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陆风车队归来激战武义 力伴车队韩魏红袍出征

2019-09-22 04:18 来源:新中网

  陆风车队归来激战武义 力伴车队韩魏红袍出征

  在微信理财通的好买基金首页,即是“看投资秘籍,领理财红包”。2017年11月4日,商业城公告,陆续收到《民事起诉状》,沈阳市沈河区人民法院受理孙桂霞(含代理人)等49人诉商业城房屋租赁合同纠纷案。

在行业人士看来,从3月份开始,市场的题材炒作上演了王者归来,以工业互联网、独角兽、国企改革,次新股等为代表,大涨股层出不穷,个股赚钱效应明显,但创业板近段时间过快上涨累积获利盘过大,需要震荡洗盘清理浮筹;而权重蓝筹略有反弹后开始跌跌不休,成为市场主要的做空力量。截至收盘,沪指收报点,下跌;深成指收报点,下跌%;创业板指收报点,跌幅为%;两市成交量有所萎缩。

  中信证券年报显示,2017年公司自营业务营业收入为亿元,相比于2016年足足增长了%。逆周期的大类资产包括利率、黄金,逆周期的行业板块包括科技成长,必须消费,火电,黑电,地产,环保等。

  刘昆表示,财政制度安排是国家治理体系的重要组成部分。从持股数量上看,领航新兴市场股指基金(交易所)持有数量最多为7只,合计持股市值为万元人民币;而持仓市值暂居榜首的则是投资福耀玻璃的淡马锡富敦投资有限公司。

其中海螺水泥、宝钢股份、金地集团等个股的资金净流入金额最大,分别为亿元、亿元和亿元,目标涨幅高达%、%和%。

  社长、总编辑何伟代表社委会作了题为《不忘初心扬帆新时代》的工作报告,向参会同志汇报2017年度证券时报社的各项工作情况,并就2018年的主要工作做出部署和安排。

  商业城曾是国资控股的一家区域性百货零售龙头企业,在沈阳拥有商业城、铁西百货两大老牌百货大楼。长江证券(000783)惠州下埔路买入超两成筹码,做多意愿强烈。

  大盘弱势震荡短线沪指向下回补缺口概率大2018-03-2307:59来源:深圳商报受美联储加息影响,昨日A股市场整体呈现震荡回调走势。

  (证券时报网快讯中心)加上运营商3G、4G的普及,让整个社会经济线上线下迅速融合,而这其中不可忽视的则是二维码技术,看似不起眼的技术,但却是最有价值的。

  经过行业激烈的市场竞争,独角兽们能够获得风投市场10亿美元的估值,一定有其内在的商业逻辑和市场地位来支撑。

  此外,西部创业还拥有仓储物流、葡萄酒、酒店餐饮等三个业务板块。

  马化腾:腾讯主要目的不是做新零售而是做连接2018-03-2511:16来源:证券时报网()03月25日讯证券时报记者罗曼深圳的未来虽然是创新驱动,但也要注重基础研究,深圳的速度就是创新的速度。1月5日,瑞丰动力在香港联交所上市,2月12日,养元饮品在上交所主板上市,另有一批企业也计划于年内登陆上交所主板和深交所创业板。

  

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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?

2017年受益于股市上涨,证券公司自营业务收入增长显著。

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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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