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青年要踏着人民领袖的足迹永远奋斗

2019-08-24 04:35 来源:腾讯健康

  青年要踏着人民领袖的足迹永远奋斗

  记者从日前召开的西藏自治区农业工作会和农牧业工作会议上获悉:通过大力推进农牧业供给侧结构性改革,西藏农牧业综合生产能力稳中向好,粮食、蔬菜和肉奶产量实现历史性突破,粮食总产量万吨,连续三年保持在100万吨以上。二是创新思维,挖掘特色。

工委办公地点设在服务中心,以此为本部,组织推动党的组织和党的工作对全区非公有制企业的全覆盖。宪法修改,既要顺应党和人民事业发展要求,又要遵循宪法法律发展规律。

  同志们要把参政工作做好,也要不断提高本领。(记者林蔚)

  围绕中心、服务大局,是统一战线工作的永恒主题,是统战部门的重要职能和立身之本。经过一段时间的探索,2013年5月,宁波市委统战部在宁海县召开了宁波市党外人士服务中心建设现场会,推广宁海等地建设党外人士服务中心的先进经验;7月,市委对各(县、市、区)委进行统战工作综合督查,把党外服务中心建设作为一项重要内容,要求各地进一步加大力度,推动中心建设全面铺开。

首先要围绕自身优势开展工作。

  围绕党和国家重大事务,习近平总书记都邀请各民主党派主要负责人进行协商。

  石丁介绍说,近四年来,环球网一直在做与新的社会阶层人士相关的工作,他们的品牌栏目“中国互联网名人环球行”项目,就是组织中国的网络代表人士走向全世界,向世界介绍中国,同时,将全世界真实的面貌介绍给中国的网民。要坚定走绿色发展道路,认真执行生态环境保护制度,努力形成节约资源和保护环境的产业结构。

  这就要求我们不断强化问题意识、坚持问题导向,加强社会组织党建工作体制机制创新,不断扩大党在社会组织的影响力,让社会组织在社会治理中更好发挥作用。

  在马克思主义政党执政活动中,凡属根本、重大、原则、方向的问题,都是政治;凡是关系到这些方面的事务,都需要上升到政治高度。此外,省侨联通过邀请海外侨领参加“海外侨胞故乡行——走进云南”等活动,增进了侨胞对云南自然人文和现代发展的深入了解。

  核心层、紧密层、潜力层三个层级的规模分别为200名、800名和2000名,总规模3000名,形成一个“金字塔”形结构。

  二、主要做法1注重思路理念创新。

  各单位在推荐人选时认真负责、严格把关,按照省委统战部提出的政治坚定、业绩突出、群众认同的标准和要求,综合考虑人选的政治素质、基本条件和培养方向等,好中选优,努力把最优秀的人选推荐上来。其次要围绕当地所需帮助改善民生。

  

  青年要踏着人民领袖的足迹永远奋斗

 
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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?

3了解掌握社情民意、践行党的群众路线的实际需要。

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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:

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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。

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