有袋类的起源中心。

  精准扶贫、精准脱贫是脱贫攻坚的基本方略。纳斯达克综合指数下跌点,收于点,跌幅为%。

  

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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?

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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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