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港媒曝光中国048航母建造工程 建国百年将有10艘

2018-12-14 10:23 来源:黑龙江电视台

  港媒曝光中国048航母建造工程 建国百年将有10艘

  汪洋强调,打好三大攻坚战将为我国建设社会主义现代化国家打下坚实基础,同时也将为民营经济实现高质量发展创造有利的经济和社会环境。广大非公有制经济人士要适应新时代新要求,坚定理想信念,坚持创业创新,勇担社会责任,秉持守法诚信,做合格的中国特色社会主义事业建设者。

工委办公地点设在服务中心,以此为本部,组织推动党的组织和党的工作对全区非公有制企业的全覆盖。二是立足特点定方向。

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原则上核心层、紧密层、潜力层梯队成员,5年内应轮训一遍。

  坚持以人为本、为侨服务的宗旨,着力凝聚侨心、汇集侨智、发挥侨力、维护侨益,引导他们共同致力于国家现代化建设与和平统一大业,推进全球反“独”促统运动,传承和弘扬中华民族优秀文化,增进中国人民与世界各国人民的友谊。

  一、创新目的(天津市)滨海新区党委统战部积极探索为非公有制经济服务方式,统筹协调建立非公有制经济组织服务中心(以下简称服务中心),探索整合统一战线组织服务非公有制经济发展的相关资源,打造多方位保姆式服务平台,建立扁平化、面对面的新型服务架构,将服务中心建成非公有制经济组织党组织之家、商协会之家、企业家之家,有力促进了新区非公有制经济的健康发展和非公有制经济人士的健康成长。经试点推动、现场会促动、督查带动三管齐下的联动,目前全市11个(县、市、区)中有6个已经当地党委书记办公会议或常委会通过,并由编委办发文,批准设立党外人士服务中心,明确为全额事业单位,核定工作职责并分别配备2-3名事业编制人员。

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  张威表示,通过为期一周的研讨班学习,使网络人士真正接触和了解到什么是统战工作,对统战工作的作用和重要性有了更深刻的理解。提升新时代服务中心大局的优势能级。

  (记者潘玲)

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  2精心打造队伍。”中共十八大以来,在习近平新时代中国特色社会主义思想指导下,统一战线不断创新发展、巩固扩大,在中国特色社会主义事业中发挥了重要的法宝作用。

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港媒曝光中国048航母建造工程 建国百年将有10艘

牛宝宝电影网 活动期间,环球网副总编辑石丁接受了人民网记者采访。

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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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