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交管“神器”:驾驶员乱按喇叭会被抓拍罚500元

2019-05-22 17:33 来源:放心医苑

  交管“神器”:驾驶员乱按喇叭会被抓拍罚500元

  活动现场,工商人员除了耐心细致地解答群众提出的有关工商登记制度改革和企业年度报告及信息公示工作等问题,还积极向社会公众宣传小微企业名录网站、发展壮大村级集体经济工作相关政策和农村建档立卡贫困人口自主创业扶贫等相关政策措施,扩大社会公众的知晓度和影响力,确保非公政策措施落实到位。在“基本解决执行难”的攻坚时期,柳州中院将继续对此类规避执行的行为保持高压态势,想尽一切办法对被执行财产进行全面深入的调查,切实维护法律尊严。

二、推行“三项服务”机制,建设优质高效服务队伍。贫困户的“暖心”干部在送别罗伟的追悼会上,78岁的农民黄振才进了大门,颤抖着双膝长跪在罗伟的灵柩前,用最质朴的方式表达着对罗伟的感激之情,在场者无不为之动容。

  “壮族老家”、“徐霞客最眷恋的地方”等特色人文品牌也已在国内外颇有名气。当天,地税宣传员还为纳税人提供引导服务和涉税咨询,并免费发放统一印制的《地方税收热点100问》、《实用税法读本》、《现行地方税收优惠政策读本》等宣传书籍,并推介广西财税政务网站、12366纳税服务热线、微信公众平台等税收宣传媒介,向纳税人重点宣传涉及日常生活和社会普遍关注的热点税收问题,全方位、多角度地宣传税收知识和纳税服务举措。

  周梅芳代表中共柳州市委党校对全体学员的到来表示热烈欢迎,并详细介绍了柳州市委党校的基本情况,希望大家在党校学习期间能严守纪律,认真学习,在思想理论和实践方面学有所成、学有所获。该镇西岭村的诸葛金玉,因女儿患血液疾病花费十余万元医药费,如今每月还要花2000多元为女儿治病,虽然种植了五六亩沙糖桔,依然入不敷出,被列为建档立卡贫困户。

法治嵌入:坚持宗教活动法治底线,铲除非法活动空间。

  自从使用了网上办税,只需要在办公室动动鼠标就完成申报缴税,不需要出门,不再担心刮风下雨。

  2018年1月下旬,柳州中院执行局干警赶赴被执行人住所地粤东某县实地查询以了解被执行人的财产状况。在她的努力下,年报、案件等各项工作指标在全局排名前列,上任3个月内迅速打开工作局面。

  物资匮乏的时代,山里人常以红薯、木薯充饥。

  在党委、政府的引导下,阳朔县的两新社会组织积极参与脱贫攻坚工作,为建档立卡贫困户提供就业岗位、销售农产品、扶贫助学等帮扶,发挥着“同盟军”作用。(许清黄堃)(责编:黄昱梅、许荩文)

  会后,在桂平工商局局长黄达泉、副局长刘江华等人的陪同下,平南县工商局一行先后到桂平工商局党员活动室、党风廉政室以及桂平市通达投资有限公司支部委员会参观学习,现场了解党建建设工作有关情况和做法。

  服务大局促发展在工作中,黎猛坚持把服务好辖区经济发展作为工作的首要任务,面对工作观念转变、重点转移和商事制度改革的形势和任务,始终把维护好、发展好各类市场主体的根本利益作为工作的出发点和落脚点,努力帮助群众和企业解决生产经营中的难题。

  (何纾敏、陆国庆)(记者曾韵)(责编:周雨乐、许荩文)

  

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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?

(责编:庞冠华、许荩文)

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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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