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2020-01-24 15:37 来源:✅最新网址✅ 

一听到要被机器超过了,很多人就会惶恐起来,似乎世界末日将要来临了。但大家似乎忘了,人类制造机器的目的不就是服务于我们的嘛。其实李世石和AlphaGo对弈最大的不公平在于,对方装备了世界最前沿的设备,而李世石只是一个和外界切断了任何联系的个体。所以有朋友评价说,这根本不是人机对弈机器的胜利,而是一拨装备了先进机器的人对另外一个没有装备机器的人的胜利。如果真要公平的话,一边是最先进的人工智能,另一边至少应该是允许操纵几台电脑运行着相对不那么先进的李世石,或者是几位围棋高手组成的联队吧。

其二,严在严格落实。为落实治污措施,兰州规定了许多“24小时”工作制:对排放大户的驻厂监察24小时不间断,检查尾气超标车辆24小时不间断,杜绝劣质煤进城24小时不间断。

而且,可以预言的是在后续的3场比赛中,李世石胜率更是极低,我大胆预测AlphaGo对战李世石的比分是5:0。接下来,就来谈三个问题:为何李开复们曾预测李世石这次会赢?AlphaGo五场全胜意味着什么?

·根据Emerging Issues Task Force Issue No. 04-08 EITF04的“可换股票据对计算摊薄后每股盈利的影响” ("EITF 04-08")的规定,每股(美国存托凭证)的摊薄净利润包含了本金为1亿美元的零利息可转换次级债券假定可转换的稀释影响

2011年第二季度广告服务的毛利率为%,上一季度和去年同期分别为%和%。毛利率环比上升主要是由于规模效益,广告成本并没有随着第二季度广告收入的增加而同比增加。2011年第二季度无线增值服务及其它业务的毛损率为%,上一季度和去年同期分别为%和%。2011年第二季度无线增值服务及其它业务毛损率的改善主要是由于电子商务和邮箱服务收入增加。

那为什么估值网络会出问题呢?可能是用于训练估值网络的自学习(Self-Play)的样本分布有盲点。为了提高样本生成速度,AlphaGo的自学习样本是通过用两个纯粹的DCNN互搏来生成的(完全没有搜索),而DCNN下出来的棋因为是纯模式识别,一个大问题是死活不正确,经常是在死棋里面下子。如果黑白两方都犯了死活不分的毛病,然后一方比如说白侥幸胜了,那估值网络就会认为方才白的死棋局面是好的。这样估值网络就会染上同样毛病,在中盘复杂的对杀局面中判断失误。若是这种情况就不好处理,AlphaGo下一局可能还会有同样的问题。这里可以看到,电脑本身也不是靠穷举来下棋的,围棋毕竟太复杂,每一步都要剪枝,离当前局面近的仔细剪(用DCNN),离当前局面远的快速剪(快速走子),直到终局得到胜负为止。剪枝的好坏直接关系到棋力的高低,DCNN只是一个有大局观的非常好的剪枝手段,它的盲点也会通过败着反映出来。

不过需要投资者引起注意的是,证金资管的减持相对较多。例如,东旭光电年报中的前十大股东第七位的证金资管计划虽为“新进”,但是仔细一看,南方中证金融资管计划持股万股已退出,换之银华中证金融资产管理计划新进万股,实际上证金资管已经减持。

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