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全国乱穿衣预警地图发布 你乱了吗?(图)

2019-08-21 22:53 来源:新浪中医

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  宣传绿色出行,却缺少绿色工具,就不能一味指责居民没有环保意识。安徽医科大学第一附属医院产科主任刘晓军介绍说。

学财经依然有钱景被贴上多金标签的金融学,一直常驻各大热门专业排行榜Top10。特朗普一纸行政令签得倒是容易,真正实施起来,要在美墨边境全线建起高墙谈何容易?!在人工成本极高的美国,找谁来建?弄不好愿意干这活儿的人恰恰是来自拉美国家的非法移民。

  3月21日,一则一分多钟的视频在网上传开。责任编辑:声明:版权作品,未经《环球人物》书面授权,严禁转载,违者将被追究法律责任。

  同时,有关部门认真吸纳了相关建议。次日,检方称李明博在讯问中承认在担任总统期间收取国家情报院10万美元。

构建了以信息归集共享为基础,以信息公示为手段、以信息监管为核心的事中事后监管体系。

  近年来,英国的数学教育问题颇让政府头疼,据2013年英国官方的一项统计结果显示,由于民众并不理想的数学水平给英国带来的经济损失占该国GDP的%,约合200亿英镑。

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  赢得了比赛,却不一定赢得了高考看似只是调侃,却彰显出诗歌与功利化教育理念在更深层次的冲突与对立。

  台湾官员则要管好自己的嘴巴,不要以为说严重违背九二共识的话很过瘾,而且不需付任何代价。中国对非政策在非洲是广受欢迎的。

  全国政协2月21日召开提案工作情况座谈会,据悉十二届四次会议共收到提案5769件,截至目前办复率达%。

  与此同时,由人民日报出版社出版、何伟社长担任主编的《破晓中国汽车品牌向上实录(2017)》新书发布隆重揭幕,《破晓》在收录中国品牌巡礼系列报道的精华内容基础上,同时集纳了行业专家的专论文章,对中国汽车企业以及中国乘用车企业的成长路径进行了全面展示,对企业面临的发展难题和瓶颈进行了深刻剖析,就行业未来趋势和前景提出了预判和建议,以此助力汽车产业健康发展和持续向上。

  2018中国汽车品牌发展峰会在京召开2018-02-0618:36来源:证券时报网2月5日,由人民日报社作为支持单位,中国汽车报社主办,深圳证券时报传媒有限公司协办的2018中国汽车品牌发展峰会在北京召开。新华社北京3月22日电(记者白瀛、史竞男)国家新闻出版广电部门22日下发通知,进一步规范网络视听节目传播秩序。

  

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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?

探寻、发现与保持生活中的诗意,是对日常生活的一种救赎。

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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。

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2018年人工智能还有这五大棘手问题待攻克

在所有关于杀手机器人的高调宣传下,2017年在人工智能方面取得了一些显著的进步。例如,今年初名为Libratus(冷扑大...


人工智能也有负能量,我们得提前做好准备

最近几天,各种对2018年的科技预测层出不穷,其中对AI的畅想占了大头,内容差不多是一片喜庆祥和。 但事有两来,当我们开始从AI中收获价值的时候,技术升级后带来的潜在风险也在升温。...


你的深度学习应用可能存在安全风险!

导语:深度学习框架和应用中存在许多漏洞,其中15个漏洞拥有CVE编号。漏洞的类型有堆溢出、数字溢出、Use-After-Free漏洞等。 360安全实验室(肖奇学 、Deyue Zhang)、佐治亚大学(李康)和弗...


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