海航控股10月退出1架A350飞机 客座率微降

记者 郑菁菁 

如果把公司比作商业世界里的军队,那么兵力、机动力和冲击力是至关重要的三要素。只有速度越快,这支军队的机动性才会更高,冲击力才会更强,才能以超过对手反应的速度去赢得胜利,正所谓“进而不可御者,速也”。山西煤矿爆炸事故

杰夫·迪恩表示:“我认为机器人是一个很好的例子。Google公司近年来收购了大量的机器人公司,但深入发展机器学习技术,并将它应用到机器人上,尤其是像无人驾驶汽车那样,将在未来的几年里,成为一个非常有趣,非常重要的研究方向。”欧冠

“阿尔法围棋”在与欧洲围棋冠军樊麾对战前,便已进行了超过3000万局的自我训练。南京大学计算机科学与技术系周志华教授在接受新华社记者专访时指出,当前人工智能的一个技术瓶颈,就是解决问题前先要获取大量高质量数据样本,而人类在学习新事物时往往只需很少的样本。“这就导致问题稍微变化,机器就不行了,但人类毫无问题。例如在‘阿尔法围棋’和李世石的大战中,若换成25路棋盘,李世石仍能战,‘阿尔法围棋’就不行了,需要回去重新收集25路棋盘上的棋谱,重新训练模型,”周志华说。丹东学生打架事件

那为什么估值网络会出问题呢?可能是用于训练估值网络的自学习(Self-Play)的样本分布有盲点。为了提高样本生成速度,AlphaGo的自学习样本是通过用两个纯粹的DCNN互搏来生成的(完全没有搜索),而DCNN下出来的棋因为是纯模式识别,一个大问题是死活不正确,经常是在死棋里面下子。如果黑白两方都犯了死活不分的毛病,然后一方比如说白侥幸胜了,那估值网络就会认为方才白的死棋局面是好的。这样估值网络就会染上同样毛病,在中盘复杂的对杀局面中判断失误。若是这种情况就不好处理,AlphaGo下一局可能还会有同样的问题。这里可以看到,电脑本身也不是靠穷举来下棋的,围棋毕竟太复杂,每一步都要剪枝,离当前局面近的仔细剪(用DCNN),离当前局面远的快速剪(快速走子),直到终局得到胜负为止。剪枝的好坏直接关系到棋力的高低,DCNN只是一个有大局观的非常好的剪枝手段,它的盲点也会通过败着反映出来。北京货车ETC上线

记者昨天走访多家北京超市看到,“农心”的多款方便面产品仍然在正常销售。在双井附近某大型超市,货架上摆放着“辛拉面”、“辣白菜拉面”等产品,促销员告诉记者,“乌冬面”、“鲜虾面”等都是热销品种。不过,该超市负责人向记者强调,未接到要求“农心”产品下架的通知,而卖场中的方便面产地均为沈阳,“不销售韩国进口的农心牌产品”。乐视大厦拍卖叫停

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