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NiceRadio与你一起熄灯...

2019-08-17 23:41 来源:中国经济网陕西

   NiceRadio与你一起熄灯...

  □任孟山(中国传媒大学副教授)但当天乐视网在巨量解禁股的冲击下竟然出人意料地结束了连续11个跌停转为股价上涨。

2017年,子公司将其间接持有的%的股权进行对外转让。奥迪威3月9日复牌当天股价即下滑%至元;截至3月22日,公司股价报收元,市值已经较停牌前蒸发亿元。

  截至2017年12月31日,新华保险总资产首次突破7000亿元,达到亿元,同比增长%;内含价值亿元,同比增长%;核心偿付能力充足率和综合偿付能力充足率分别达到%和%。概而言之,取消特长生招生跟教育规律并不一定吻合,但是目前有其必要;不过,取消特长生招生不能取消对特长生的教育,要利用现有方式和开发更多方式,让有所特长的学生得到成长。

  这背后是大多数银行不得不面对的负债难题。与之相比,非车险业务持续保持较快增长。

为维护自身合法权益,公司向陕西高院提起诉讼,法院已正式受理。

  非保本产品整体在各机构的存续产品中比例仍较高。

  最新数据显示,蜂鸟日均配送订单已达450万单,服务覆盖1200多个大中小城市,已合作商户数100万家,骑手人数300万人。近年来,银联国际从建设单个创新产品,发展为打造平台化创新产品,进一步助力境外支付产业水平提升。

  这成了A股市场的一个痛。

  记者统计后发现,2月22日以来的四个交易日,包括沪股通、深股通在内的北上资金净流入金额分别为亿元、亿元、亿元和亿元,累计净流入金额达亿元。多位互金平台人士向记者表示,之所以出现流标,很大程度是随着金融监管趋严,越来越多投资者担心中小型互金平台无法通过验收备案,因此在产品到期后不再续投,间接造成P2P产品供大于求状况。

  而出于监管控制整体平台交易量的要求,运营推广和市场部门的工作并不繁重,主要还是按照此前已制定的年度计划执行。

  而在2016年,非保本产品与保本产品的存续余额占比则分别为%和%。

  本次股权转让事项能否完成尚存在不确定性,暂时无法评估对公司损益产生的影响。北京商报记者注意到,除了P2P平台出现标的荒现象之外,货币基金类产品也遭到哄抢,融360数据显示,春节之前,货币基金类产品七日年化收益率主要在4%-%之间浮动。

  

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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?

其中,将对连续三年净利合计不足1亿元的公司进行现场检查,主要解决久拖不撤的公司。

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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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