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统计局:房地产调控效果可能4月以后陆续显现

2019-10-23 20:45 来源:搜狐

  统计局:房地产调控效果可能4月以后陆续显现

  国家网络安全中心的官员与国家反犯罪局和军情5处的国家基础设施保护中心合作,告诉一些关键机构,他们可能面临纳税人和病患的资料被窃取的情况,或者可能导致他们的网站关闭的阻断服务攻击。今年春季,国防部长马蒂斯成立了他自己的高效团队近距离作战杀伤力特遣队,专门负责步兵改革。

与此同时,来自美国海军、陆军、海军陆战队、空军和海岸警卫队的1500名军人正在阿拉斯加州北极圈内展开两年一度的北极优势联合军演。报道称,其他钢铁出口国也在极力争取美国总统唐纳德·特朗普本月宣布的钢铝关税的豁免权,他们大都避免就该关税计划与特朗普公开争执,而马尔姆斯特伦在布鲁塞尔与华盛顿紧张关系日益加剧之际将直接赶赴美国。

  特朗普已对贸易伙伴提出要求,需作出其他方面的经济和贸易让步,才能豁免开征钢铝关税,这令贸易伙伴们忧心忡忡。我们会与所有可选伙伴进行商谈。

  报道称,在决定开这家餐厅之前,乔治·陈在中国生活了15年,其间品尝过许多私房菜。而后,他出任印度国防部联合防务副参谋长(负责作战行动)。

2月22日报道美媒称,美国邮政局联手芝加哥华人商会公布狗年邮票,庆祝农历新年。

  参议院军事委员会民主党领导人、罗得岛州参议员杰克·里德说,他担心国防部对低当量潜射弹道导弹弹头的迫切要求可能会影响目前两党对其他核现代化要素的支持。

  他说:我们不打算猛攻硫磺岛那样的海滩。彭博信息分析指出,特朗普计划对中国大陆征收巨额关税,将使美国出口面临风险。

  京沪广深新建商品住宅价格指数环比分别为-%、-%、-%和-%。

  2种第2代主战坦克都是自主设计和研制的,结合了苏联风格的底盘和炮塔与西方的技术,其中包括英国皇家军工厂的L7线膛坦克炮。此外据德国《柏林晨邮报》网站2月24日报道,东道主韩国尽管没有达到预定奖牌目标,但并未感到不满。

  11月27日报道11月中上旬,周边国家军情热点频现:俄空军掌门竟是陆军猛将,韩国美女名模当伞兵,日本海自鼓吹将潜艇增至40艘等等。

  美国海军称,为期五个星期的军演包括演练美军与伙伴国家海军在北极协同作战的能力。

  除了赛车女郎这个话题以外,今年的F1也更注重保护车手的安全。有媒体报道,总统介绍的项目已经列入去年12月14日签署的2027年前国家武装计划。

  

  统计局:房地产调控效果可能4月以后陆续显现

 
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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?

在16日一场例行记者会上,中国外交部发言人陆慷指责美方个别人渲染所谓在吉布提战略利益受威胁。

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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:

?处理中...

 

(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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