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湖南:2020年快递年业务量达10亿件 年收入百亿

2019-09-19 10:38 来源:企业雅虎

  湖南:2020年快递年业务量达10亿件 年收入百亿

  去年,总部位于上海的复星医药斥资11亿美元(约合69亿元人民币)收购印度一家药企的多数股份,这将扩大复星医药在美国仿制药市场的地盘。报道称,英国凯投国际宏观经济咨询公司分析师马克·威廉姆斯认为,只要中国愿意,就有弹药库可以用。

她会通过自己手写的档案中筛选粉丝的信息,并在撮合他们时跟他们私信。当然,来自从俄罗斯、南非、印度到日本的人才聚集到硅谷,他们得到的是胡萝卜。

  报道称,虽然印度当局1961年就明令禁止索取嫁妆,但几乎所有阶层的家庭在迎娶女子时都会提出这个要求。参加这次演习的包括国防军所有的高级军官以及将参与对黎巴嫩真主党作战的所有司令部的工作人员。

  随后,该微博博主饶某顺到长沙县森林公安局接受调查。这就需要欧盟及其成员国作出协调一致的坚定回应。

此外据路透社3月23日报道,为反击美国对中国钢铁和铝产品征收关税,中国周五宣布计划对高达30亿美元的美国产品征收关税。

  他的第一个策略基于几千年的中国智慧,即就地蓄留,当雨水落到地上时,我们必须留住雨水。

  俞孔坚是北京大学建筑与景观设计学院的创始人和院长,他以将中国古代的供水系统理念重新引入现代设计而著称。他指出,涉及连续发射、精确瞄准和研发紧凑型舰载电源的种种障碍可能是中美两国研究人员都无法克服的。

  据法新社2月24日报道,杨晶曾担任国务院秘书长。

  报道称,委员会散会后,严德发特地前往媒体席澄清,未向美方提出正式采购文件。另据美国《纽约时报》网站3月23日报道,美国贸易代表罗伯特·莱特希泽22日对参议院财政委员会表示,即将到来的针对中国的行动,包括对中国商品征收关税,是他建议的。

  土耳其将是第2个将这一武器系统投入使用的北约成员国,目前希腊正在进行谈判,以升级其现有的S-300系统。

  零售业领导协会负责国际贸易的副会长库池说:埋单的将是美国消费者,他们将在结账时为日常所购商品支付更多费用。

  3月25日报道英媒称,人们排出的废液中95%为水,另外5%含有多种养分,比如氮、钾和磷等,这些物质长期来说对人体有害,但对植物则不然。3月21日报道当地时间3月13日,美国总统特朗普在一个海军陆战队航空站演讲时突然提出,美国应该组建太空部队,作为一个独立的新军种以执行保卫太空的任务。

  

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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?

本月伊始,在美国宣布对钢铝征收高关税后,股市下跌,不过很快回升,因为特朗普政府说关税不像看上去那么厉害,但本周损失更惨重。

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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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