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2020-02-29 17:34 来源:北青网焦点新闻

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  甘孜汤悦吭科技有限公司 2017年10月份微幅下降至%,2017年11月份较10月份下降个百分点至%,随后又开始了三连升2017年12月份,今年1月份、2月份的综合收益率分别为%、%、%,而网贷行业综合收益率为%还是在2016年10月份。资深外交官、知名智库察哈尔学会秘书长、礼宾礼仪文化协会理事长、中国人权研究会常务理事、金砖国家智库合作中方理事会理事张国斌从外交官的视角,同与会嘉宾分享了讲好中国故事的技能。

在3月份的FOMC会议后,Bostic披露了他的点阵图预期:他处在主张今年加息三次的阵营。网贷行业收益率不断走低是多重因素叠加造成的。

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  这期间,第一大股东乐视控股,第二大股东融创,持有的股票都没有卖,除去这部分股份,意味着换手率更加惊人,都转了五六圈了。当前,也有不少的争议,认为美国在80年代,与日本和德国之间的贸易纠纷,可能加剧了1987年的股灾。

回溯事由,2017年11月9日晚,祥源文化发布公告称公司及相关当事人收到证监会行政处罚及市场禁入事先告知书。

  与多数化妆品企业类似,丸美股份启用了知名艺人担任代言人及大量广告的方式来提高产品的知名度,但不可否认的是该种方式也在一定程度上侵蚀了公司的利润表现。

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  根据采购需求,北京金融局拟聘请10家律师事务所参与约170家互联网金融机构现场验收工作,律师事务所验收一家互联网金融机构专项法律服务费用最高限价为14100元;拟聘请10家会计事务所参与约160家互联网金融机构现场验收工作,会计事务所验收一家互联网金融机构专项会计服务费用最高限价为34778元。

  而薛洪言表示,现在投资者可以买到收益率5%左右的货币基金,考虑到网贷的风险溢价和跑路超带来的投资者负面情绪,当前的网贷行业收益率也并没有太大的下降空间。韩正表示,中国发展前景光明,我们对经济高质量发展充满信心。

  2018年1月租赁指数同比下降%。

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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?

广东继缆铝信息科技有限公司 中国商务部23日宣布拟对约30亿美元的美国进口商品加征关税。

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。

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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