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今日熱點輿情:“取消高考加分項”是彰顯教育公平的一步好棋

2019-05-27 01:57 来源:21财经

  今日熱點輿情:“取消高考加分項”是彰顯教育公平的一步好棋

  ”最新数据显示,意大利公共债务相对于国内生产总值比例为132%,远超欧盟规定的60%上限。自治区党委认为,林冠同志担任贺州市委副书记,作为市长候选人是合适的。

如:在县城各巡逻防范车辆上设置“考生服务车”醒目标牌,随时随地为遇到困难的考生、家长提供便利服务;户籍窗口设置考生绿色通道,快速解决身份证件问题。在贺州市,共有857名像他这样的造血干细胞捐献志愿者。

  “刚开始有些不习惯,觉得干什么事都被盯着,慢慢就适应了。南宁市交警与外卖企业合作,实施准入培训、信用惩戒和制定文明骑行公约等具体措施,试图破解外卖骑行交通违法难题。

  记者11日从广西壮族自治区人民政府举办的新闻发布会上获悉:第十届泛北部湾经济合作论坛暨第二届中国—中南半岛经济走廊发展论坛将于5月24日在广西南宁举办,届时将有约300位中外嘉宾参加论坛。(岑华蓉)(责编:王勇、张芳)

该展望台建造于上世纪80年代,位于停战线与非军事区南侧界线交汇处的70米高地上,是高城最具代表性的景点之一。

  (海洋)(新华社专特稿)(责编:庞冠华、许荩文)

    聚焦巡察重点。自由韩国党党鞭金圣泰说:“我们推选这两名候选人主要考虑他们担任检察官期间的调查能力。

  融水广西唯一的苗族自治县,民族文化悠久浓郁。

  ”家住狮南村的刘淑珍说。逮捕令所涉31人包括富内斯的“老伙伴”、私人秘书阿达·米谢尔·古斯曼·西根萨、前妻雷吉娜·卡尼亚斯和两个儿子。

    考核办法指出,生态文明建设目标评价考核在资源环境生态领域有关专项考核的基础上综合开展,采取评价和考核相结合的方式。

  ”广西灌阳县文市镇月岭村唐冬初看着满山红艳艳的桃子缀满枝头,眼含激动的眼泪感慨地说。

    “这哪里是农村,比公园还美。(李春生、谢次娣)

  

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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?

本次土壤污染状况详查共布设农用地详查点位万个,是2005年4月至2013年12月开展的土壤污染状况调查任务量的10倍左右。

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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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